培训目标:
1. 使学员能够在工业环境中应用AI模型进行预测性维护、异常检测和系统优化。
2. 提供实践操作机会，通过真实数据（如电压、电流、压力等传感器数据）构建并部署AI驱动的解决方案。
3. 发展学员能够通过编码智能体快速构建系统代码，实现快速工程落地。
培训计划:
一: 预测性维护概述
1. 介绍AI与预测性维护的应用：
- AI在工业环境中的应用概述
- 预测性维护与异常检测的核心概念
2. 传感器数据的理解：
- 数据类型（电压、电流、压力等）介绍
- 时序数据分析的基础
- 案例学习：预测设备故障
3. 工具与环境设置：
- 安装并配置Linux操作系统和GPU（至少4060TI）
- 介绍AI库： PyTorch, Scikit-learn
- 安装所需依赖
二: 特征工程与数据预处理
1. 特征选择与数据清洗：
- 数据预处理的重要性（噪声去除、缺失数据处理）
- 特征提取技术：P值检验、频域转换
- 实操演练：处理预测性维护数据
2. 数据转换与归一化：
- 将数据转换为适合模型的数据形式
- 时序数据分解（趋势、季节性）
- 案例学习：分析电压/压力/电流数据中的趋势
三: 设备监控的预测模型构建
1. 预测性维护建模技术：
- 使用监督学习与无监督学习方法进行异常检测
- 混合专家（MoE）架构在备件老化管理中的应用
- 实操演练：使用传感器数据预测设备故障
2. 模型评估与调优：
- 交叉验证技术与超参数调优
- 性能评估指标（AUC、准确率等）
四: 异常检测与实践应用
时序数据异常检测：
- 针对扭矩与位置数据的异常检测方法
- 无监督学习：使用自编码器与聚类方法检测潜在故障
- 案例学习：从扭矩与位置数据检测设备故障
2. 视觉质量检测：
- 传统方法与AI模型的比较
- 视觉检测系统：采集，光源，结构
-视觉检测得通用架构：DETR,yoloV11
-小目标检测与0样本检测
- 实操演练：使用AI进行焊点质量自动检测
3. 编码与系统构建：
- 使用编码智能体快速构建系统代码
- 集成AI模型到实时预测维护系统中
- 部署系统到仿真平台（模拟实际生产环境）
- 实操演练：从零开始构建预测性维护系统
培训需求:
**硬件要求：**
- Linux操作系统、GPU算力大于4060TI的电脑。
2. **软件要求：**
- Python 3.10、PyTorch、Jupyter Notebooks。
- 开发环境：VS Code、PyCharm等。
- 必须安装的库：Scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib、seaborn等。
3. **学员基础要求：**
- 基础的AI概念理解，Python编程能力。
- 熟悉时序数据分析（优先，但不强求）。
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