工業(yè)AI應(yīng)用：缺陷檢測/參數(shù)優(yōu)化/智能排產(chǎn)培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對象： 工業(yè)AI算法工程師、智能制造研發(fā)人員、自動化工程師、生產(chǎn)優(yōu)化分析師。
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培訓(xùn)目標(biāo)：
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掌握工業(yè)AI的典型應(yīng)用場景和落地方法。
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能夠開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的視覺缺陷檢測系統(tǒng)。
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實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化（響應(yīng)曲面法、貝葉斯優(yōu)化）。
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具備智能排產(chǎn)（APS）算法設(shè)計(jì)能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、工業(yè)AI應(yīng)用概述： 了解工業(yè)AI的典型應(yīng)用場景（質(zhì)量檢測、預(yù)測維護(hù)、參數(shù)優(yōu)化、智能排產(chǎn)），掌握AI在工業(yè)落地的挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)注成本、實(shí)時性）。
二、視覺缺陷檢測-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備： 采集缺陷樣本圖像，使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)（旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整）擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，標(biāo)注缺陷位置和類型。
三、缺陷檢測模型訓(xùn)練： 使用YOLOv5/v8或EfficientDet訓(xùn)練缺陷檢測模型，調(diào)整錨框、損失函數(shù)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，優(yōu)化檢測精度。
四、缺陷檢測模型部署： 將訓(xùn)練好的模型部署到工業(yè)計(jì)算機(jī)或邊緣設(shè)備，使用TensorRT或OpenVINO加速推理，實(shí)現(xiàn)實(shí)時檢測。
五、工藝參數(shù)優(yōu)化問題： 識別影響產(chǎn)品質(zhì)量和效率的關(guān)鍵工藝參數(shù)（溫度、壓力、速度、流量），收集歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)。
六、響應(yīng)曲面法（RSM）： 使用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE）選擇參數(shù)組合，建立響應(yīng)曲面模型，找到最優(yōu)參數(shù)區(qū)域。
七、貝葉斯優(yōu)化： 使用貝葉斯優(yōu)化（高斯過程、采集函數(shù)）自動搜索最優(yōu)參數(shù)，平衡探索與利用，減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)。
八、遺傳算法優(yōu)化： 使用遺傳算法（編碼、選擇、交叉、變異）在多參數(shù)空間中搜索全局最優(yōu)解。
九、智能排產(chǎn)（APS）概述： 了解APS在生產(chǎn)計(jì)劃中的作用，對比與ERP傳統(tǒng)排產(chǎn)的差異。
十、排產(chǎn)算法-遺傳算法： 使用遺傳算法解決作業(yè)車間調(diào)度問題（JSP），優(yōu)化完工時間、設(shè)備利用率、訂單準(zhǔn)時率。
十一、排產(chǎn)算法-禁忌搜索： 使用禁忌搜索算法避免陷入局部最優(yōu)，提高排產(chǎn)方案質(zhì)量。
十二、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：工業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)： 選擇缺陷檢測、參數(shù)優(yōu)化或智能排產(chǎn)場景，完成從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的全流程。
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專家力量：
中國科學(xué)院相關(guān)研究所高級研究人員
西門子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,達(dá)索，華為等
大型公司高級工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)學(xué)歷背景專業(yè)，理論素養(yǎng)高
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