Ścieżka "Produkcja" skupia się na praktycznym wykorzystaniu sztucznej inteligencji do rozwiązywania codziennych wyzwań w sektorze produkcyjnym. Program obejmuje kluczowe aspekty, takie jak: prognozowanie zapotrzebowania, monitorowanie jakości czy optymalizacja procesów. Uczestnicy zdobędą umiejętności w zakresie pracy z danymi produkcyjnymi, zarządzania procesami oraz wdrażania modeli AI, wspierając strategiczne decyzje i redukują ryzyko operacyjne.
Szkolenie wprowadza uczestników w świat nowoczesnych technologii wspierających zarządzanie produkcją. Program obejmuje kluczowe zastosowania AI, takie jak optymalizacja wydajności linii produkcyjnych, prognozowanie zapotrzebowania oraz predykcja awarii maszyn.
Uczestnicy poznają techniki eksploracji i integracji danych z różnych źródeł, zastosowanie Python z bibliotekami TensorFlow, Keras i Scikit-learn do tworzenia modeli predykcyjnych, a także metody zarządzania procesami w czasie rzeczywistym.
Program podkreśla znaczenie precyzyjnego planowania i reagowania na zmieniające się warunki rynkowe, umożliwiając lepsze podejmowanie decyzji i usprawnienie procesów operacyjnych.
Zrozumienie i wykorzystywanie możliwości AI do analizy danych produkcyjnych oraz optymalizacji procesów produkcyjnych, takich jak: prognozowanie zapotrzebowania, predykcja awarii maszyn czy minimalizacja odpadów.
Efektywne wdrażanie modeli AI w produkcji obejmuje ich tworzenie, skalowanie oraz ciągłe monitorowanie w czasie rzeczywistym, umożliwiając efektywniejsze zarządzanie produkcją.
Poznanie sposobów przygotowywania, integracji i eksploracji danych produkcyjnych oraz technik zarządzania architekturą danych wspierających planowanie i optymalizację procesów.
Nauka podstaw Pythona i praktyczne wykorzystanie bibliotek analitycznych takich jak TensorFlow i Keras do analizy wydajności linii produkcyjnych, monitorowania jakości oraz wdrażania zaawansowanych rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym.
Podczas szkolenia uczestnicy pracują z nowoczesnymi narzędziami wspierającymi optymalizację i automatyzację procesów produkcyjnych. Praktyczne wykorzystanie tych narzędzi pozwala na efektywne wykorzystanie potencjału AI w procesie produkcyjnym.
Python z bibliotekami, takimi jak: Pandas, NumPy, TensorFlow i Keras stanowią zaawansowane narzędzia do analizy danych produkcyjnych, umożliwiające eksplorację i przetwarzanie informacji, a także identyfikację kluczowych wzorców i zależności.
Automatyzacja powtarzalnych zadań, takich jak raportowanie, analiza danych czy tworzenie dokumentacji procesów.
Wszechstronne narzędzie wspierające budowę i wdrażanie modeli predykcyjnych, pozwalające na analizę danych i optymalizację procesów w środowisku produkcyjnym.
