Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do umělé inteligence v kontrole kvality
- Přehled uplatnění AI ve výrobních procesech kvality
- Aplikace v oblasti inspekce, detekce vad a souladu s normami
- Výhody a omezení QA řízeného umělou inteligencí
Shromažďování a příprava dat kvality
- Typy dat používaných v QA (obrazy, senzory, výrobní protokoly)
- Označování vizuálních datových sad pomocí LabelImg
- Ukládání a strukturování dat pro trénování modelů
Úvod do počítačového vidění pro QA
- Základy zpracování obrazů s OpenCV
- Techniky preprocesování pro průmyslové obrazy
- Extrakce vizuálních znaků pro analýzu
Strojové učení pro detekci anomálií
- Trénování jednoduchých klasifikátorů pro detekci vad
- Využívání konvolučních neuronových sítí (CNN)
- Dozorované učení pro identifikaci anomálií
Předpovídání výnosnosti pomocí modelů AI
- Úvod do regresních technik
- Budování modelů pro předpovídání výnosnosti výroby
- Hodnocení a zlepšování přesnosti predikcí
Integrace AI do výrobních systémů
- Možnosti nasazení modelů inspekce
- Edge AI vs. cloudová analýza
- Automatizace upozornění a reportování kvality
Praktická kase studie a závěrečný projekt
- Vyvoj prototypu AI inspekce od konce ke konci
- Trénování a testování na ukázkových QA datových sadách
- Prezentace funkčního řešení AI pro kontrolu kvality
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Znalost základních výrobních nebo QA procesů
- Znalost tabulkových kalkulátorů nebo digitálních forem reportování
- Zájem o metody kontroly kvality založené na datech
Cílová skupina
- Specialisté na zajištění kvality (QA)
- Vedoucí výroby
21 Hodiny
