Course Outline

인공지능 기초

  • 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 무엇인가?
  • 학습의 종류: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
  • 산업에서의 인공지능 신화와 현실

스마트 제조업에서의 인공지능

  • 어떤 것이 공장을 "스마트"하게 만드는가?
  • 인공지능의 산업 4.0과 산업 자동화에서의 역할
  • 허용 기술 개요 (IoT, 엣지 컴퓨팅, 디지털 트윈)

제조업에서의 주요 Use Cases

  • 예측 유지보수와 장비 신뢰성
  • 품질 보증과 이상 탐지
  • 공정 최적화 및 수율 향상

데이터 라이프사이클 이해

  • 산업 데이터 수집 및 수집
  • 데이터 준비 및 품질 고려 사항
  • 데이터 기반 의사 결정의 기본 개념

인공지능 프로젝트 계획 및 전략

  • 고영향 사용 사례 식별
  • 올바른 팀 구성 및 성공 지표 설정
  • 일반적인 도전 과제 및 완화 전략

사례 연구 및 산업 응용

  • 자동차, 식품, 제약, 중공업에서의 실제 사례
  • 디지털 변환 여정에서 얻은 교훈
  • 성공 요인과 피해야 할 함정

시작을 위한 로드맵

  • 인공지능 이니셔티브 시작 단계
  • 기술 고려 사항 및 벤더 선택
  • 확장성, 윤리, 인력 적응

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 산업 기본 공정이나 공장 운영에 대한 이해
  • 디지털 변환 또는 혁신 전략에 대한 관심
  • 기술 채택 논의에 대한 편안함

대상

  • 운영 매니저
  • 공장 임원
  • 기술 리더
 14 Hours

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