CANN SDK für Computer Vision und NLP-Pipelines Schulung
Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) bietet leistungsstarke Tools für die Bereitstellung und Optimierung von Echtzeit-KI-Anwendungen im Bereich Computer Vision und NLP, insbesondere auf Huawei-Ascend-Hardware.
Diese Instructor-led-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker mit mittlerem Erfahrungsgrad, die Vision- und Sprachmodelle für Produktionsanwendungen mit dem CANN SDK entwickeln, bereitstellen und optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:
- CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitstellen und optimieren.
- CANN-Tools nutzen, um Modelle zu konvertieren und in Echtzeit-Pipelines zu integrieren.
- Die Inferenzleistung für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung und Stimmungsanalyse optimieren.
- Echtzeit-CV-/NLP-Pipelines für Edge- oder Cloud-basierte Bereitstellungsszenarien erstellen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Demonstration.
- Praxisworkshop mit Modellbereitstellung und Leistungsmessung (Profiling).
- Live-Design von Pipelines anhand realer CV- und NLP-Anwendungsfälle.
Optionen zur Kursanpassung
- Bitte kontaktieren Sie uns, um eine individuelle Schulung für diesen Kurs zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in die CV-/NLP-Bereitstellung mit CANN
- Lebenszyklus von KI-Modellen: Vom Training zur Bereitstellung
- Wichtige Leistungsfaktoren für Echtzeit-CV und NLP
- Überblick über CANN SDK-Tools und deren Rolle bei der Modellintegration
Vorbereiten von CV- und NLP-Modellen
- Exportieren von Modellen aus PyTorch, TensorFlow und MindSpore
- Umgang mit Eingaben und Ausgaben von Modellen für Bild- und Textaufgaben
- Konvertierung von Modellen in das OM-Format mittels ATC
Bereitstellen von Inferenz-Pipelines mit AscendCL
- Ausführen von CV-/NLP-Inferenz über die AscendCL-API
- Preprocessing-Pipelines: Bildvergrösserung, Tokenisierung, Normalisierung
- Postprocessing: Bounding Boxes, Klassifizierungswerte, Textausgaben
Techniken zur Leistungsoptimierung
- Profiling von CV- und NLP-Modellen mit CANN-Tools
- Reduzierung der Latenz durch Mixed-Precision und Batch-Tuning
- Management von Speicher und Rechenleistung für Streaming-Aufgaben
Computer-Vision-Anwendungsfälle
- Praxisbeispiel: Objekterkennung für intelligente Überwachung
- Praxisbeispiel: Visuelle Qualitätskontrolle in der Fertigung
- Erstellung von Live-Videoanalysepipelines auf Ascend 310
NLP-Anwendungsfälle
- Praxisbeispiel: Stimmungsanalyse und Intent-Erkennung
- Praxisbeispiel: Dokumentklassifizierung und Zusammenfassung
- Echtzeit-NLP-Integration mit REST-APIs und Messaging-Systemen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit Deep Learning im Bereich Computer Vision oder NLP
- Erfahrung mit Python und KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder MindSpore
- Grundlegendes Verständnis von Modellbereitstellungs- bzw. Inferenzabläufen
Zielgruppe
- Praktiker für Computer Vision und NLP, die Huaweis Ascend-Plattform nutzen
- Data Scientists und KI-Ingenieure, die Echtzeit-Wahrnehmungsmodelle entwickeln
- Entwickler, die CANN-Pipelines in den Bereichen Fertigung, Überwachung oder Medienanalyse integrieren
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advanced LangGraph: Optimierung, Debugging und Überwachung komplexer Graphen
35 StundenLangGraph ist ein Framework zum Erstellen zustandsbehafteter LLM-Anwendungen mit mehreren Akteuren als composables Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.
Diese von Instruktoren geleitete, live Veranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche KI-Plattform-Ingenieure, DevOps für KI und ML-Architekten, die Produktions-reife LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.
Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:
- Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit entwerfen und optimieren.
- Zuverlässigkeit durch Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und Checkpoint-basierte Wiederherstellung gewährleisten.
- Graph-Ausführungen debuggen und zurückverfolgen, Zustände inspizieren und Produktionsprobleme systematisch reproduzieren.
