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課程簡介
AI在品質控制中的介紹
- 製造業品質流程中AI的概況
- 在檢測、缺陷識別和合規性方面的應用
- AI驅動的QA（品質保證）的優勢與局限
品質數據的收集與準備
- QA（品質保證）中使用的數據類型（圖像、傳感器、生產日誌）
- 使用LabelImg對視覺數據集進行標註
- 用於訓練模型的數據存儲與結構化
計算機視覺在QA中的介紹
- 使用OpenCV進行圖像處理的基礎
- 工業圖像的預處理技術
- 提取視覺特徵以進行分析
用於異常檢測的機器學習
- 訓練用於缺陷檢測的簡單分類器
- 使用卷積神經網絡（CNNs）
- 使用無監督學習進行異常識別
使用AI模型進行產量預測
- 回歸技術的介紹
- 構建模型以預測生產產量
- 評估並提高預測準確性
將AI整合至生產系統
- 檢測模型的部署選項
- 邊緣AI與雲端分析的比較
- 自動化警報和品質報告
實用案例研究與最終項目
- 開發端到端的AI檢測原型
- 使用樣本QA數據集進行訓練和測試
- 展示一個可行的品質控制AI解決方案
總結與後續步驟
最低要求
- 對基礎製造或QA（品質保證）流程的理解
- 對數據驅動品質控制方法的興趣
適用對象
- 品質保證專家
- 生產負責人
21 小時
