Praktijkworkshop: Implementatie van AI-toepassingen met industriële data Training Cursus

Inleiding en selectie van teamtoepassingen

• Overzicht van AI in industriële omgevingen
• Categorieën van toepassingen: kwaliteit, onderhoud, energie, logistiek
• Vorming van teams en afbakening van projectdoelen

Begrip en voorbereiding van industriële data

• Types industriële data: tijdsreeksen, tabulaire data, beelden, tekst
• Data-acquisitie, opschoning en voorbewerking
• Verkenning van data-analyse met Pandas en Matplotlib

Modelselectie en prototypen

• Keuze uit regressie, classificatie, clustering of anomaliedetectie
• Training en evaluatie van modellen met Scikit-learn
• Gebruik van TensorFlow of PyTorch voor geavanceerde modellering

Visualiseren en interpreteren van resultaten

• Aanmaken van intuïtieve dashboards of rapporten
• Interpretatie van prestatie-indicatoren (accuratie, precisie, recall)
• Documenteren van aannames en beperkingen

Simulatie van implementatie en feedback

• Simulatie van edge/cloud-implementatiescenario's
• Verzamelen van feedback en optimaliseren van modellen
• Strategieën voor integratie met operationele processen

Ontwikkeling van het eindproject

• Finaliseren en testen van teamprototypes
• Beoordeling door collega's en samenwerkend debuggen
• Voorbereiden van projectpresentatie en technische samenvatting

Teampresentaties en afsluiting

• Presenteren van concepten en resultaten van AI-oplossingen
• Groepsreflectie en opgedane lessen
• Roadmap voor schalen van toepassingen binnen de organisatie

Samenvatting en vervolgstappen