課程簡介

生成式人工智能簡介

  • 人工智能在製造業中的概述
  • 生成式人工智能的原理
  • 實際應用與案例分析

生成式人工智能的設計優化

  • 使用人工智能進行產品設計與開發
  • 案例研究:生成式設計的實踐
  • 提升產品設計中的創造力與創新

預測性維護

  • 實施人工智能進行設備維護預測
  • 工作坊:構建預測性維護模型
  • 通過人工智能減少停機時間與維護成本

質量控制提升

  • 在質量保證過程中應用人工智能
  • 練習:人工智能驅動的缺陷檢測與分析
  • 通過機器學習算法提高產品質量

數據分析與決策制定

  • 解釋人工智能生成的洞察以改進生產
  • 小組活動:數據驅動決策場景
  • 利用數據可視化更好地理解人工智能輸出

將人工智能集成到製造系統中

  • 在現有製造工作流程中採用人工智能的策略
  • 小組討論:克服人工智能集成中的挑戰
  • 在製造環境中實施人工智能的最佳實踐

製造業人工智能的未來趨勢

  • 探索新興技術及其潛在影響
  • 互動環節:爲製造業人工智能的未來做準備
  • 通過持續學習保持在人工智能領域的前沿

實踐環節

  • 使用生成式人工智能工具進行實踐項目
  • 同行評審與小組展示
  • 最終項目:爲製造場景制定全面的AI戰略

總結與下一步

最低要求

  • 具備製造工程或流程改進背景
  • 熟悉基本的AI和機器學習概念
  • 具備基本編程知識,最好是Python

受衆

  • 製造工程師
  • 流程改進專家
  • AI開發者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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