Schulungsübersicht

Einführung in Multimodal AI für Industrial Automation

  • Überblick über KI-Anwendungen in der Fertigung
  • Multimodale KI verstehen: Text, Bilder und Sensordaten
  • Herausforderungen und Möglichkeiten in intelligenten Fabriken

KI-gesteuerte Qualitätskontrolle und visuelle Inspektionen

  • Einsatz von Computer Vision zur Fehlererkennung
  • Bildanalyse in Echtzeit für die Qualitätssicherung
  • Fallstudien zu KI-gestützten Qualitätskontrollsystemen

Vorausschauende Wartung mit KI

  • Sensorbasierte Erkennung von Anomalien
  • Zeitreihenanalyse für die vorausschauende Instandhaltung
  • Implementierung von KI-gesteuerten Wartungswarnungen

Multimodal Data Integration in intelligenten Fabriken

  • Kombination von IoT, Computer Vision und KI-Modellen
  • Überwachung und Entscheidungsfindung in Echtzeit
  • Optimierung von Fabrikabläufen mit KI-Automatisierung

KI-gestützte Robotics und Mensch-KI Collaboration

  • Verbesserung der Robotik durch multimodale KI
  • KI-gesteuerte Automatisierung in Montagelinien
  • Kollaborative Roboter (Cobots) in der Fertigung

Einsatz und Skalierung Multimodal AI von Systemen

  • Auswahl der richtigen KI-Frameworks und -Tools
  • Sicherstellung von Skalierbarkeit und Effizienz bei industriellen KI-Anwendungen
  • Bewährte Verfahren für den Einsatz und die Überwachung von KI-Modellen

Ethische Überlegungen und zukünftige Trends

  • Umgang mit KI-Vorurteilen in der industriellen Automatisierung
  • Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in der KI-gestützten Fertigung
  • Aufkommende Trends bei multimodaler KI für die Industrie

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für industrielle Automatisierungssysteme
  • Erfahrung mit KI oder maschinellen Lernkonzepten
  • Grundkenntnisse über Sensordaten und Bildverarbeitung

Zielgruppe

  • Wirtschaftsingenieure
  • Automatisierungsspezialisten
  • KI-Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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