人工智能正在改變工業部門。從設計、供應鏈和制造到關鍵資產的服務人工智能預計將增加價值 4 . 8 萬億美元的經濟價值。
工業用例非常豐富，范圍從發現異常、檢測缺陷、預測工廠和現場資產的健康狀況，到檢測由 1000 個傳感器監控的復雜過程中的偏差。
在 11 月 8 日至 11 日舉行的 GTC 會議上，我們很高興與大家分享一些最成功的人工智能主導的數字轉型，這些轉型正在工業和制造業領域形成新的趨勢。具體而言，制造業會議將介紹 NVIDIA GPU 加速計算和人工智能如何有助于提供更大的彈性、靈活性和敏捷性，以實現工業運營的安全性、生產率和可持續性的新水平。
請繼續閱讀，在 GTC 上第一次了解我們以邊緣行業為重點的會議：
Drishti 優化手動裝配的 AI 解決方案
用于工業 4 . 0 的軟件 2 . 0：工廠里的每一天都是獨一無二的。與你可能認為的裝配線相反，制造業是人的——動態的、進化的和混亂的。因此，最初的最佳擬合模型很快就會過時，需要進一步改進以保持高可靠性和質量標準。在本課程中，學習 Drishti 如何能夠垂直集成 MLOps 平臺，以使用最新的 NVIDIA GPU s 和技術。只需按下一個按鈕，無需數據科學家進行新的部署。
利用制造層上的數據怪物擴展 AI
案例研究：工業應用的邊緣人工智能：大規模人工智能的旅程是艱難的。數據怪獸團隊與 NVIDIA 合作，在一家大型飲料公司的高速包裝線上實施了基于人工智能的質量檢查。加入我們，數據怪獸分享 NVIDIA Metropolis 如何為這一邊緣部署的計算機視覺解決方案啟用主動學習的案例研究。他們還將分享其解決方案如何從使用 NVIDIA 艦隊指揮服務規模部署和管理全球制造基地網絡上的邊緣 AI 應用中獲益的詳細信息。
構建視覺智能平臺
霍尼韋爾視覺智能平臺：視頻分析對于霍尼韋爾的建筑技術、安全和生產力解決方案、流程解決方案和航空航天業務至關重要。雖然每個業務都需要獨特的準確性和性能解決方案，但人的檢測、對象檢測和語義分割模型在各個用例中都很常見。參加本課程，了解如何構建統一的平臺方法，該方法利用通用 AI 模型、推理平臺和跨邊緣和云的統一部署方法，以最大限度地提高開發和運營效率。
航空航天語言模型
引入 Aero BERT ，這是一種以航空為中心的語言模型，適用于勞斯萊斯的所有 NLP 應用程序：羅爾斯羅伊斯將分享其創建Aero BERT 的歷程，Aero BERT 是一種基于 transformer 的高度技術性語言模型，經過數百萬航空相關文檔的培訓。Aero BERT 目前用于解決勞斯萊斯的所有自然語言處理（NLP）挑戰，而傳統的語言模型專注于日常英語無法解決這些挑戰。參加本課程學習如何開發Aero BERT 及其在勞斯萊斯的使用案例。
AI 初創公司的安全和效率小組
通過人工智能實現工業現場的安全和效率：產品缺陷、產品設計周期長、設備故障和安全違規是成本高昂的問題。加入 Falkonry 、 Neural Concept 、工程軟件斯太爾（ ESS ）、 Kitov systems 、 SimI NSight s 和 NVIDIA 等初創公司，就如何改進產品設計和質量進行對話。他們還將探索如何最大限度地減少計劃外停機時間并提高效率，同時利用人工智能制造解決方案確保工人的安全和生產率。
在 GTC 加入我們
超過 500 個GTC課程涵蓋了人工智能和深度學習的最新突破， GTC 是向各個行業的專家、從業者和領導者學習的最佳場所。該虛擬活動將于 11 月 9 日拉開帷幕， NVIDIA 首席執行官兼聯合創始人黃延森（ Jensen Huang ）將發布主題演講。
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