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)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
