제조업을 위한 엣지 AI: 장치 수준의 실시간 인텔리전스 교육 과정

이 강사 지도형 라이브 훈련은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되며, 엣지 AI의 최신 발전 동향을 습득하고, 엣지 배포를 위한 AI 모델을 최적화하며, 다양한 산업 분야에서 전문화된 응용 프로그램을 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 전문가, 연구원, 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 엣지 AI 모델 개발 및 최적화에 대한 고급 기법을 탐구합니다.
• 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최신 전략을 구현합니다.
• 고급 엣지 AI 응용 프로그램에 대한 전문 도구와 프레임워크를 활용합니다.
• 엣지 AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화합니다.
• 엣지 AI의 혁신적인 사용 사례와 최신 동향을 탐구합니다.
• 엣지 AI 배포에서 고급 윤리적 및 보안 고려 사항을 해결합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 실습 중심의 교육과정으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 기술 애호가들을 대상으로 합니다. 이들은 엣지 기기에서 다양한 응용 프로그램에 AI 모델을 배포하는 실무 기술을 습득하고자 합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• 엣지 AI의 원칙과 그 혜택을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화합니다.
• 엣지 기기에서 실용적인 AI 솔루션을 구현합니다.
• 엣지에 배포된 모델의 성능을 평가하고 향상시킵니다.
• 엣지 AI 애플리케이션에서 윤리적 및 보안 문제를 해결합니다.

AI 기반 예측 유지보수는 기계 학습과 데이터 분석을 통해 장비 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 이는 반응형 유지보수 모델을 예방형 전략으로 전환하여 더 나은 가동 시간, 비용 절감 및 자산 수명을 가능하게 합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 AI 기반 예측 유지보수 솔루션을 산업 환경에서 구현하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 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 이상을 감지하고 고장을 예측합니다.
• 센서 데이터에서 실질적인 통찰력으로 이어지는 종단 간 워크플로를 구현합니다.

코스의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실습 연습 및 사례 연구.
• 라이브 데모 및 실용적인 데이터 워크플로.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 조율하기 위해 문의해 주세요.

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.

품질 관리 AI는 생산 공정에서 결함, 이상, 그리고 편차를 식별하기 위해 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 사용하는 것입니다.

이 강사는 온라인과 오프라인 모두 가능하며, AI 도구를 사용하여 검사를 자동화하고 제조 환경에서 제품 품질을 향상시키기를 원하는 초급에서 중급 수준의 품질 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 습득할 것입니다:

• 산업 품질 관리에 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 생산 라인의 이미지나 센서 데이터를 수집하고 레이블링합니다.
• 머신러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 결함을 검출합니다.
• 이상 탐지와 생산량 예측을 위한 간단한 AI 모델을 개발합니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화를 원하시는 경우에 연락주세요.

공급망 및 제조물류에서 AI는 예측 분석, 머신러닝 및 자동화를 활용하여 재고, 경로, 수요 예측을 최적화하는 것입니다.

이 강사는 중급 수준의 공급망 전문가들을 대상으로 하며, AI 기반 도구를 활용하여 물류 성과를 향상시키고, 수요를 정확하게 예측하며, 창고 및 운송 운영을 자동화하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• 물류 및 공급망 활동에서 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 수요 예측 및 재고 관리용 머신러닝 모델을 사용합니다.
• AI 기반 기법을 활용하여 경로를 분석하고 운송을 최적화합니다.
• 창고 및 주문 처리 과정에서의 의사 결정을 자동화합니다.

강의 형식

• 상호작용을 통한 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 문의하여 조치해 주시기 바랍니다.

스마트 공장에서의 인공지능은 산업 작업을 실시간으로 자동화, 모니터링, 최적화하는 인공지능 기술의 적용입니다.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 초보 수준의 의사 결정자와 기술 리더를 대상으로 하며, 스마트 공장 환경에서 인공지능을 활용하는 방법에 대한 전략적이고 실제적인 소개를 제공합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인공지능과 기계 학습의 기본 원리를 이해합니다.
• 제조 및 자동화에서 주요 AI 활용 사례를 식별합니다.
• AI가 예측적 유지보수, 품질 관리, 프로세스 최적화에 어떻게 기여하는지를 탐색합니다.
• AI 중심의 이니셔티브를 시작하기 위한 단계를 평가합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 실제 사례 연구와 그룹 활동.
• 전략적 프레임워크와 구현 가이드라인.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 훈련을 요청하려면 문의하여 일정을 조율하세요.

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.

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.

이 온라인 또는 현장 강사 지도형 실습 교육은 중급 개발자 및 IT 전문가들이 개념부터 실제 구현까지 엣지 AI에 대한 포괄적인 이해를 얻기 위해 설계되었습니다. 이는 설정 및 배포를 포함한 모든 과정입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념을 이해합니다.
• 엣지 AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 AI 모델을 개발, 학습, 최적화합니다.
• 엣지 AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• 엣지 AI를 기존 시스템 및 워크플로우와 통합합니다.
• 엣지 AI 구현에서 윤리적 고려 사항과 최선책에 대해 논의합니다.

이 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실시간 훈련으로, 중급 수준의 의료 전문가, 바이오메디컬 엔지니어, AI 개발자를 대상으로 합니다. 이들은 혁신적인 의료 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들입니다.

이 훈련을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 의료 분야에서 Edge AI의 역할과 장점에 대해 이해합니다.
• 의료 응용 프로그램을 위해 엣지 디바이스에 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다.
• 웨어러블 장치와 진단 도구에서 Edge AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.
• Edge AI를 사용하여 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포할 수 있습니다.
• 의료 AI 응용 프로그램에서 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결할 수 있습니다.

이 강사는 주제별로 직접 강의하는, 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 중간 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 산업 전문가들이 IoT 애플리케이션을 지능적인 데이터 처리 및 분석 기능으로 향상시키기 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Edge AI의 기본 개념과 IoT에서의 응용을 이해합니다.
• IoT 디바이스에 대한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션에 대한 Edge 디바이스에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT에서의 Edge AI에서 윤리적 고려사항과 최선의 실천 방법을 다루습니다.

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.

이 강사 주도형 라이브 교육은 온라인 또는 현장에서 제공되며, 엣지 AI의 기본 개념과 초보적인 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• 엣지 AI 환경 설정을 구성합니다.
• 간단한 엣지 AI 응용 프로그램을 개발하고 배포합니다.
• 엣지 AI의 사용 사례와 장점을 식별하고 이해합니다.

스마트 로보틱스는 인공지능을 로봇 시스템에 통합하여 인식, 의사 결정 및 자율 제어를 향상시키는 것입니다.

이 강사는 고급 로보틱스 엔지니어, 시스템 통합자, 자동화 리더가 스마트 제조 환경에서 AI 기반 인식, 계획 및 제어를 구현하고자 하는 경우를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 로봇 인식 및 센서 퓨전에 AI 기술을 이해하고 적용합니다.
• 협업 및 산업 로봇을 위한 운동 계획 알고리즘을 개발합니다.
• 실시간 의사 결정을 위한 학습 기반 제어 전략을 배포합니다.
• 지능형 로봇 시스템을 스마트 팩토리 워크플로우에 통합합니다.

강좌 형식

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

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치하십시오.