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Schulungsübersicht
Einführung in Multimodal AI für Industrial Automation
- Überblick über KI-Anwendungen in der Fertigung
- Multimodale KI verstehen: Text, Bilder und Sensordaten
- Herausforderungen und Möglichkeiten in intelligenten Fabriken
KI-gesteuerte Qualitätskontrolle und visuelle Inspektionen
- Einsatz von Computer Vision zur Fehlererkennung
- Bildanalyse in Echtzeit für die Qualitätssicherung
- Fallstudien zu KI-gestützten Qualitätskontrollsystemen
Vorausschauende Wartung mit KI
- Sensorbasierte Erkennung von Anomalien
- Zeitreihenanalyse für die vorausschauende Instandhaltung
- Implementierung von KI-gesteuerten Wartungswarnungen
Multimodal Data Integration in intelligenten Fabriken
- Kombination von IoT, Computer Vision und KI-Modellen
- Überwachung und Entscheidungsfindung in Echtzeit
- Optimierung von Fabrikabläufen mit KI-Automatisierung
KI-gestützte Robotics und Mensch-KI Collaboration
- Verbesserung der Robotik durch multimodale KI
- KI-gesteuerte Automatisierung in Montagelinien
- Kollaborative Roboter (Cobots) in der Fertigung
Einsatz und Skalierung Multimodal AI von Systemen
- Auswahl der richtigen KI-Frameworks und -Tools
- Sicherstellung von Skalierbarkeit und Effizienz bei industriellen KI-Anwendungen
- Bewährte Verfahren für den Einsatz und die Überwachung von KI-Modellen
Ethische Überlegungen und zukünftige Trends
- Umgang mit KI-Vorurteilen in der industriellen Automatisierung
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in der KI-gestützten Fertigung
- Aufkommende Trends bei multimodaler KI für die Industrie
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für industrielle Automatisierungssysteme
- Erfahrung mit KI oder maschinellen Lernkonzepten
- Grundkenntnisse über Sensordaten und Bildverarbeitung
Zielgruppe
- Wirtschaftsingenieure
- Automatisierungsspezialisten
- KI-Entwickler
21 Stunden