문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
품질 관리에서의 AI 소개
- 제조 품질 프로세스에서의 AI 개요
- 검사, 결함 탐지 및 규정 준수에 대한 활용 사례
- AI 기반 QA의 장점과 한계
품질 데이터 수집 및 준비
- QA에서 사용되는 데이터 유형(이미지, 센서, 생산 로그)
- LabelImg를 이용한 비주얼 데이터셋 레이블링
- 모델 훈련을 위한 데이터 저장 및 구조화
QA용 컴퓨터 비전 소개
- OpenCV를 이용한 이미지 처리 기초
- 산업용 이미지를 위한 전처리 기술
- 분석을 위한 시각적 특징 추출
기계 학습을 통한 이상 탐지
- 결함 탐지를 위한 단순 분류기 훈련
- 합성 신경망(CNN)의 활용
- 이상 식별을 위한 비지도 학습
AI 모델을 이용한 수율 예측
- 회귀 분석 기술 소개
- 생산 수율을 예측하기 위한 모델 구축
- 예측 정확도 평가 및 개선
생산 시스템과의 AI 통합
- 검사 모델 배포 옵션
- 엣지 AI와 클라우드 기반 분석 비교
- 알림 및 품질 보고 자동화
실습 사례 연구 및 최종 프로젝트
- 엔드투엔드 AI 검사 프로토타입 개발
- 샘플 QA 데이터셋을 이용한 훈련 및 테스트
- 기능적 품질 관리 AI 솔루션 제시
요약 및 다음 단계
요건
- 기본 제조 또는 QA(품질 보증) 프로세스에 대한 이해
- 스프레드시트 또는 디지털 보고서 형식에 대한 숙지
- 데이터 기반 품질 관리 방법론에 대한 관심
대상 수강생
- 품질 보증 전문가
- 생산 라인 리더
21 시간
