Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere și Formarea Echipei Use Case
- Prezentare generală a Inteligenței Artificiale în mediile industriale
- Categorii de cazuri de utilizare: calitate, întreținere, energie, logistica
- Formarea echipei și definirea obiectivelor proiectului
Comprendererea și Prepararea Datelor Industriale
- Tipuri de date industriale: serii temporale, tabulare, imagini, text
- Acquisiția, curățarea și preprocesarea datelor
- Analiză exploratorie a datelor cu Pandas și Matplotlib
Selectarea Modelului și Prototipare
- Alegerea între regresie, clasificare, clusterizare sau detectarea anomalilor
- Antrenarea și evaluarea modelelor cu Scikit-learn
- Utilizarea TensorFlow sau PyTorch pentru modelare avansată
Vizualizarea și Interpretarea Rezultatelor
- Crearea de panouri instrumentale sau rapoarte intuitive
- Interpretarea metricilor de performanță (precizia, recall, acuratețe)
- Documentarea presupunerilor și limitațiilor
Simulare de Implementare și Feedback
- Simularea scenariului de implementare la marginea rețelei sau în nube
- Colecționarea feedback-ului și îmbunătățirea modelului
- Strategii pentru integrare cu operațiuni
Dezvoltarea Proiectului Finalizat
- Finalizarea și testarea prototipurilor echipei
- Rezolvarea de probleme colaborativă și recenzie în perechi
- Prepararea prezentării proiectului și a sumarului tehnic
Prezentările Echipei și Încheiere
- Prezentarea conceptelor și rezultatelor soluțiilor de Inteligență Artificială
- Reflexie în grup și lecții apprimate
- Plan strategic pentru scalare a cazurilor de utilizare în cadrul organizației
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Oțelirea proceselor de fabricație sau industriale
- Experiență cu Python și învățarea automatizată de bază
- Capacitatea de a lucra cu date structurate și nestructurate
Publicul Înregistrat
- Echipe interfuncționale
- Ingineri
- Cercetători ai datelor
- Profesioniști IT
21 ore