Formation Edge AI for Manufacturing: Real-Time Intelligence at the Device Level

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux praticiens, chercheurs et développeurs en IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en matière d'Edge AI, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie, et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs d'activité.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer les techniques avancées de développement et d'optimisation des modèles d'Edge AI.
• Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques.
• Utiliser des outils et des cadres spécialisés pour les applications avancées d'Edge AI.
• Optimiser les performances et l'efficacité des solutions Edge AI.
• Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans le domaine de l'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements Edge AI.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans le déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques pour diverses applications.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'Edge AI et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement informatique périphérique.
• Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions pratiques d'IA sur des appareils périphériques.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'Edge AI.

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

Course Customization Options

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AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI in Smart Factories is the application of artificial intelligence to automate, monitor, and optimize industrial operations in real time.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level decision-makers and technical leads who wish to gain a strategic and practical introduction to how AI can be leveraged in smart factory environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core principles of AI and machine learning.
• Identify key AI use cases in manufacturing and automation.
• Explore how AI supports predictive maintenance, quality control, and process optimization.
• Evaluate the steps involved in launching AI-driven initiatives.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Real-world case studies and group exercises.
• Strategic frameworks and implementation guidance.

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AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension complète de l'Edge AI, du concept à la mise en œuvre pratique, y compris l'installation et le déploiement.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
• Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer les applications Edge AI.
• Intégrer l'Edge AI aux systèmes et flux de travail existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre de l'Edge AI.

Cette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les soins de santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des dispositifs de pointe pour des applications de soins de santé.
• Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA périphérique.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications de l'IA dans le domaine de la santé.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et son application dans l'IoT.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'Edge AI à divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.

Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et ses applications d'introduction.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts de base et l'architecture de Edge AI.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
• Développer et déployer des applications Edge AI simples.
• Identifier et comprendre les cas d'utilisation et les avantages de l'Edge AI.

Smart Robotics is the integration of artificial intelligence into robotic systems for improved perception, decision-making, and autonomous control.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, systems integrators, and automation leads who wish to implement AI-driven perception, planning, and control in smart manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and apply AI techniques for robotic perception and sensor fusion.
• Develop motion planning algorithms for collaborative and industrial robots.
• Deploy learning-based control strategies for real-time decision making.
• Integrate intelligent robotic systems into smart factory workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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