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Plan du cours
Introduction à l'IA aux bords dans l'automatisation industrielle
- Aperçu de l'IA aux bords et ses applications dans l'industrie
- Avantages et défis de l'utilisation de l'IA aux bords dans les environnements industriels
- Études de cas des applications réussies d'IA aux bords dans la fabrication
Configuration de l'environnement IA aux bords
- Installation et configuration des outils d'IA aux bords
- Configuration des capteurs industriels et des systèmes de collecte de données
- Introduction aux cadres et bibliothèques pertinents pour l'IA aux bords
- Exercices pratiques pour la configuration de l'environnement
Maintenance prédictive avec IA aux bords
- Introduction à la maintenance prédictive
- Développement de modèles d'IA pour le suivi de l'état des équipements
- Mise en œuvre de la détection et de la prédiction de défauts en temps réel
- Exercices pratiques pour la maintenance prédictive
Contrôle de qualité à l'aide d'IA aux bords
- Aperçu du contrôle de qualité dans la fabrication
- Techniques d'IA pour la détection et la classification des défauts
- Mise en œuvre des systèmes de contrôle de qualité basés sur la vision
- Exercices pratiques pour les applications de contrôle de qualité
Optimisation des processus avec IA aux bords
- Introduction à l'optimisation des processus
- Utilisation de l'IA pour le suivi et le contrôle en temps réel des processus
- Mise en œuvre de systèmes de prise de décision pilotés par IA
- Exercices pratiques pour l'optimisation des processus
Déploiement et gestion des solutions d'IA aux bords
- Déploiement de modèles IA sur les appareils de bord industriels
- Surveillance et maintenance des systèmes d'IA aux bords
- Dépannage et optimisation des modèles déployés
- Exercices pratiques pour le déploiement et la gestion
Outils et cadres pour l'IA aux bords industrielle
- Aperçu des outils et cadres (ex. : TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilisation de TensorFlow Lite pour les applications IA industrielles
- Exercices pratiques avec des outils d'optimisation
Applications et études de cas du monde réel
- Revue des projets réussis d'IA aux bords industrielle
- Discussion sur les cas d'utilisation spécifiques à l'industrie
- Projet pratique pour la construction et l'optimisation d'une application IA industrielle réelle
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience avec les systèmes d'automatisation industrielle
- Compétences en programmation de base (Python recommandé)
Public cible
- Ingénieurs industriels
- Professionnels de la fabrication
- Développeurs IA
14 Heures