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课程大纲
生成式人工智能简介
- 人工智能在制造业中的概述
- 生成式人工智能的原理
- 实际应用与案例分析
生成式人工智能的设计优化
- 使用人工智能进行产品设计与开发
- 案例研究:生成式设计的实践
- 提升产品设计中的创造力与创新
预测性维护
- 实施人工智能进行设备维护预测
- 工作坊:构建预测性维护模型
- 通过人工智能减少停机时间与维护成本
质量控制提升
- 在质量保证过程中应用人工智能
- 练习:人工智能驱动的缺陷检测与分析
- 通过机器学习算法提高产品质量
数据分析与决策制定
- 解释人工智能生成的洞察以改进生产
- 小组活动:数据驱动决策场景
- 利用数据可视化更好地理解人工智能输出
将人工智能集成到制造系统中
- 在现有制造工作流程中采用人工智能的策略
- 小组讨论:克服人工智能集成中的挑战
- 在制造环境中实施人工智能的最佳实践
制造业人工智能的未来趋势
- 探索新兴技术及其潜在影响
- 互动环节:为制造业人工智能的未来做准备
- 通过持续学习保持在人工智能领域的前沿
实践环节
- 使用生成式人工智能工具进行实践项目
- 同行评审与小组展示
- 最终项目:为制造场景制定全面的AI战略
总结与下一步
要求
- 具备制造工程或流程改进背景
- 熟悉基本的AI和机器学习概念
- 具备基本编程知识,最好是Python
受众
- 制造工程师
- 流程改进专家
- AI开发者
14 小时