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課程簡介
生成式 AI 簡介
- AI 在製造業的概覽。
- 生成式 AI 的原理。
- 真實世界應用與案例研究。
運用生成式 AI 進行設計優化
- 使用 AI 進行產品設計與開發。
- 案例研究:生成式設計在實務中的應用。
- 提升產品設計的創造力與創新能力。
預測性維護
- 實施 AI 以預測設備維護需求。
- 工作坊:建立預測性維護模型。
- 運用 AI 減少停機時間與維護成本。
提升品質控制
- 在品質保證流程中應用 AI。
- 練習:AI 驅動的缺陷檢測與分析。
- 運用機器學習演算法提升產品品質。
數據分析與決策制定
- 解讀由 AI 產生的洞察,以改進生產流程。
- 小組活動:數據驅動的決策情境。
- 運用數據視覺化更好地理解 AI 輸出結果。
將 AI 整合至製造系統
- 在現有製造工作流程中採用 AI 的策略。
- 小組討論:克服 AI 整合面臨的挑戰。
- 在製造環境中實施 AI 的最佳實踐。
製造業 AI 的未來趨勢
- 探索新興技術及其潛在影響。
- 互動環節:為製造業 AI 的未來做好準備。
- 透過持續學習,掌握 AI 領域的先機。
實作課程
- 使用生成式 AI 工具的實作專案。
- 同儕審查與小組簡報。
- 期末專案:為製造場景制定全面的 AI 策略。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備製造工程或流程改善的背景知識。
- 熟悉基本的 AI 與機器學習概念。
- 具備基本程式設計知識,建議使用 Python。
受眾
- 製造工程師。
- 流程改善專家。
- AI 開發人員。
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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