Course Outline

Industrial Automation의 Edge AI 소개

  • Edge AI 및 업계 응용 개요
  • 산업 환경에서 Edge AI를 사용할 때의 이점과 과제
  • 제조 분야의 성공적인 Edge AI 애플리케이션 사례 연구

Edge AI 환경 설정

  • Edge AI 도구 설치 및 구성
  • 산업용 센서 및 데이터 수집 시스템 설정
  • 관련 Edge AI 프레임워크 및 라이브러리 소개
  • 환경 설정을 위한 실습

Edge AI를 통한 예측 유지 관리

  • 예측 유지 관리 소개
  • 장비 상태 모니터링을 위한 AI 모델 개발
  • 실시간 장애 감지 및 예측 구현
  • 예측 유지 관리를 위한 실습

Edge AI를 활용한 품질 관리

  • 제조 품질 관리 개요
  • 결함 감지 및 분류를 위한 AI 기술
  • 비전 기반 품질관리 시스템 구현
  • 품질 관리 애플리케이션을 위한 실습

Edge AI를 통한 프로세스 최적화

  • 프로세스 최적화 소개
  • 실시간 프로세스 모니터링 및 제어를 위해 AI 사용
  • AI 기반 의사결정 시스템 구현
  • 프로세스 최적화를 위한 실습

Edge AI 솔루션 배포 및 관리

  • 산업용 엣지 장치에 AI 모델 배포
  • Edge AI 시스템 모니터링 및 유지 관리
  • 배포된 모델 문제 해결 및 최적화
  • 배포 및 관리를 위한 실습

Industrial Edge AI를 위한 도구 및 프레임워크

  • 도구 및 프레임워크 개요(예: TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • 산업용 AI 애플리케이션에 TensorFlow Lite 사용
  • 최적화 도구를 사용한 실습

실제 응용 프로그램 및 사례 연구

  • 성공적인 산업용 Edge AI 프로젝트 검토
  • 산업별 사용 사례에 대한 논의
  • 실제 산업용 AI 애플리케이션 구축 및 최적화를 위한 실습 프로젝트

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
  • 산업 자동화 시스템 경험
  • 기본 프로그래밍 기술(Python 권장)

청중

  • 산업 엔지니어
  • 제조 전문가
  • AI 개발자
 14 Hours

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