스마트 Robotics 제조업에서의 AI: 인식, 계획, 및 제어 교육 과정

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 AI는 인공지능을 활용하여 산업 작업을 실시간으로 자동화, 모니터링, 최적화하는 것을 의미합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 스마트 공장 환경에서 AI를 활용하는 방법에 대한 전략적이고 실제적인 소개를 원하는 초보 수준의 의사결정자와 기술 리더들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 및 머신러닝의 핵심 원리를 이해합니다.
• 제조와 자동화에서의 주요 AI 사용 사례를 파악합니다.
• AI가 예측 유지보수, 품질 관리, 공정 최적화에 어떻게 기여하는지 탐색합니다.
• AI 구동 프로젝트를 시작하기 위한 단계를 평가할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구 및 그룹 활동.
• 전략적 프레임워크 및 구현 가이드라인.

교육 맞춤 옵션

• 이 교육을 맞춤형으로 요청하시려면 연락주시기 바랍니다.

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.

Azure Bot Service 는 Microsoft Bot Framework 와 Azure Functions 의 기능을 통합하여 지능형 봇을 신속하게 구축할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다.

본 강사 진행형 라이브 훈련을 통해 참가자들은 Microsoft Azure 를 활용하여 지능형 봇을 효율적으로 개발하는 방법을 탐구하게 됩니다.

훈련이 종료되는 시점에 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

지능형 봇의 핵심 개념을 이해합니다.

클라우드 기반 애플리케이션을 활용하여 지능형 봇을 구축합니다.

Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK 및 Azure Bot Service 에 대한 실용적인 지식을 습득합니다.

실제 시나리오에서 확립된 봇 설계 패턴을 적용합니다.

Microsoft Azure 를 사용하여 첫 번째 지능형 봇을 생성하고 배포합니다.

대상 청중

본 과정은 봇 개발에 관심 있는 개발자, 해커, 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 설계되었습니다.

과정 형태

본 훈련은 강의 및 토론을 실습과 결합하며, 특히 실무 중심의 연습에 중점을 둡니다.

봇 또는 챗봇은 다양한 메시징 플랫폼에서 사용자 상호 작용을 자동화하고 사용자가 다른 사람과 대화할 필요 없이 작업을 더 빠르게 완료하는 데 사용되는 컴퓨터 도우미와 같습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 봇 개발 도구 및 프레임워크를 사용하여 샘플 챗봇을 생성하는 과정을 단계별로 진행하면서 봇 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 봇의 다양한 용도와 애플리케이션 이해
• 봇 개발의 전체 프로세스 이해
• 봇 구축에 사용되는 다양한 도구와 플랫폼을 살펴보세요.
• Facebook 메신저용 샘플 챗봇 구축
• Microsoft Bot Framework를 사용하여 샘플 챗봇 구축

청중

• 자신만의 봇을 만드는 데 관심이 있는 개발자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

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.

엣지 AI는 네트워크 가장자리에 있는 디바이스와 기계에 직접 인공 지능 모델을 배포하는 것을 의미합니다. 이를 통해 최소한의 지연 시간으로 실시간 결정을 내릴 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 제조 환경에서 고속, 신뢰성, 오프라인 운영이 중요한 AI 기반 논리 및 제어 시스템을 배포하길 원하는 중급 이상 임베디드 및 IoT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 시스템의 구조와 장점을 이해합니다.
• 임베디드 디바이스에 배포할 AI 모델을 작성하고 최적화합니다.
• TensorFlow Lite 및 OpenVINO와 같은 도구를 사용하여 저지연 추론을 수행합니다.
• 센서, 액추에이터 및 산업 프로토콜과 엣지 인텔리전스를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용을 통한 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실제 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하시려면 저희에게 문의해 주세요.

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.