- Graphen mit Logs, Metriken und Traces instrumentieren, in Produktion deployen sowie SLAs und Kosten überwachen.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viele Übungen und Praxisphasen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Coding-Agente mit Devstral erstellen: Vom Agentendesign zur Tooling-Integration
14 StundenDevstral ist ein Open-Source-Framework, das zum Erstellen und Ausführen von Coding-Agenten entwickelt wurde. Diese können mit Codebasen, Entwickler-Tools und APIs interagieren, um die engineering-Produktivität zu steigern.
Dieser instructor-led-Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure sowie Teams für Developer-Tools und SREs mit fortgeschrittenem bis Expertenlevel, die Coding-Agenten mit Devstral entwerfen, implementieren und optimieren möchten.
Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Devstral für die Entwicklung von Coding-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
- Agentic Workflows zur Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
- Coding-Agenten in Entwickler-Tools und APIs zu integrieren.
- Best Practices für die sichere und effiziente Bereitstellung von Agenten umzusetzen.
Kursformat
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und praxisorientierte Anteile.
- Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Falls Sie einen massgeschneiderten Training für diesen Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Feinabstimmung und Governance mit Devstral- und Mistral-Modellen
14 StundenDevstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für flexible Bereitstellung, Feinabstimmung und skalierbare Integration konzipiert wurden.
Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, Plattformteams und Forschungsinstrumente, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbst hosten, feinabstimmen und verwalten möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Selbst gehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einzurichten und zu konfigurieren.
- Feinabstimmungstechniken für eine domänenspezifische Leistung anzuwenden.
- Versionierung, Überwachung und Governance des Lebenszyklus umzusetzen.
- Daten-Compliance, Konformität und verantwortungsvollen Umgang mit Open-Source-Modellen sicherzustellen.
Kursformat
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Praktische Übungen zur Selbstbetreibung und Feinabstimmung.
- Live-Labor-Implementierung von Governance- und Monitoring-Pipelines.
Optionen zur Kursanpassung
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Entwicklung von KI-basierter Gesichtserkennung für die Strafverfolgung
21 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich der Strafverfolgung, die von manueller Gesichtsbeschaffung auf den Einsatz von KI-Tools für die Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen umsteigen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:
- Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verstehen.
- Die Basics der digitalen Bildverarbeitung und deren Anwendung in der Gesichtserkennung erlernen.
- Fähigkeiten im Umgang mit KI-Tools und -Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen entwickeln.
- Praxiserfahrung bei der Erstellung, dem Training und dem Testen von Gesichtserkennungssystemen sammeln.
- Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken im Einsatz von Gesichtserkennungstechnologien verstehen.
Fidschi: Bildverarbeitung für Biotechnologie und Toxikologie
14 StundenDiese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene aus dem Bereich der Forschung und Laborpraxis, die Bilder von histologischem Gewebe, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Fiji-Oberfläche zu bedienen und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
- Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und zu optimieren, um eine bessere Analyse zu ermöglichen.
- Bilder quantitativ zu analysieren, darunter Zellzählungen und Flächenmessungen.
- Wiederkehrende Aufgaben durch Makros und Plugins zu automatisieren.
- Arbeitsabläufe für spezifische Bildanalyseanforderungen in der biologischen Forschung anzupassen.
LangGraph-Anwendungen im Finanzwesen
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Erstellung zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.
Diese dozentengestützte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die darauf abzielen, auf LangGraph basierende Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance zu entwerfen, zu implementieren und zu betreiben.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Finanzspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die den regulatorischen und Audit-Anforderungen entsprechen.
- Finanzdatenstandards und Ontologien in Graphzustände und Tools zu integrieren.
- Zuverlässigkeits-, Sicherheits- und Human-in-the-Loop-Kontrollen für kritische Prozesse zu implementieren.
- LangGraph-Systeme für Performance, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viele Übungen und praktische Anwendungen.
- Hands-on Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
LangGraph-Grundlagen: Graphenbasiertes Prompting und Chaining für LLMs
14 StundenLangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von graphstrukturierten LLM-Anwendungen, das Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speichersteuerung sowie kontrollierte Ausführungsabläufe unterstützt.
