Искусственный интеллект в промышленности: инструменты и практики
Код: AI-003
Продолжительность очно: 16 ак.ч.
Продолжительность VILT: 16 ак.ч.
Формат обучения: очно, Virtual Instructed Led Training - - VILT
Для кого этот курс
Руководители технической, принимающие участие в управлении производственными процессами, внедрении цифровых технологий, эксплуатацией и ремонтами оборудования, улучшении производственных процессов.
Приобретаемые навыки
После завершения курса слушатели получат навыки, позволяющие им:
- Знать о базовых концепциях искусственного интеллекта (ИИ), его возможностях и ограничениях, в том числе в контексте промышленного производства
- Знать о потенциале ИИ в оптимизации производственных процессов, повышении энергоэффективности, обеспечении промышленной безопасности и управлении цепочками поставок
- Знать об основах промпт-инжиниринга как инструмента эффективного взаимодействия с языковыми моделями ИИ для решения управленческих задач (подготовка отчетов, анализ данных, стратегическое планирование, коммуникации)
- Знать о различиях между такими понятиями, как машинное обучение и нейронные сети, включая иерархию этих технологий
- Выявлять перспективные направления внедрения ИИ на производственных площадках и оценивать риски и выгоды от таких инициатив
- Совершенствовать и/или получать новые компетенции в области цифровой трансформации, включая понимание ключевых ИИ-инструментов (включая генеративный ИИ и системы принятия решений) и их применимости в химической промышленности
Программа
Практическая часть программы будет построена на разборе кейсов применения ИИ на промышленных объектах (в том числе в нефтегазовой, химической и смежных отраслях), включая системы предиктивного обслуживания, автоматизацию КИПиА, мониторинг выбросов, управление качеством продукции, повышение энергетической эффективности и пр.
- Введение в искусственный интеллект (ИИ)
- Понятие искусственного интеллекта: определение, ключевые направления развития
- Отличие ИИ от традиционных автоматизированных систем
- Общая классификация технологий ИИ: слабый и сильный ИИ, узкоспециализированные системы
- Машинное обучение и нейронные сети: понятия, различия, применение
- Что такое машинное обучение: принципы работы, виды обучения
- Нейронные сети: принципы работы, архитектура, области применения
- Соотношение понятий: ИИ, машинное обучение, нейронные сети
- Инструменты искусственного интеллекта
- Обзор современных ИИ-платформ и решений (включая генеративный ИИ, LLM, системы анализа данных)
- Предиктивные инструменты
- Компьютерное зрение
- Инструменты для обработки больших данных, визуализации и принятия решений
- Практика – разбор кейса
- Основы промпт-инжиниринга
- Что такое промпт и зачем он нужен
- Принципы составления эффективных промптов для решения управленческих задач
- Практические примеры: подготовка отчётов, анализ регламентов, формулирование решений, работа с технической документацией
- Ограничения и риски при использовании генеративного ИИ
- Практика – разбор кейса
- Практическое применение ИИ на промышленных площадках
- Применимость различных инструментов в условиях химического производства
- Кейсы внедрения ИИ в химической, нефтегазовой и смежных отраслях
- Опыт ведущих мировых компаний
- Интерактивная практика и групповые задания
- Работа с реальными сценариями, близкими к деятельности вашей компании — обсуждение и сбор гипотез.
- Подготовка кейсов и обработка гипотез по группам (2 группы) с преподавателями
- Разбор сформированных кейсов (презентация результатов групп): выявление возможностей внедрения ИИ на производственных участках, дискуссия
- Обсуждение стратегических инициатив и барьеров цифровой трансформации
