Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în randamentul Management în producția de semiconductoare
- Prezentare generală a conceptelor de gestionare a randamentului
- Provocări în optimizarea ratelor de randament
- Importanța managementului randamentului în reducerea costurilor
Data Analysis pentru randament Management
- Colectarea și analizarea datelor de producție
- Identificarea tiparelor care afectează ratele de randament
- Utilizarea instrumentelor statistice pentru optimizarea randamentului
Tehnici AI pentru optimizarea randamentului
- Introducere în modelele AI pentru gestionarea randamentului
- Aplicarea învățării automate pentru a prezice rezultatele randamentului
- Utilizarea IA pentru a identifica cauzele principale ale pierderilor de randament
Implementarea soluțiilor de randament bazate pe IA Management
- Integrarea instrumentelor AI în fluxurile de lucru pentru gestionarea randamentului
- Monitorizarea și ajustările în timp real pe baza predicțiilor AI
- Crearea de tablouri de bord pentru vizualizarea gestionării randamentului
Studii de caz și aplicații practice
- Examinarea implementărilor de succes ale managementului randamentului bazat pe AI
- Practică practică cu seturi de date de producție din lumea reală
- Rafinarea modelelor AI pentru îmbunătățirea continuă a randamentului
Tendințe viitoare în IA pentru randament Management
- Tehnologii AI emergente în managementul randamentului
- Pregătirea pentru progrese în producția bazată pe IA
- Explorarea direcțiilor viitoare în optimizarea managementului randamentului
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Experiență în procesele de producție a semiconductorilor
- Înțelegere de bază a inteligenței artificiale și a învățării automate
- Familiaritate cu metodologiile de control al calității
Audiență
- Ingineri de control al calității
- Directori de producție
- ingineri de proces în fabricarea semiconductorilor
14 ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu se limitează la MLFlow ci include și Optuna, hyperops, docker, docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
Am apreciat participarea la antrenamentul Kubeflow, care s-a desfășurat în mod remote. Acest antrenament m-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toolele devOps din jurul Kubeflow, care sunt bazele necesare pentru a aborda subiectul în mod corespunzător. Doresc să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru paciența și profesionalismul arătat în antrenament și în oferirea de sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite perspective, folosind diverse instrumente de dezvoltare Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu siguranță convins că mă îndrept către domeniul potrivit de aplicare.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
