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Struttura del corso
Introduzione alla resa Management nella produzione di semiconduttori
- Panoramica dei concetti di yield management
- Sfide nell'ottimizzazione dei tassi di rendimento
- Importanza dello yield management nella riduzione dei costi
Data Analysis per la resa Management
- Raccolta e analisi dei dati di produzione
- Identificazione dei modelli che influenzano i tassi di rendimento
- Utilizzo di strumenti statistici per l'ottimizzazione della resa
Tecniche di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione del rendimento
- Introduzione ai modelli di intelligenza artificiale per la gestione dello yield
- Applicazione dell'apprendimento automatico per prevedere i risultati di resa
- Utilizzo dell'intelligenza artificiale per identificare le cause principali della perdita di resa
Implementazione di soluzioni di rendimento basate sull'intelligenza artificiale Management
- Integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di gestione del rendimento
- Monitoraggio e regolazioni in tempo reale basati sulle previsioni dell'intelligenza artificiale
- Creazione di dashboard per la visualizzazione della gestione del rendimento
Casi di studio e applicazioni pratiche
- Esame delle implementazioni di successo della gestione dello rendimento basate sull'intelligenza artificiale
- Esercitazione pratica con set di dati di produzione reali
- Perfezionamento dei modelli di intelligenza artificiale per un miglioramento continuo della resa
Tendenze future dell'intelligenza artificiale per il rendimento Management
- Tecnologie emergenti di intelligenza artificiale nella gestione dei rendimenti
- Prepararsi ai progressi nella produzione basata sull'intelligenza artificiale
- Esplorare le direzioni future nell'ottimizzazione della gestione dello rendimento
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza nei processi di produzione di semiconduttori
- Conoscenza di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
- Familiarità con le metodologie di controllo qualità
Pubblico
- Ingegneri del controllo qualità
- Responsabili di produzione
- Ingegneri di processo nella produzione di semiconduttori
14 ore
Recensioni (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Corso - 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.
