Schulungsübersicht

Einführung in die Multimodale KI für Industrielle Automatisierung

  • Überblick über AI-Anwendungen in der Fertigung
  • Verständnis multimodaler KI: Text, Bilder und Sensordaten
  • Herausforderungen und Chancen in intelligenten Fabriken

AI-gestützte Qualitätskontrolle und visuelle Inspektionen

  • Nutzung von Computervision zur Defekterkennung
  • Echtzeitbildanalyse für Qualitätssicherung
  • Fallstudien zu AI-basierten Qualitätskontrollsystemen

Prognostische Wartung mit KI

  • Sensorgestützte Anomalieerkennung
  • Zeitreihenanalyse für prognostische Wartung
  • Implementierung von AI-gesteuerten Wartungsalarmsystemen

Multimodale Dateneinbindung in intelligenten Fabriken

  • Kombination von IoT, Computervision und AI-Modellen
  • Echtzeitüberwachung und Entscheidungsfindung
  • Optimierung der Fabrikprozesse durch AI-Automation

KI-gestützte Robotik und Mensch-KI-Zusammenarbeit

  • Verbesserung von Robotern mit multimodaler KI
  • AI-basierte Automation in Montagetechniken
  • Kooperationsroboter (Cobots) in der Fertigung

Bereitstellung und Skalierung multimodaler KI-Systeme

  • Auswahl geeigneter AI-Frameworks und -Tools
  • Gewährleistung von Skalierbarkeit und Effizienz in industriellen AI-Anwendungen
  • Beste Praktiken für die Bereitstellung und Überwachung von AI-Modellen

Ethische Aspekte und Zukunftstrends

  • Bewältigung von KI-Voreingenommenheit in der industriellen Automatisierung
  • Rechtskonformität bei AI-gestützter Fertigung
  • Entstehende Trends in multimodaler KI für Industrien

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von Industrieautomatisierungssystemen
  • Erfahrung mit KI oder Maschinenlernkonzepten
  • Grundlegendes Wissen über Sensordaten und Bildverarbeitung

Zielgruppe

  • Industrielle Ingenieure
  • Automatisierungsspezialisten
  • KI-Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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