Edge AI for Manufacturing: Realtidsintelligens på enhetens nivå Treningskurs

Denne instruktørledede, live opplæringskurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-praktikere, forskere og utviklere som ønsker å mestre de siste fremskrittene innen Edge AI, optimalisere sine AI-modeller for edge-deployering, og utforske spesialiserte applikasjoner innen forskjellige industrier.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforske avanserte teknikker innen Edge AI-modellutvikling og optimalisering.
• Implementere fremskrittelige strategier for å deployere AI-modeller på edge-enheter.
• Bruke spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimalisere ytelse og effektivitet i Edge AI-løsninger.
• Utforske innovative bruksområder og fremvoksende trender innen Edge AI.
• Håndtere avanserte etiske og sikkerhetshensyn i Edge AI-deployeringer.

Denne instruktørlede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, datasientister og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på kant-enheter for ulike applikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå prinsippene for Edge AI og dens fordeler.
• Opprette og konfigurere kant-datamiljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for kant-distribusjon.
• Implementere praktiske AI-løsninger på kant-enheter.
• Vurdere og forbedre ytelsen til kant-distribuerte modeller.
• Ta hensyn til etiske og sikkerhetsaspekter i Edge AI-applikasjoner.

AI-styrt forutsigbar vedlikehold bruker maskinlæring og datanalyse for å forutsi utstyrabrudd og optimalisere vedlikeholdsplaner. Det omdanner reaktive vedlikeholdsmodeller til proaktive strategier, som gir bedre operasjonstid, kostnadsreduksjon og lengre levetid for utstyret.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å implementere AI-drevne forutsigbare vedlikeholdsløsninger i industrielle miljøer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå hvordan forutsigbar vedlikehold skiller seg fra reaktive og forebyggende vedlikeholdsstrategier.
• Samle inn og strukturere maskindata for AI-styrt analyse.
• Bruke maskinlæringsmodeller for å oppdage unormaliteter og forutsi brudd.
• Implementere end-to-end arbeidsflyter fra sensordata til håndterbare innsikter.

Format for kurset

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Hånds-på-øvelser og casestudier.
• Live-demonstrasjoner og praktiske dataflyter.

Kursets tilpasningsalternativer

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

AI for prosessoptimalisering er anvendelsen av maskinlæring og datanalyse for å øke effektivitet, kvalitet og gjennomstrømning i produksjonsoperasjoner.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåproduksjonsprofesjonelle som ønsker å bruke AI-teknikker til å strømlinjeforme operasjoner, redusere nedetid og støtte kontinuerlige forbedringsinitiativer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå AI-konsepter relevante for produksjonsoptimalisering.
• Samle inn og forberede produksjonsdata for analyse.
• Bruke maskinlæringsmodeller til å identifisere flaskhalser og forutsi feil.
• Visualisere og tolke resultater for å støtte datadrivne beslutninger.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i et live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset treningskurs for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

KI for kvalitetskontroll er bruk av bildebehandling og maskinlæringsteknikker for å identifisere feil, unormaliteter og avvik i produksjonsprosesser.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot kvalitetspersonell på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke KI-verktøy til å automatisere inspeksjoner og forbedre produktkvalitet i produksjonsmiljøer.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan KI brukes i industriell kvalitetskontroll.
• Samle inn og merke bilde- eller sensordata fra produksjonslinjer.
• Bruke maskinlæring og bildebehandling til å oppdage feil.
• Utvikle enkle KI-modeller for unormalitetsoppdagelse og utbytteprognoser.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Praktisk implementering i et levende lab-miljø.

Muligheter for tilpassing av kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, ta kontakt for å avtale.

AI i forsyningskjeder og logistikk i produksjon er anvendelsen av prediktiv analyse, maskinlæring og automatisering for å optimalisere lagerbeholdning, ruter og etterspørselsprognoser.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivålogistikere som ønsker å bruke AI-drevne verktøy for å forbedre logistikkytelse, forutsi etterspørsel nøyaktig og automatisere lager- og transportoperasjoner.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan AI brukes i logistikk- og forsyningskjedeaktiviteter.
• Bruke maskinlæringsmodeller for etterspørselsprognoser og lagerkontroll.
• Analysere ruter og optimalisere transport ved hjelp av AI-baserte teknikker.
• Automatisere beslutningsprosesser i lagre og utleveringsprosesser.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Muligheter for kursetilpasning

• For å be om et tilpasset kurs for denne treningen, ta kontakt for å avtale.

