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코스 개요
1일차: 09:00 - 16:00 (7시간)
인공 지능의 기초
- AI, 기계 학습, 딥러닝이란 무엇인가?
- 학습의 유형: 감독 학습, 무감독 학습, 강화 학습
- 산업계 AI의 신화와 현실
스마트 제조 맥락에서의 AI
- 무엇이 팩토리를 ‘스마트하게’ 만드는가?
- 인더스트리 4.0 및 산업 자동화에서의 AI 역할
- 인에이블링 기술 개요 (IoT, 엣지 컴퓨팅, 디지털 트윈)
제조업에서의 주요 활용 사례
- 예측 정비 및 장비 신뢰성
- 품질 보증 및 이상 탐지
- 공정 최적화 및 수율 향상
데이터 라이프사이클 이해
- 산업 데이터 센싱 및 수집
- 데이터 준비 및 품질 고려 사항
- 데이터 기반 의사결정의 기본 개념
2일차: 09:00 - 16:00 (7시간)
AI 프로젝트 기획 및 전략
- 높은 임팩트의 활용 사례 식별
- 올바른 팀 구축 및 성공 지표 설정
- 일반적인 도전 과제 및 완화 전략
사례 연구 및 산업 적용
- 자동차, 식품, 제약, 중공업 등 실제 사례
- 디지털 트랜스포메이션 여정에서 얻은 교훈
- 성공 요인 및 회피해야 할 함정
시작하기 위한 로드맵
- AI 이니셔티브 추진 단계
- 기술 고려 사항 및 벤더 선정
- 확장성, 윤리, 그리고 일원(Workforce) 적응
요약 및 다음 단계
요건
- 기본 산업 공정 또는 플랜트 운영에 대한 이해
- 디지털 트랜스포메이션 또는 혁신 전략에 대한 관심
- 기술 도입 논의에 대한 편안함 및 적응력
대상 audience
- 운영 매니저
- 플랜트 경영진
- 기술 리더
14 시간
회원 평가 (2)
일반적으로 모두
Daniele Donzelli - ITT ITALIA S.r.l.
코스 - CANoe for CAN Compact Training
기계 번역됨
PLC 기본 지식
Bartosz - Phillips-Medisize Poland
코스 - Introduction to OMRON PLC programming
기계 번역됨
