[산업시스템혁신연구소 특강] 스마트 팩토리-딥러닝 기반 생산공정 고장진단 방법론 및 실습

[산업시스템혁신연구소 특강] 스마트 팩토리-딥러닝 기반 생산공정 고장진단 방법론 및 실습

Author: 
ie

산업공학과와 산업시스템혁신연구소에서 2월15~16 양일간 학부 및 대학원생들을 위한 스마트팩토리 특강을 진행합니다.

 

제목: 

  • 스마트 팩토리-딥러닝 기반 생산공정 고장진단 방법론 및 실습

 

강사:

  • 이상원 교수
    • (현) 서울대학교 산업공학과 객원교수
    • (현) 성균관대학교 기계공학부 교수 (Sustainable Design & Manufacturing Lab. 지도)
    • 공학박사, University of Michigan, USA
    • 공학사/공학석사, 서울대학교 기계설계학과
    • (현) 한국정밀공학회 부회장
    • (현) Editor-in-Chief, Int’l Journal of Precision Engineering and Manufacturing –Smart Technology
    • (수상)과학기술정보통신부장관표창(스마트팩토리)
    • (수상)현송교육문화재단현송공학상(기계부문)

 

주최: 

 

장소 및 일자:

  • 39동 321호
  • 2024.02.15(목) ~ 02.16(금), 09시 ~ 17시

 

신청:

 

개요:

  • 스마트 팩토리 및 머신러닝/딥러닝 기반 고장진단 방법론
  • 인공 신경망 및 합성곱 신경망 이론 및 실습
  • FCN, Skip connection을 통한 이미지 객체분할 알고리즘 실습
  • 딥러닝 기술을 활용한 의류 원단 생산공정 결함 검사 실습

 

교육내용:

  2월 15일 목요일 2월 16일 금요일
09:00 ~ 12:00

- 스마트 팩토리 개요

- 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘

- 인공지능 기반 고장진단 방법론

- 의류 원단 결함 검사 실습 2

- 이미지 Segmentation 이론 교육

12:00 ~ 13:00 점심 식사시간(미제공) 점심 식사시간(미제공)
13:00 ~ 17:00

- MNIST 오픈소스 데이터셋을 이용한 ANN/CNN 기반 결함 분류 실습

- 의류 원단 결함 검사 실습 1

- 원단 혼합 결함 검출을 위한 FCN, UNet 기반 이미지 Segmentation 실습

안내사항:

  • 본 특강은 서울대학교 학부생(휴학생 포함), 대학원생 모두 신청이 가능합니다 (선착순 40명, 수강료 무료)
  • 본 특강은 2일간 개별 실습을 진행합니다. 따라서 개인용 노트북컴퓨터를 준비해 주시기 바랍니다.
  • 실습에 필요한 데이터와 코드는 제공해 드리며 Google Colab을 통해 진행할 예정입니다.
  • 실습은 파이썬 환경의 Tensorflow 라이브러리를 통해 진행되며 파이썬을 사용할 수 있다는 전제하에 진행됨에 따라 기초적인 파이썬 코딩과정을 교육하지 않습니다.

 

문의:

이메일: rhrhgudwp@g.skku.edu

 

 

자세한 사항은 첨부 파일을 참고해 주세요.