서울 AI for Manufacturing 과정

인공지능 Use Case 구현은 실제 또는 시뮬레이션된 데이터셋을 사용하여 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 데이터 분석을 통해 실제 산업 문제를 해결하는 실습적이고 프로젝트 중심의 접근 방식을 제공합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 운영 목표에 부합하는 AI 사용 사례를 공동으로 구현하고 산업 데이터 파이프라인을 작업하여 경험을 쌓고자 하는 중급 수준의 교차 기능 팀을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 운영, 품질 또는 유지보수에서 실제적인 AI 사용 사례를 선택하고 범위를 설정합니다.
• 다양한 역할 간의 협업을 통해 기계 학습 솔루션을 개발합니다.
• 다양한 산업 데이터셋을 처리, 정리 및 분석합니다.
• 선택된 사용 사례에 기반한 AI 기능 솔루션의 작동 프로토타입을 제시합니다.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 그룹 기반 연습 및 프로젝트 작업
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

Edge AI은 네트워크 가장자리에 위치한 장치와 기계에 인공지능 모델을 직접 배포하여 지연 시간을 최소화하고 실시간 결정을 가능하게 합니다.이 강의는 고급 임베디드 및 IoT 전문가들을 대상으로 하며, 이러한 인공지능 기반의 논리와 제어 시스템을 속도, 신뢰성과 오프라인 운영이 중요한 제조 환경에 배포하고자 하는 분들을 위한 것입니다.이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:* 엣지 AI 시스템의 구조와 이점을 이해합니다.* 임베디드 장치에 배포할 AI 모델을 구축하고 최적화합니다.* TensorFlow Lite 및 OpenVINO과 같은 도구를 사용하여 저지연 추론을 수행합니다.* 엣지 인텔리전스를 센서, 액추에이터 및 산업 프로토콜과 통합합니다.**과정 형식*** 상호작용 강의 및 토론* 많은 연습과 과제* 라이브-랩 환경에서의 실습 구현**과정 맞춤화 옵션*** 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연결하여 안내해 주십시오.

AI 공급망 및 제조물류에서의 응용은 예측 분석, 머신러닝, 자동화를 통해 재고, 경로, 수요 예측을 최적화하는 것입니다.이 인스트럭터 주도형 라이브 훈련(온라인 또는 현장)은 중간 수준의 공급망 전문가들을 대상으로 하며, 이들은 AI 기반 도구를 사용하여 물류 성과를 향상시키고, 수요를 정확하게 예측하며, 창고와 운송 운영을 자동화하는 방법을 배우고자 합니다.이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:- 물류와 공급망 활동에 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.- 수요 예측과 재고 관리를 위해 머신러닝 모델을 사용합니다.- AI 기반 기술을 사용하여 경로를 분석하고, 운송을 최적화합니다.- 창고와 물류 처리 과정에서 의사결정을 자동화합니다.강좌 형식- 상호작용 강의와 토론- 많은 연습과 실습- 라이브 랩 환경에서의 직접 실습강좌 맞춤화 옵션- 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 협의하여 주시기 바랍니다.

스마트 공장에서의 AI는 인공지능을 활용하여 실시간으로 공정 자동화, 모니터링 및 최적화하는 것입니다.

이 강사는 초보자 수준의 의사 결정자와 기술 리더를 대상으로, AI가 스마트 공장에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 전략적 및 실질적인 소개를 제공합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• AI와 머신러닝의 핵심 원칙을 이해합니다.
• 제조 및 자동화 분야에서 AI의 주요 사용 사례를 파악합니다.
• AI가 예측 유지 보수, 품질 관리 및 공정 최적화에 어떻게 기여하는지 탐구합니다.
• AI 주도 프로젝트를 시작하기 위한 단계들을 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구 및 그룹 연습.
• 전략적 프레임워크 및 구현 가이드.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

AI 품질 관리는 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 기술을 사용하여 생산 공정에서 결함, 이상, 편차를 식별하는 것입니다.이 강의는 생산 환경에서 품질 개선 및 검사 자동화를 위해 AI 도구를 활용하려는 초급에서 중급 수준의 품질 전문가를 대상으로 한 현장 또는 온라인 실습 중심의 교육입니다.이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:- 공업 품질 관리에 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.- 생산 라인에서 이미지나 센서 데이터를 수집하고 레이블링합니다.- 머신 러닝 및 컴퓨터 비전을 사용하여 결함을 검출합니다.- 이상 탐지 및 생산량 예측을 위한 간단한 AI 모델을 개발합니다.강의 형식- 상호작용 강의 및 토론- 많은 연습 문제- 실시간 랩 환경에서 직접 실습강의 맞춤화 옵션- 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 신청하려면, 연락하여 조정하십시오.=== === ===AI for Quality Control and Assurance in Production Lines=== === ===- 기본 제조 또는 QA 공정에 대한 이해- 전자 표 또는 디지털 보고서 작성에 대한 익숙함- 데이터 기반 품질 관리 방법에 대한 관심대상자- 품질 보증 전문가- 생산 팀장=== === ====== === ===AI 품질 관리 소개- 공업 품질 공정에서 AI 개요- 검사, 결함 검출 및 준수에 대한 응용- AI 기반 QA의 장점 및 한계품질 데이터 수집 및 준비- QA에 사용되는 데이터 유형 (이미지, 센서, 생산 로그)- LabelImg를 사용하여 시각적 데이터셋 레이블링- 모델 학습을 위한 데이터 저장 및 구조QA를 위한 Computer Vision 소개- OpenCV을 사용하여 이미지 처리 기본- 산업 이미지를 위한 전처리 기술- 분석을 위한 시각적 특징 추출이상 탐지를 위한 Machine Learning- 결함 검출을 위한 간단한 분류기 학습- 컨볼루션 신경망(CNNs) 사용- 이상 식별을 위한 비지도 학습AI 모델을 통한 생산량 Forecasting- 회귀 기술 소개- 생산량 예측을 위한 모델 구성- 예측 정확도 평가 및 개선AI를 생산 시스템에 통합- 검사 모델 배포 옵션- Edge AI vs. 클라우드 기반 분석- 경보 자동화 및 품질 보고서 작성실제 사례 연구 및 최종 프로젝트- 종단간 AI 검사 프로토타입 개발- 샘플 QA 데이터셋을 사용하여 학습 및 테스트- 기능적인 품질 관리 AI 솔루션 제시요약 및 다음 단계

