Curso de Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing
La IA está revolucionando el mantenimiento predictivo en la fabricación de semiconductores, permitiendo anticiparse a los fallos de los equipos y minimizar el tiempo de inactividad mediante el uso de modelos predictivos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de la producción y reducir los fallos inesperados de los equipos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implemente modelos de IA para predecir fallos de equipos en la fabricación de semiconductores.
- Analice los datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias indicativos de posibles problemas.
- Integre el mantenimiento predictivo impulsado por IA en los flujos de trabajo de fabricación existentes.
- Reduzca el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento a través de la gestión proactiva de equipos.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción al mantenimiento predictivo en la fabricación de semiconductores
- Resumen de los conceptos de mantenimiento predictivo
- Retos y oportunidades en la fabricación de semiconductores
- Casos de estudio de mantenimiento predictivo en entornos de fabricación
Recopilación y análisis de datos para el mantenimiento
- Métodos de recopilación de datos de mantenimiento
- Análisis de datos históricos para identificar patrones
- Utilización de sensores y dispositivos IoT para la recopilación de datos en tiempo real
Técnicas de IA para el mantenimiento predictivo
- Introducción a los modelos de IA utilizados en el mantenimiento predictivo
- Creación de modelos de aprendizaje automático para la predicción de errores
- Uso del aprendizaje profundo para el reconocimiento de patrones complejos
Implementación de soluciones de mantenimiento predictivo
- Integración de modelos de IA en los sistemas de mantenimiento existentes
- Creación de paneles de control y herramientas de visualización para la supervisión
- Toma de decisiones en tiempo real y alertas automatizadas
Casos de estudio y aplicaciones prácticas
- Examen de implementaciones exitosas de mantenimiento predictivo
- Análisis de resultados y refinamiento de modelos para una mayor precisión
- Práctica con conjuntos de datos y herramientas del mundo real
Tendencias futuras en IA para el mantenimiento
- Tecnologías emergentes en mantenimiento predictivo
- Direcciones futuras en la integración de la IA y el mantenimiento
- Preparación para los avances en el mantenimiento predictivo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en procesos de fabricación de semiconductores
- Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con los protocolos de mantenimiento en entornos de fabricación
Audiencia
- Ingenieros de mantenimiento
- Científicos de datos en industrias manufactureras
- Ingenieros de procesos en plantas de semiconductores
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
Curso de Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing - Booking
Curso de Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing - Enquiry
Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing - Consultas
Consultas
Próximos cursos
Cursos Relacionados
Introduction to AI in Semiconductor Manufacturing
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que deseen comprender y aplicar las tecnologías de IA dentro de la industria de fabricación de semiconductores.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios básicos de la IA y cómo se aplican a la fabricación de semiconductores.
- Identifique las áreas dentro de la fabricación de semiconductores en las que la IA puede implementarse de manera efectiva.
- Utilice herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia de la producción y el control de calidad.
- Implemente modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.
AutoML con Auto-Keras
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que desean usar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
- Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
- Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
- Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.
AutoML
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en big data.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y evalúe varias herramientas de código abierto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etcétera.)
- Entrene modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
- Resuelva de manera eficiente diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
- Escriba solo el código necesario para iniciar el proceso de aprendizaje automático automatizado.
Creating Custom Chatbots with Google AutoML
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes con diferentes niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma Google AutoML para crear chatbots personalizados para diversas aplicaciones.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
- Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
- Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
- Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
- Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
- Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.
Reconocimiento de Patrones
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión artificial, minería de datos y bioinformática.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
- Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
- Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
- Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.
DataRobot
7 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
- Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
- Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
- Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.
Google Cloud AutoML
7 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
- Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
- Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
- Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.
Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar Google ML Kit para crear modelos de aprendizaje automático optimizados para el procesamiento en dispositivos móviles.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
- Integre nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones Android y iOS mediante las ML Kit API.
- Mejore y optimice las aplicaciones existentes con el SDK ML Kit para el procesamiento y la implementación en el dispositivo.
Búsqueda de Patrones
14 HorasPattern Matching es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede utilizar para determinar la existencia de características especificadas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Pattern Recognition" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no.
Formato del curso
- Este curso presenta los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones en su aplicación a Machine Vision.
Advanced Analytics with RapidMiner
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a usar RapidMiner para estimar y proyectar valores y utilizar herramientas analíticas para el pronóstico de series temporales.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aprenda a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccione los algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejore la construcción y el rendimiento de los modelos.
- Utilice RapidMiner para estimar y proyectar valores, y utilice herramientas analíticas para la previsión de series temporales.
RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics
14 HorasRapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de textos y el análisis predictivo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos predictivos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar RapidMiner
- Prepare y visualice datos con RapidMiner
- Validación de modelos de aprendizaje automático
- Mashup de datos y creación de modelos predictivos
- Poner en práctica el análisis predictivo dentro de un proceso de negocio
- Solucionar problemas y optimizar RapidMiner
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Desarrolladores
Formato del curso
- En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa
Nota
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.