Course Outline

Industrial Automation에 대한 Multimodal AI 소개

  • 제조업에서의 AI 응용 프로그램 개요
  • 멀티모달 AI 이해: 텍스트, 이미지 및 센서 데이터
  • 스마트 팩토리의 도전과 기회

AI 기반 품질 관리 및 시각 검사

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

AI를 활용한 예측 유지 관리

  • 센서 기반 이상 감지
  • 예측 유지 관리를 위한 시계열 분석
  • AI 기반 유지 관리 알림 구현

스마트 팩토리의 멀티모달Data Integration

  • IoT, 컴퓨터 비전, AI 모델 결합
  • 실시간 모니터링 및 의사 결정
  • AI 자동화로 공장 워크플로 최적화

AI 기반Robotics 및 인간 AICollaboration

  • 멀티모달 AI로 로봇공학 강화
  • 조립 라인의 AI 기반 자동화
  • 제조업에서의 협동 로봇(코봇)

Multimodal AI 시스템 배포 및 확장

  • 올바른 AI 프레임워크 및 도구 선택
  • 산업용 AI 애플리케이션에서 확장성과 효율성 보장
  • AI 모델 배포 및 모니터링을 위한 모범 사례

윤리적 고려 사항 및 미래 추세

  • 산업 자동화의 AI 편향 해결
  • AI 기반 제조 분야의 규정 준수
  • 산업을 위한 멀티모달 AI의 새로운 트렌드

요약 및 다음 단계

Requirements

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

청중

  • 산업 엔지니어
  • 자동화 전문가
  • AI 개발자
 21 Hours

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