AI for Process Optimization은 제조업의 효율성, 품질 및 생산성을 향상시키기 위해 머신러닝과 데이터 분석을 적용하는 것입니다.

이 강좌는 AI 기술을 활용하여 운영을 최적화하고, 다운타임을 줄이며, 지속적인 개선 활동을 지원하려는 중급 제조업 전문가를 대상으로 합니다. 온라인으로 진행할 수도 있고, 현장에서 직접 강의할 수도 있습니다.

이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 제조업 최적화에 관련한 AI 개념을 이해합니다.
• 생산 데이터를 분석을 위해 수집하고 준비합니다.
• 머신러닝 모델을 적용하여 병목 현상을 식별하고 고장을 예측합니다.
• 데이터 기반의 결정을 지원하기 위해 결과를 시각화하고 해석합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 위해 문의하십시오.

디지털 트윈은 실시간 데이터와 AI 기반 지능으로 강화된 물리적 시스템의 가상 복제본입니다.

이 온라인 또는 현장에서 제공되는 강사 지도형 라이브 교육은 실시간 데이터와 AI 기반 통찰을 활용하여 디지털 트윈 모델을 구축, 배포 및 최적화하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 디지털 트윈의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• 복잡한 시스템과 환경을 모델링하기 위해 시뮬레이션 도구를 사용합니다.
• 가상 모델에 실시간 데이터 스트림을 통합합니다.
• 예측 행동과 이상 탐지를 위해 AI 기법을 적용합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조치해 주십시오.

Smart Robotics는 스마트 제조 환경에서 지각, 계획, 그리고 자율 제어를 위해 인공지능을 로봇 시스템에 통합하는 것을 의미합니다.이 강의는 AI 기반 지각, 계획, 그리고 제어를 스마트 제조 환경에서 구현하고자 하는 고급 로봇 공학자, 시스템 통합자, 그리고 자동화 리더를 대상으로 합니다.이 강의를 마치면 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 로봇 지각 및 센서 융합을 위한 AI 기법 이해 및 적용.
• 협업 및 산업 로봇을 위한 운동 계획 알고리즘 개발.
• 실시간 의사 결정을 위한 학습 기반 제어 전략 배포.
• 지능형 로봇 시스템을 스마트 팩토리 작업 흐름에 통합.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락처로 문의하세요.

산업용 컴퓨터 비전을 AI와 결합하면 제조업체와 품질 관리(QA) 팀이 표면 결함을 감지하고 부품 준수 여부를 확인하며 시각적 검사 과정을 자동화하는 방식이 변화하고 있습니다.

이 강의는 중급에서 고급 수준의 QA 팀, 자동화 엔지니어 및 개발자들이 AI 기술을 사용하여 결함 검출 및 검사를 위한 컴퓨터 비전 시스템을 설계하고 구현하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 산업용 비전 시스템의 구조와 구성 요소 이해.
• 심층 학습을 사용하여 시각적 결함 검출을 위한 AI 모델 구축.
• 산업용 카메라 및 장치와 실시간 검사 파이프라인 통합.
• 생산 환경에서 AI 기반 검사 시스템 배포 및 최적화.

과정 형식

• 상호작용 있는 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치하시기 바랍니다.

AI가 구동하는 예측 유지보수는 머신러닝과 데이터 분석을 사용하여 장비 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 이는 반응형 유지보수 모델을 예방형 전략으로 전환하여, 더 나은 가동 시간, 비용 절감, 그리고 자산의 장기적인 유지를 가능하게 합니다.이 인스트럭터가 이끄는 실시간 교육 과정(온라인 또는 현장)은 산업 환경에서 AI 기반 예측 유지보수 솔루션을 구현하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 예측 유지보수가 반응형 및 예방형 유지보수 전략과 어떻게 다른지 이해합니다.
• AI 기반 분석을 위해 기계 데이터를 수집하고 구조화합니다.
• 기계 학습 모델을 사용하여 이상 현상을 탐지하고 고장을 예측합니다.
• 센서 데이터를 통한 끝까지의 워크플로우를 실행하여 실행 가능한 통찰력을 얻습니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실습 연습 및 사례 연구.
• 실시간 데모 및 실제 데이터 워크플로우.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정을 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화된 교육을 요청하기 위해 문의해주세요.