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课程大纲
工业自动化中的Edge AI简介
- Edge AI概述及其在工业中的应用
- 在工业环境中使用Edge AI的优势与挑战
- 制造业中成功应用Edge AI的案例研究
设置Edge AI环境
- 安装和配置Edge AI工具
- 设置工业传感器和数据收集系统
- 相关Edge AI框架和库简介
- 环境设置的动手练习
使用Edge AI进行预测性维护
- 预测性维护简介
- 开发用于设备健康监测的AI模型
- 实施实时故障检测与预测
- 预测性维护的动手练习
使用Edge AI进行质量控制
- 制造业中的质量控制概述
- 用于缺陷检测与分类的AI技术
- 实施基于视觉的质量控制系统
- 质量控制应用的动手练习
使用Edge AI进行流程优化
- 流程优化简介
- 使用AI进行实时流程监控与控制
- 实施AI驱动的决策系统
- 流程优化的动手练习
部署和管理Edge AI解决方案
- 在工业边缘设备上部署AI模型
- 监控和维护Edge AI系统
- 故障排除和优化已部署的模型
- 部署与管理的动手练习
工业Edge AI的工具与框架
- 工具与框架概述(如TensorFlow Lite、OpenVINO)
- 使用TensorFlow Lite进行工业AI应用
- 优化工具的动手练习
实际应用与案例研究
- 成功的工业Edge AI项目回顾
- 行业特定用例讨论
- 构建和优化实际工业AI应用的动手项目
总结与下一步
要求
- 了解AI和机器学习概念
- 具备工业自动化系统经验
- 基本编程技能(推荐Python)
受众
- 工业工程师
- 制造行业专业人员
- AI开发者
14 小时