Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в изкуствен интелект в контрол на качеството
- Обзор на изкуствен интелект в процесите за контрол на качеството в производството
- Приложения в инспекция, откриване на дефекти и съответствие
- Предимства и ограничения на качествения контрол с използване на изкуствен интелект
Сбор и подготовка на данни за качеството
- Видове данни, използвани в качествения контрол (изображения, сензори, производствени дневници)
- Маркиране на визуални набори данни с LabelImg
- Съхранение и структура на данни за обучение на модели
Въведение в Computer Vision за качествения контрол
- Основни принципи на обработка на изображения с OpenCV
- Техники за предобработка на индустриални изображения
- Извличане на визуални характеристики за анализ
Machine Learning за откриване на аномалии
- Обучение на прости класификатори за откриване на дефекти
- Използване на конволюционни нейронни мрежи (CNNs)
- Необучаващо се обучение за идентифициране на аномалии
Продуктивност Forecasting с модели на изкуствен интелект
- Въведение в техники на регресия
- Създаване на модели за прогнозиране на производствените продуктивности
- Оценяване и подобряване на точността на прогнозите
Интегриране на изкуствен интелект с производствените системи
- Опции за развертане на модели за инспекция
- Edge AI срещу облачен анализ
- Автоматизация на известията и отчетността за качеството
Практически примери и финален проект
- Разработване на прототип за инспекция с изкуствен интелект от края на края
- Обучение и тестване с примерни набори данни за качествения контрол
- Представяне на функционално решение за контрол на качеството с изкуствен интелект
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране в основите на производствени или процеси на контрол на качеството
- Знание за електронни таблици или цифрови форми за докладване
- Интерес към методи за контрол на качеството, базирани на данни
Целева аудитория
- Специалисти по контрол на качеството
- Руководители на производството
21 часа