課程簡介

邊緣AI在工業自動化中的應用簡介

  • 邊緣AI及其在工業中的應用概述
  • 在工業環境中使用邊緣AI的優勢與挑戰
  • 製造業中成功應用邊緣AI的案例研究

設置邊緣AI環境

  • 安裝和配置邊緣AI工具
  • 設置工業傳感器和數據收集系統
  • 相關邊緣AI框架和庫簡介
  • 環境設置的實際操作練習

使用邊緣AI進行預測性維護

  • 預測性維護簡介
  • 開發設備健康監測的AI模型
  • 實施即時故障檢測與預測
  • 預測性維護的實際操作練習

使用邊緣AI進行質量控制

  • 製造業中的質量控制概述
  • 用於缺陷檢測和分類的AI技術
  • 實施基於視覺的質量控制系統
  • 質量控制應用的實際操作練習

使用邊緣AI進行流程優化

  • 流程優化簡介
  • 使用AI進行即時流程監控與控制
  • 實施AI驅動的決策系統
  • 流程優化的實際操作練習

部署和管理邊緣AI解決方案

  • 在工業邊緣設備上部署AI模型
  • 監控和維護邊緣AI系統
  • 故障排除和優化已部署的模型
  • 部署和管理的實際操作練習

工業邊緣AI的工具與框架

  • 工具與框架概述(如TensorFlow Lite、OpenVINO)
  • 使用TensorFlow Lite進行工業AI應用
  • 優化工具的實際操作練習

實際應用與案例研究

  • 成功的工業邊緣AI項目回顧
  • 行業特定用例的討論
  • 構建和優化實際工業AI應用的實際操作項目

總結與下一步

最低要求

  • 對AI和機器學習概念的理解
  • 工業自動化系統的經驗
  • 基本編程技能(推薦Python)

受衆

  • 工業工程師
  • 製造專業人員
  • AI開發者
 14 時間:

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