• Ir a navegación principal
  • Ir al contenido principal
  • Ir a la barra lateral primaria
  • Ir al pie de página
Mipu Hardware

Mipu Hardware

Predictive Hub

MENUMENU
  • HOME
  • ARGUMENTOS
        • INTERNET DE LAS COSAS
        • GESTIÓN DE LA ENERGÍA
        • MANTENIMIENTO PREDICTIVO
        • GESTIÓN E INGENIERÍA DE MANTENIMIENTO
        • IA Y CIENCIA DE DATOS DE PLANTAS INDUSTRIALES
        • TECNOLOGÍAS: SOFTWARE
          • REBECCA ASSET MANAGEMENT
          • REBECCA ENERGY MANAGEMENT
          • REBECCA INTERNET OF THINGS
          • REBECCA ARTIFICIAL INTELLIGENCE
        • TECNOLOGÍAS: HARDWARE
          • DAVIDE
  • SECTORES
        • QUÍMICO
        • FABRICANTES DE MÁQUINAS
        • FARMACÉUTICO
        • SIDERÚRGICO
        • TELECOM
        • MANUFACTURERO
        • GDO
        • SERVICIO DE AGUA INTEGRADO
  • FORMACIÓN
        • TEMAS Y CALENDARIO
        • WEBINAR
        • MIPU ESCUELA DE IA
        • MIPU ESCUELA DE ENERGÍA
        • MIPU ESCUELA DE CONFIABILIDAD
  • ABOUT
        • QUIÉNES SOMOS
        • HISTORIA DE MIPU
        • PUESTOS DISPONIBLES
        • CONÓCENOS
  • CONTACTOS
  • Español
    • Italiano
    • Inglés
    • Francés

CORSO ONLINE – Machine Learning per la Manutenzione Predittiva: focus pratico

by

“CORSO ONLINE – Come applicare l’AI per migrare dalla manutenzione preventiva alla manutenzione predittiva” se ha añadido a tu carrito. Ver carrito
Esperando la imagen de producto

€390,00 IVA ESCLUSA

Il corso ha l’obiettivo di fornire terminologia, concetti di base e competenze utili per comprendere come applicare il Machine Learning nel contesto della Manutenzione.

Categorías: AI, Manutenzione Predittiva
  • Descripción

Descripción

21-22 Ottobre 2021 dalle 9.00 alle 13.00

Il corso ha l’obiettivo di fornire terminologia, concetti di base e competenze utili per comprendere come applicare il Machine Learning nel contesto della Manutenzione.

CONTENUTI
– Introduzione all’Intelligenza Artificiale e al Machine Learning
– Algoritmi e tecniche di Machine Learning: il flusso di lavoro del Machine Learning
– I dati: quanti, quali e come presentarli
– Machine Learning per la Manutenzione
– Esercitazioni pratiche: sviluppo di modelli di Machine Learning su un asset a scelta per il controllo delle performance
– Analisi e manipolazione dei dati forniti
– Organizzazione database in base ai dati forniti
– Implementazione modello per il controllo delle performance dell’asset in esame
– Identificazione della migliore strategia algoritmica per lo scopo definito
– Implementazione degli algoritmi che costituiscono l’Intelligenza
– Validazione variabili di interesse
– Analisi dei dati, correlazioni e visualizzazione

DESTINATARI

Rivolto a: Ingegneri di Processo, Meccanici, Elettrici.

DURATA
Corso online dalle ore 9:00 alle ore 13:00 entrambi i giorni (8 ore)

Il corso è online: avrai la possibilità di porre domande e confrontarti con il docente e gli altri partecipanti.

A seguito dell’acquisto, riceverai una e-mail di conferma
con il link di accesso al corso nei giorni stabiliti.

Productos relacionados

  • CORSO ONLINE – ANALISI AD ULTRASUONI PER LA DETEZIONE DELLE PERDITE NEI CIRCUITI AD ARIA COMPRESSA

    €390,00 IVA ESCLUSA
    Añadir al carrito
  • Marcador

    CORSO ONLINE – COME CREARE VALORE CON L’AI IN CAMPO INDUSTRIALE

    €190,00 IVA ESCLUSA
    Añadir al carrito
  • CORSO ONLINE – CONTROLLO QUALITATIVO E QUANTITATIVO DEGLI SCARICATORI DI CONDENSA

    €99,00 IVA ESCLUSA
    Añadir al carrito
  • CORSO ONLINE – KPI PER UNA MANUTENZIONE DIGITALE

    €150,00 IVA ESCLUSA
    Añadir al carrito

Barra lateral primaria

Footer

CONTACTOS

info@mipu.eu

+39 0365 520098

SALO’ | MILÁN | TURÍN | VICENZA | GINEBRA

NIF 04172380984| REA BS-594066 | CAPITAL SOCIAL: € 114.000 | PEC: mipu_phub@legalmail.it

Informativa Privacy | Informativa Cookies | Codice Etico  | Salute e Sicurezza | Politica Ambientale | Politica della Qualità | Credits

Questo sito utilizza cookie tecnici e, previo tuo consenso, cookie di profilazione di terze parti per migliorare servizi ed esperienza dell'utente. Per maggiori informazioni leggi l'informativa estesa. Clicca ACCETTO per continuare.ACCETTONON ACCETTO