Generative AI in Manufacturing: Optimizing Production and Quality Control 培训
Generative AI 通过优化生产和加强质量控制来改变制造业。
这种以讲师为主导的现场培训(在线或现场)面向希望应用 Generative AI 来改进制造流程和结果的中级制造工程师、流程改进专家和 AI 开发人员。
在本课程结束时,参与者将能够:
- 了解 Generative AI 的基础知识及其在制造业中的应用。
- 应用 Generative AI 进行设计优化和预测性维护。
- 分析和解释 AI 生成的数据,以做出明智的决策。
- 实施 AI 解决方案,提高生产效率和产品质量。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
Generative AI 简介
- 制造业中的人工智能概述
- 原则 Generative AI
- 实际应用和案例研究
使用 Generative AI 进行设计优化
- 使用人工智能进行产品设计和开发
- 案例研究:实践中的衍生式设计
- 增强产品设计的创造力和创新性
预测性维护
- 实施 AI 进行设备维护预测
- 研讨会:构建预测性维护模型
- 利用 AI 减少停机时间和维护成本
质量控制加强
- 在质量保证流程中应用人工智能
- 练习:人工智能驱动的缺陷检测和分析
- 利用机器学习算法提高产品质量
Data Analysis 和决策
- 解读 AI 生成的见解以改进生产
- 小组活动:数据驱动的决策方案
- 利用数据可视化更好地理解 AI 输出
将 AI 集成到制造系统中
- 在现有制造工作流程中采用人工智能的策略
- 小组讨论:克服人工智能集成的挑战
- 在制造环境中实施 AI 的最佳实践
制造业 AI 的未来趋势
- 探索新兴技术及其潜在影响
- 互动环节:为制造业 AI 的未来做好准备
- 通过人工智能的持续学习保持领先地位
实践课程
- 使用 Generative AI 工具的动手项目
- 同行评议和小组报告
- 最终项目:为制造场景制定全面的 AI 策略
摘要和后续步骤
要求
- 制造工程或工艺改进背景
- 熟悉基本的 AI 和机器学习概念
- 基本的编程知识,最好在 Python
观众
- 制造工程师
- 流程改进专家
- AI 开发人员
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- 了解 Google AI Studio 用于工作流程自动化的核心功能。
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- 了解Google AI Studio在业务集成方面的主要功能和能力。
- 通过API探索和连接AI Studio和商业应用程序。
- 为特定的业务用例定制AI模型。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 Perplexity AI 在教育环境中的功能。
- 实施 Perplexity AI 以创建交互式且引人入胜的课程计划。
- 利用 Perplexity AI 进行学生评估和反馈。
- 探索人工智能在个性化学习中的潜力。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 Perplexity AI 如何在研究的各个阶段提供帮助。
- 利用 Perplexity AI 收集和组织信息。
- 通过 AI 驱动的见解和建议增强他们的写作过程。
- 在学术和专业写作项目中应用 Perplexity AI。