AI i smarte fabrikker handler om å bruke kunstig intelligens for å automatisere, overvåke og optimalisere industrielle operasjoner i sanntid.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beslutningstagere og tekniske ledere på begynnernivå som ønsker å få en strategisk og praktisk innføring i hvordan AI kan utnyttes i miljøer for smarte fabrikker.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå kjerneprinsippene for AI og maskinlæring.
• Identifisere viktige AI-bruksscenarier innen produksjon og automatisering.
• Undersøke hvordan AI støtter prediktiv vedlikehold, kvalitetskontroll og prosessoptimalisering.
• Vurdere trinnene som er involvert i å lansere AI-drevne initiativ.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Ekte verdenscaser og gruppeøvelser.
• Strategiske rammeverk og implementeringsveiledning.

Kurskustomiseringsalternativer

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

AI Use Case Implementering er en praktisk, prosjektbasert tilnærming til å bruke maskinlæring, datavisualisering og dataanalyse til å løse reelle industrielle utfordringer ved bruk av virkelige eller simulerte datasett.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-korsfunksjonelle team som ønsker å samarbeide om å implementere AI-saker som er i tråd med deres operative mål og få erfaring med industrielle datapipelines.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Velge og avgrense praktiske AI-saker fra drift, kvalitet eller vedlikehold.
• Samarbeide over roller for å utvikle maskinlæringsløsninger.
• Håndtere, rense og analysere ulike industrielle datasett.
• Presentere en fungerende prototype av en AI-aktivert løsning basert på en valgt sak.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Gruppenbaserte øvelser og prosjektarbeid.
• Håndson implementering i et live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset kurs for dette emnet, vennligst kontakt oss for å ordne.

Digital Twins er virtuelle kopier av fysiske systemer forbedret med realtidsdata og AI-drevet intelligens.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å bygge, distribuere og optimalisere digital twin-modeller ved hjelp av realtidsdata og AI-baserte innsikter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i digital twins.
• Bruke simuleringsverktøy for å modellere komplekse systemer og miljøer.
• Integrere realtidsdatastrømmer i virtuelle modeller.
• Bruke AI-teknikker for prediktivt oppførsel og anomalioppdagelse.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Kurset tilpassingsmuligheter

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å ordne.

Dette instruktørledede, live-training (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere og IT-profesjonelle som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra begrep til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende konsepter i Edge AI.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuere og administrere Edge AI-applikasjoner.
• Integrere Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Behandle etiske overveielser og beste praksis ved implementering av Edge AI.

Denne instruktørledede, direkte opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere på mellomnivå som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helseløsninger.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og deploye AI-modeller på edge-enheter for helseapplikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i bærbare enheter og diagnostiske verktøy.
• Utforme og deploye pasientovervåkingssystemer ved bruk av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overveielser i helse AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, systemarkitekter og fagfolk innen industri som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligent datahåndtering og analysekapabiliteter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for Edge AI og dets anvendelse i IoT.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuere AI-modeller på Edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids datahåndtering og beslutningsprosesser i IoT-systemer.
• Integtere Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Behandle etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Industriell databehandling med AI omformerer hvordan produsenter og kvalitetssikringslag oppdager overflatefeil, verifiserer delkonformitet og automatiserer visuelle inspeksjonsprosesser.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- og avanserte kvalitetssikringslag, automatiseringsingeniører og utviklere som ønsker å designe og implementere databehandlingsystemer for feiloppsporing og inspeksjon ved hjelp av AI-teknikker.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i industrielle synssystemer.
• Bygge AI-modeller for visuell feiloppsporing ved hjelp av dyp lærings.
• Integrere sanntidsinspeksjonsrørledninger med industrielle kameraer og enheter.
• Utplassere og optimalisere AI-drevne inspeksjonssystemer for produksjonsmiljøer.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om et tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live opplæringen på nett eller på stedet, er rettet mot utviklere og IT-profesjonelle på begynnernivå som ønsker å forstå grunnleggende konsepter og introduserende applikasjoner innen Edge AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og arkitekturen til Edge AI.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer.
• Utvikle og distribuere enkle Edge AI-applikasjoner.
• Identifisere og forstå bruksområder og fordeler med Edge AI.

Smart Robotics er integreringen av kunstig intelligens i robotteknologi for forbedret oppfatning, beslutningsfaglighet og autonom kontroll.

Denne instruktørledede, live-training (online eller på sted) er rettet mot avanserte robotteknikere, systemintegratører og automatiseringsledere som ønsker å implementere AI-drevet oppfatning, planlegging og kontroll i smarte produksjonsmiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå og anvende AI-teknikker for robotteknologi og sensorfusjon.
• Utvikle bevegelsesplanleggingsalgoritmer for samarbeids- og industrirobotter.
• Utplassere læringbaserte kontrollstrategier for realtidsbeslutninger.
• Integrere intelligente robottersystemer i smarte fabrikkarbeidsflyter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Kurskustomiseringsalternativer

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.