Diese live dozierende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler auf Einstiegsniveau, Prompt-Engineering-Fachleute sowie Datenexpertinnen und -experten, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mit LangGraph entwerfen und implementieren möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Konzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und den passenden Einsatzzweck zu erläutern.
- Prompt-Ketten mit Verzweigungen, Werkzeugaufrufen und persistierendem Speicher aufzubauen.
- Retrieval-Funktionalität sowie externe APIs in graphbasierte Workflows zu integrieren.
- LangGraph-Anwendungen im Hinblick auf Zuverlässigkeit und Sicherheit zu testen, zu debuggen und zu evaluieren.
Kursformat
- Interaktive Vorträge gefolgt von moderierten Diskussionen.
- Angeleitete Labore und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
- Szenariobasierte Übungen zu Design, Testing und Evaluation.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte entsprechend.
LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung in regulierten Umgebungen
35 StundenLangGraph ermöglicht zustandsbehaftete, Multi-Akteurs-Workflows, die von LLMs unterstützt werden, mit präziser Kontrolle über Ausführungspfade und Zustandspersistenz. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für Compliance, Interoperabilität sowie den Aufbau von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinischen Workflows orientieren.
Diese instruktorgeführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf Intermediate- bis Advanced-Niveau, die LangGraph-basierte Gesundheitslösungen entwerfen, implementieren und verwalten möchten, während sie regulatorische, ethische und operative Herausforderungen adressieren.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows unter Berücksichtigung von Compliance und Auditierbarkeit zu entwerfen.
- LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
- Best Practices für Zuverlässigkeit, Nachverfolgbarkeit und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anzuwenden.
- LangGraph-Anwendungen im Gesundheitswesen in Produktionsumgebungen bereitzustellen, zu überwachen und zu validieren.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praxisübungen mit realen Fallbeispielen.
- Implementierungspraxis in einer Live-Lab-Umgebung.
Individualisierungsoptionen des Kurses
- Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um diese zu organisieren.
LangGraph für Rechtsanwendungen
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Erstellung zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und präziser Kontrolle über die Ausführung.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem bis erfahrenem Niveau, die LangGraph-basierte Rechtslösungen unter Einhaltung der erforderlichen Compliance-, Nachverfolgbarkeits- und Governance-Anforderungen entwerfen, implementieren und betreiben möchten.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:
- Rechtsspezifische LangGraph-Workflows entwerfen, die Auditierbarkeit und Compliance gewährleisten.
- Rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphenzustand und die Verarbeitung integrieren.
- Guardrails, Freigabeprozesse mit menschlicher Beteiligung und nachvollziehbare Entscheidungswege implementieren.
- LangGraph-Dienste in der Produktionsumgebung bereitstellen, überwachen und warten, wobei Observability und Kostenkontrolle gewährleistet sind.
Form des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxisphasen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Dynamische Workflows mit LangGraph und LLM-Agents erstellen
14 StundenLangGraph ist ein Framework zur Komposition von graphstrukturierten LLM-Workflows, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speichersteuerung sowie kontrollierte Ausführung unterstützen.
Dieses von Dozent:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieur:innen und Produktteams mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die LangGraphs Graphlogik mit LLM-Agent-Schleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen wie Kundensupport-Agents, Entscheidungsbaumsysteme und Informationsabrufsysteme zu entwickeln.
Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:
- Graphbasierte Workflows entwerfen, die LLM-Agents, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
- Konditionales Routing, Wiederholungsversuche und Fallbacks für eine robuste Ausführung implementieren.
- Datenabruf, APIs und strukturierte Ausgaben in Agent-Schleifen integrieren.
- Agent-Verhalten evaluieren, überwachen und für Zuverlässigkeit sowie Sicherheit härten.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung mit moderierter Diskussion.
- Geführte Labore und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
- Szenariobasierte Designübungen und Peer-Reviews.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Terminvereinbarung.
LangGraph für Marketing-Automation
14 StundenLangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungs-Framework, das bedingte, mehrstufige Workflows mit LLMs und Tools ermöglicht. Es eignet sich ideal zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.
