Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Kalite Kontrolünde Yapay Zeka'ya Giriş
- Üretim kalite süreçlerinde yapay zeka genel bakış
- Denetim, kusur algılama ve uyumluluk alanlarındaki uygulamalar
- Yapay zeka destekli kalite güvencesinin (QA) faydaları ve sınırlılıkları
Kalite Verilerinin Toplanması ve Hazırlanması
- QA'da kullanılan veri türleri (görseller, sensörler, üretim günlükleri)
- LabelImg ile görsel veri kümelerinin etiketlenmesi
- Model eğitimine yönelik veri depolama ve yapılandırma
QA için Bilgisayar Görüsüne Giriş
- OpenCV ile görüntü işleme temelleri
- Endüstriyel görüntüler için ön işleme teknikleri
- Analiz için görsel özelliklerin çıkarılması
Anomali Algılama için Makine Öğrenimi
- Kusur algılama için basit sınıflandırıcıların eğitilmesi
- Konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN) kullanımı
- Anomali tanımlama için denetimsiz öğrenme
Yapay Zeka Modelleri ile Verim Tahmini
- Regresyon tekniklerine giriş
- Üretim verimini tahmin etmek için model oluşturma
- Tahmin doğruluğunun değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi
Yapay Zekanın Üretim Sistemleriyle Entegrasyonu
- Denetim modelleri için dağıtım seçenekleri
- Kenar (Edge) yapay zekası mı yoksa bulut tabanlı analiz mi?
- Uyarıların ve kalite raporlarının otomatikleştirilmesi
Pratik Vaka Çalışması ve Final Projesi
- Uçtan uca bir yapay zeka denetim prototipinin geliştirilmesi
- Örnek QA veri kümeleriyle eğitim ve test
- İşlevsel bir kalite kontrol yapay zeka çözümünün sunulması
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel üretim veya kalite güvencesi (QA) süreçleri hakkında bilgi
- Hesap tablları veya dijital raporlama araçlarına aşinalık
- Veri odaklı kalite kontrol yöntemlerine ilgi
Hedef Kitle
- Kalite güvencesi uzmanları
- Üretim liderleri
21 Saatler
