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Struttura del corso
Introduzione all'AI Multimodale per l'Automazione Industriale
- Panoramica delle applicazioni AI nella manifattura
- Comprendere l'AI multimodale: testo, immagini e dati dei sensori
- Sfide e opportunità nelle fabbriche intelligenti
Controllo di Qualità e Controlli Visivi Guidati da AI
- Utilizzo della visione artificiale per la rilevazione dei difetti
- Analisi in tempo reale delle immagini per la garanzia della qualità
- Studi di caso sui sistemi di controllo di qualità alimentati da AI
Manutenzione Predittiva con AI
- Rilevazione delle anomalie basata sui sensori
- Analisi della serie temporale per la manutenzione predittiva
- Implementazione di avvisi di manutenzione guidati da AI
Integrazione dei Dati Multimodali nelle Fabbriche Intelligenti
- Combining IoT, visione artificiale e modelli AI
- Monitoraggio in tempo reale e decision making
- Ottimizzazione dei processi di fabbrica con l'automazione AI
Robotica Potenziata da AI e Collaborazione Uomo-AI
- Miglioramento della robotica con l'AI multimodale
- Automazione guidata da AI nelle linee di assemblaggio
- Robot collaborativi (cobots) nella manifattura
Distribuzione e Scalabilità dei Sistemi Multimodali AI
- Scelta dei framework e strumenti AI più adatti
- Garanzia di scalabilità ed efficienza nelle applicazioni AI industriali
- Migliori pratiche per la distribuzione e il monitoraggio del modello AI
Considerazioni Etiche e Tendenze Future
- Affrontare i pregiudizi dell'AI nell'automazione industriale
- Conformità regolamentare nella manifattura alimentata da AI
- Tendenze emergenti nell'AI multimodale per le industrie
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprendere i sistemi di automazione industriale
- Esperienza con concetti di intelligenza artificiale o machine learning
- Conoscenza base dei dati dei sensori e del trattamento delle immagini
Pubblico
- Ingegneri industriali
- Specialisti di automazione
- Sviluppatori AI
21 Ore