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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale pour l'automatisation industrielle

  • Aperçu des applications de l'IA dans la fabrication.
  • Compréhension de l'IA multimodale : textes, images et données capteurs.
  • Défis et opportunités dans les usines intelligentes.

Contrôle de qualité et inspections visuelles pilotés par l'IA

  • Utilisation de la vision par ordinateur pour la détection des défauts.
  • Analyse d'images en temps réel pour l'assurance qualité.
  • Études de cas de systèmes de contrôle de qualité alimentés par l'IA.

Maintenance prédictive avec l'IA

  • Détection d'anomalies basée sur les capteurs.
  • Analyse de séries temporelles pour la maintenance prédictive.
  • Mise en œuvre d'alertes de maintenance pilotées par l'IA.

Intégration des données multimodales dans les usines intelligentes

  • Combinaison de l'IoT, de la vision par ordinateur et des modèles d'IA.
  • Surveillance en temps réel et prise de décision.
  • Optimisation des flux de travail de l'usine avec l'automatisation par l'IA.

Robotique alimentée par l'IA et collaboration homme-IA

  • Amélioration de la robotique avec l'IA multimodale.
  • Automatisation pilotée par l'IA sur les lignes d'assemblage.
  • Robots collaboratifs (cobots) dans la fabrication.

Déploiement et mise à l'échelle des systèmes d'IA multimodale

  • Choix des frameworks et outils IA appropriés.
  • Assurer la scalabilité et l'efficacité des applications industrielles d'IA.
  • Meilleures pratiques pour le déploiement et la surveillance des modèles d'IA.

Considérations éthiques et tendances futures

  • Traitement du biais de l'IA dans l'automatisation industrielle.
  • Conformité réglementaire dans la fabrication alimentée par l'IA.
  • Tendances émergentes en matière d'IA multimodale pour les industries.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des systèmes d'automatisation industrielle.
  • De l'expérience avec les concepts d'IA ou d'apprentissage automatique.
  • Des connaissances de base sur les données capteurs et le traitement d'images.

Audience

  • Ingénieurs industriels.
  • Spécialistes de l'automatisation.
  • Développeurs d'IA.
 21 Heures

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