Schulungsübersicht

Einführung in die physikalische KI

  • Definition und Umfang der physikalischen KI
  • Schlüsselkomponenten: AI-Algorithmen und physische Systeme
  • Bedeutung für industrielle Anwendungen

Von der KI getriebene physische Systeme

  • Übersicht über Robotik und autonome Systeme
  • AI in Materialhandling und Prozessautomatisierung
  • Mensch-Roboter-Kooperation in industriellen Umgebungen

Gestaltung von physikalischen KI-Lösungen

  • Identifizierung industrieller Herausforderungen und Chancen
  • Prototypisieren von AI-verstärkten physischen Systemen
  • Simulieren und Validieren von Entwürfen

Implementierung physikalischer KI in industriellen Prozessen

  • Integration mit bestehenden Industrieregalien
  • Bereitstellung autonomen Systeme für Fertigung und Logistik
  • Sicherstellen der Zuverlässigkeit und Sicherheit des Systems

Bewertung physikalischer KI-Anwendungen

  • Schlüsselindikatoren für Leistung und Metriken
  • Prüfung der Kosten-Nutzen-Verhältnisse und ROI
  • Skalierbarkeitsaspekte für industrielle Umgebungen

Bewältigung von Herausforderungen bei der Einführung physikalischer KI

  • Technische und operative Hindernisse
  • Abdeckung von Qualifikationslücken im Arbeitskräftepotenzial
  • Einhaltung der Branchenstandards sicherstellen

Fallstudien und zukünftige Trends

  • Erfolgsbeispiele in der Implementierung von physikalischer KI
  • Entstehende Technologien und Innovationen
  • Die Zukunft der von KI getriebenen industriellen Automatisierung

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Künstliche Intelligenz und Maschinenlernen-Konzepte
  • Kenntnis von industriellen Prozessen und Operationen

Zielgruppe

  • Industrielle Ingenieure
  • Fertigungsverwalter
  • Technologie-Manager
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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