1. AI发展简史与关键技术简介
AI发展简史与关键技术突破:从专家系统、机器学习到生成式AI
案例介绍:从规则到统计——让机器理解人类自然语言的曲折过程
大语言模型核心原理简介:Transformer架构、预训练、微调、提示工程
动画演示:“投喂数据”的背后逻辑——卷积神经网络的结构与图像识别
如何用个人电脑本地化部署通用大模型(Ollama及主流LLM)
制造业数字化进程的评估:从精益化、数字化到智能化
AI对制造业的赋能和影响特点:工业数据和工业机理的护城河
AI如何重构制造业底层逻辑:从“效率提升”到“逻辑重构”
案例介绍:某非标高端装备制造企业的AI赋能实践(非标项目的技术解读、AI装配工艺的降本增效等等)
AI+制造业的新范式:工业大模型的特点和应用简介
工业大模型的特殊性及典型实践简介
案例介绍:卡奥斯注塑工艺大模型是如何诞生的?
关键技术:“通用大模型+行业微调”与“行业大模型从零训练”的选择
课堂讨论:不同行业应用工业大模型的切入点和产业鸿沟评估(时序数据、机理模型等)
缺乏行业数据训练的通用大模型的局限性(幻觉、适应性、时效性)
工业大数据及企业基础语料的特点(多源异构、价值密度低、数据获取难度大)
高质量数据集与平台的建设实践
高质量数据集的特征(技术含量、知识密度、价值应用)
建设思路:工程、规范、工具、组织“四位一体”
案例演示:科大讯飞的高质量数据集平台与构建实践介绍
大模型的训练过程简介(数据集、模型结构、训练配置、评估与部署)
课堂演示:简单了解大模型的开发环境(基于Python与PyTorch的模型训练)
课堂演示:工艺语料的“词嵌入”、特征提取、多模态模型CLIP的训练与微调
从RAG、工作流到AI Agent的演进
工业智能体的关键能力:感知环境、自主决策、执行动作、持续学习。
案例介绍:智能体在制造业的应用模式
课堂演示:基于n8n构建自然语言检索MES系统的Agent项目
典型场景之一:基于AI小模型的机器视觉应用
机器视觉的应用架构和应用流程
课堂演示:基于YOLO的工件缺陷视觉检测—数据集、训练与算法
AI知识迁移的主要形态及增量训练的实践
案例分享:AI在钢铁行业的应用案例或电子行业组装作业的应用(物料识别与防呆作业)
典型应用场景之二:基于深度学习的高级计划排程APS
案例分享:车间生产排程的演进与APS算法(基于MATLAB程序的启发式遗传算法,染色体与适应度函数)
应用探索:自己动手,用Deepseek打造自己的APS AI Agent(注塑车间为例)
典型应用场景之三:基于AI的设备故障诊断与预知性维护
基于深度学习的多模态特征融合技术
多模态注意力机制在检测中的应用
案例介绍:德国莱茵检测全自动智能无人值守实验室SMART LAB
典型应用场景之四:AI在供应链需求预测中的应用实践
传统供应链管理的特点及预测方法
时序数据的特点与LSTM算法简介
案例分享:家电行业预测的优化—基于LSTM算法的训练和调优
工业引擎的AI重构:从“效率提升”到“逻辑重构”
实施方法论精要:战略对齐、场景优选、技术选型、组织变革
AI生态合作的策略:如何与云厂商、咨询公司、专业AI服务商协同
几个议题:数据安全、保护隐私、机理模型
主办单位:
上海复锐企业管理咨询有限公司
联系方式:
电话:021-65210156、021-65214838 18917636997
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