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Plan du cours
Introduction à l'IA générative
- Vue d'ensemble de l'IA dans le secteur manufacturier.
- Principes fondamentaux de l'IA générative.
- Applications réelles et études de cas.
Optimisation de la conception avec l'IA générative
- Utilisation de l'IA pour la conception et le développement de produits.
- Étude de cas : le design génératif en pratique.
- Stimuler la créativité et l'innovation dans la conception de produits.
Maintenance prédictive
- Mise en place de l'IA pour la prévision de la maintenance des équipements.
- Atelier : construction d'un modèle de maintenance prédictive.
- Réduction des temps d'arrêt et des coûts de maintenance grâce à l'IA.
Amélioration du contrôle qualité
- Application de l'IA aux processus d'assurance qualité.
- Exercice : détection et analyse des défauts pilotées par l'IA.
- Amélioration de la qualité des produits avec des algorithmes d'apprentissage automatique.
Analyse des données et prise de décision
- Interprétation des informations générées par l'IA pour améliorer la production.
- Activité de groupe : scénarios de prise de décision basés sur les données.
- Utilisation de la visualisation des données pour mieux comprendre les sorties de l'IA.
Intégration de l'IA dans les systèmes de fabrication
- Stratégies d'adoption de l'IA dans les flux de travail manufacturiers existants.
- Table ronde : surmonter les défis de l'intégration de l'IA.
- Meilleures pratiques pour implémenter l'IA dans les environnements de fabrication.
Tendances futures de l'IA dans le secteur manufacturier
- Exploration des technologies émergentes et de leur impact potentiel.
- Session interactive : se préparer à l'avenir de l'IA dans le secteur manufacturier.
- Anticiper les évolutions grâce à un apprentissage continu en IA.
Sessions pratiques
- Projets concrets utilisant des outils d'IA générative.
- Évaluations par les pairs et présentations en groupe.
- Projet final : élaboration d'une stratégie d'IA complète pour un scénario industriel.
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Des connaissances en ingénierie de la fabrication ou en amélioration des procédés.
- Une familiarité avec les concepts de base de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
- Des connaissances de base en programmation, de préférence en Python.
Public cible
- Ingénieurs en fabrication.
- Spécialistes de l'amélioration des processus.
- Développeurs en IA.
14 Heures
Nos clients témoignent (2)
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
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Une excellente collection de ressources pour un usage futur, le style de l'enseignant (plein d'humour et de détails pertinents)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Formation - Prompt Engineering for ChatGPT
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