Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere și Selectarea Cazului de Utilizare de către Echipa
- Prezentare generală a AI în mediile industriale
- Categorii de cazuri de utilizare: calitate, întreținere, energie, logistică
- Formarea echipei și delimitarea obiectivelor proiectului
Înțelegerea și Pregătirea Datelor Industriale
- Tipuri de date industriale: serii temporale, tabelare, imagini, text
- Achiziționarea, curățarea și preprocesarea datelor
- Analiza exploratorie a datelor cu Pandas și Matplotlib
Selectarea Modelului și Prototiparea
- Alegerea între regresie, clasificare, clustering sau detectare de anomalii
- Antrenarea și evaluarea modelelor cu Scikit-learn
- Utilizarea TensorFlow sau PyTorch pentru modelare avansată
Vizualizarea și Interpretarea Rezultatelor
- Crearea de tablouri de bord sau rapoarte intuitive
- Interpretarea metricilor de performanță (acuratețe, precizie, recall)
- Documentarea ipotezelor și limitărilor
Simularea Implementării și Feedback
- Simularea scenariilor de implementare la margine/în cloud
- Colectarea feedback-ului și îmbunătățirea modelelor
- Strategii de integrare cu operațiunile
Dezvoltarea Proiectului Final
- Finalizarea și testarea prototipurilor echipei
- Revizuirea între colegi și depanarea colaborativă
- Pregătirea prezentării proiectului și a rezumatului tehnic
Prezentări ale Echipei și Încheiere
- Prezentarea conceptelor și rezultatelor soluțiilor AI
- Reflecție de grup și lecții învățate
- Plan de acțiune pentru scalarea cazurilor de utilizare în organizație
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea proceselor de fabricație sau industriale
- Experiență cu Python și învățarea automată de bază
- Abilitatea de a lucra cu date structurate și nestructurate
Publicul țintă
- Echipe interfuncționale
- Ingineri
- Oameni de știință de date
- Profesioniști IT
21 Ore