Course Outline

산업 자동화를 위한 다중 모달 AI 소개

  • 제조업에서 AI 응용 프로그램 개요
  • 다중 모달 AI 이해: 텍스트, 이미지 및 센서 데이터
  • 스마트 공장에서의 도전 과제 및 기회

AI 기반 품질 관리 및 시각 검사

  • 결함 검출을 위한 컴퓨터 비전 사용
  • 품질 보증을 위한 실시간 이미지 분석
  • AI 기반 품질 관리 시스템 사례 연구

AI 기반 예측 유지보수

  • 센서 기반 이상 감지
  • 예측 유지보수를 위한 시간 시리즈 분석
  • AI 기반 유지보수 알림 구현

스마트 공장에서의 다중 모달 데이터 통합

  • IoT, 컴퓨터 비전 및 AI 모델 결합
  • 실시간 모니터링 및 의사 결정
  • AI 자동화를 통해 공장 워크플로우 최적화

AI 기반 로봇 공학 및 인간-AI 협업

  • 다중 모달 AI를 통한 로봇 공학 강화
  • 조립 라인에서 AI 기반 자동화
  • 제조업에서 협력 로봇(cobots)

다중 모달 AI 시스템 배포 및 확장

  • 적절한 AI 프레임워크 및 도구 선택
  • 산업 AI 응용 프로그램에서 확장성 및 효율성 보장
  • AI 모델 배포 및 모니터링에 대한 모범 사례

윤리적 고려 사항 및 미래 동향

  • 산업 자동화에서 AI 편향 해결
  • AI 기반 제조업에서 규제 준수
  • 산업에서 다중 모달 AI의 새롭게 떠오르는 동향

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 산업 자동화 시스템에 대한 이해
  • AI 또는 머신러닝 개념에 대한 경험
  • 센서 데이터 및 이미지 처리에 대한 기본 지식

대상자

  • 산업 공학자
  • 자동화 전문가
  • AI 개발자
 21 Hours

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