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Struttura del corso
Fondamenti dell'Intelligenza Artificiale
- Cos'è l'AI, il machine learning e il deep learning?
- Tipi di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, per rinforzo
- Mitologie e realtà dell'AI nell'industria
AI nel Contesto della Manifattura Intelligente
- Cosa rende una fabbrica “intelligente”?
- Il ruolo dell'AI nell'Industria 4.0 e nell'automazione industriale
- Panoramica delle tecnologie abilitanti (IoT, calcolo perimetrale, gemelli digitali)
Principali Caso d'Uso nella Manifattura
- Manutenzione predittiva e affidabilità degli impianti
- Garanzia della qualità e rilevamento delle anomalie
- Ottimizzazione dei processi e miglioramento del rendimento
Comprensione del Ciclo di Vita dei Dati
- Sensore e raccolta di dati industriali
- Preparazione dei dati e considerazioni sulla qualità
- Concetti base nella presa decisionale basata sui dati
Pianificazione e Strategia del Progetto AI
- Identificare i casi d'uso ad alto impatto
- Costituire la giusta squadra e stabilire metriche di successo
- Principali sfide e strategie di mitigazione
Studi di Caso e Applicazioni Industriali
- Esempi reali dall'automotive, dal food, dal pharma e dalle industrie pesanti
- Lezioni apprese dai percorsi di trasformazione digitale
- Fattori di successo e insidie da evitare
Roadmap per l'Avvio
- Passaggi per lanciare un'iniziativa AI
- Considerazioni tecnologiche e selezione dei fornitori
- Scalabilità, etica e adattamento della forza lavoro
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione dei processi industriali di base o delle operazioni della fabbrica
- Interesse per la trasformazione digitale o le strategie d'innovazione
- Comodità nel discutere l'adozione di tecnologie
Pubblico Target
- Responsabili operativi
- Dirigenti di fabbrica
- Responsabili tecnici
14 ore
Recensioni (2)
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ogni volta che non ero sicuro di qualche esercizio, l'istruttore mi ha spiegato in diversi modi, finché non ho capito.
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