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Struttura del corso
Introduzione all'IA nella Fabbricazione dei Chip
- Panoramica delle applicazioni dell'IA nella fabbricazione di semiconduttori
- Comprendere il ruolo dell'IA nell'ottimizzazione dei processi
- Studi di caso di implementazioni di IA riuscite
Fondamenti dell'Ottimizzazione del Processo
- Introduzione alle tecniche di ottimizzazione dei processi
- Principali sfide nella fabbricazione dei semiconduttori
- Il ruolo della decisione basata sui dati nell'ottimizzazione
Tecniche di IA per l'Aumento del Rendimento
- Comprendere le sfide del rendimento nella fabbricazione dei chip
- Implementare modelli di IA per prevedere e migliorare il rendimento
- Esempi reali dell'aumento del rendimento guidato dall'IA
Rilevamento dei Defecti Utilizzando l'IA
- Introduzione ai metodi di rilevamento dei difetti basati sull'IA
- Utilizzo dell'apprendimento automatico per identificare e classificare i difetti
- Migliorare la affidabilità del processo attraverso il rilevamento guidato dall'IA
Regolazione dei Parametri di Processo
- Comprendere l'impatto dei parametri di processo sulla fabbricazione del chip
- Utilizzare l'IA per ottimizzare i principali parametri di processo
- Studi di caso su regolazioni guidate dall'IA dei parametri di processo
Strumenti e Tecnologie dell'IA
- Panoramica degli strumenti di IA rilevanti per l'ottimizzazione del processo
- Pratica pratica con TensorFlow, Python e Matplotlib
- Implementare modelli di ottimizzazione in un ambiente di laboratorio
Tendenze Future dell'IA nella Fabbricazione dei Semiconduttori
- Tecnologie emergenti di IA nella fabbricazione dei chip
- Direzioni future nell'ottimizzazione guidata dall'IA
- Prepararsi per gli sviluppi dell'IA nelle industrie dei semiconduttori
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprehenzione dei processi di fabbricazione degli semiconduttori
- Conoscenze di base di IA e machine learning
- Esperienza con l'analisi dei dati
Pubblico
- Ingegneri di processo
- Professionisti della fabbricazione degli semiconduttori
- Esperti di IA nell'industria dei semiconduttori
14 ore
Recensioni (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Corso - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