Diese instruktorgeleitete, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Marketer auf fortgeschrittenem Niveau, Content-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Generierungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Graph-strukturierte Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik zu entwerfen.
- LLMs, APIs und Datenquellen für automatisierte Personalisierung zu integrieren.
- State, Memory und Context über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
- Die Workflow-Performance und Auslieferungsergebnisse zu evaluieren, zu überwachen und zu optimieren.
Format des Kurses
- Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
- Praxisübungen zur Implementierung von E-Mail-Workflows und Content-Pipelines.
- Szenario-basierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und verzweigter Logik.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Für die Anfrage einer maßgeschneiderten Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrationen & Admin-Kontrollen
14 StundenLe Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die sicheren, anpassbaren und kontrollierten conversational AI-Kapazitäten für Organisationen bietet. Diese umfassen Unterstützung für RBAC, SSO, Konnektoren sowie Integrationen mit Unternehmensapplikationen.
Dieser Kurs wird von einem erfahrenen Dozenten geleitet (online oder vor Ort) und richtet sich an Produktmanager*innen der mittleren Ebene, IT-Leitende, Solution Engineers sowie Security- und Compliance-Teams, die Le Chat Enterprise in enterprise-Umgebungen bereitstellen, konfigurieren und verwalten möchten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Le Chat Enterprise für sichere Deployment-Szenarien einzurichten und zu konfigurieren.
- RBAC, SSO und compliance-getriebene Kontrollen zu aktivieren.
- Le Chat in Unternehmensapplikationen und Datenspeicher zu integrieren.
- Governance- und Admin-Playbooks für ChatOps zu entwickeln und umzusetzen.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viele Übungen und Praktika.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Falls Sie eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.
Kosteneffiziente LLM-Architekturen: Mistral im Grossbetrieb (Leistungs-/ Kostenengineering)
14 StundenMistral ist eine hochperformante Familie grosser Sprachmodelle, die für eine kosteneffiziente Produktionsbereitstellung im Massstab optimiert wurde.
Diese Dozent:innengeleitete, live stattfindende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Infrastrukturingenieur:innen, Cloud-Architekt:innen und MLOps-Leitende, die Mistral-basierte Architekturen entwerfen, bereitstellen und optimieren möchten, um einen maximalen Durchsatz bei minimalen Kosten zu erreichen.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:innen in der Lage sein:
- skalierbare Bereitstellungsmuster für Mistral Medium 3 zu implementieren.
- Batching, Quantisierung und effiziente Serving-Strategien anzuwenden.
- Inferenzkosten zu optimieren, während die Leistung erhalten bleibt.
- produktionsreife Serving-Topologien für Unternehmensworkloads zu entwerfen.
Kursformat
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxistraining.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Produktreife von Konversationellen Assistents mit Mistral Connectors & Integrationen
14 StundenMistral AI ist eine offene KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, konversationelle Assistents in unternehmensinterne und kundenorientierte Workflows aufzubauen und zu integrieren.
Diese dozentengeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager, Full-Stack-Entwickler und Integrationsingenieure mit Grund- bis Mittelstandsniveau, die konversationelle Assistents mithilfe von Mistral-Connectors und -Integrationen entwerfen, integrieren und produktiv machen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Mistral-Konversationsmodelle mit Enterprise- und SaaS-Connectors zu verbinden.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fundierte Antworten zu implementieren.
- UX-Muster für interne und externe Chat-Assistents zu entwerfen.
- Assistents in Produkt-Workflows für reale Anwendungsfälle bereitzustellen.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praxisnahe Integrationsübungen.
- Live-Lab-Entwicklung von konversationellen Assistents.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarun.
Vision Builder für automatische Inspektion
35 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit mittlerem Kenntnisstand, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatische Inspektionssysteme für SMT-Prozesse (Surface-Mount-Technologie) zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer Folgendes:
- Automatische Inspektionen mit Vision Builder AI einrichten und konfigurieren.
- Hochwertige Bilder für die Analyse erfassen und vorverarbeiten.
- Logikbasierte Entscheidungen zur Fehlererkennung und Prozessvalidierung implementieren.
- Inspektionsberichte generieren und die Systemleistung optimieren.