机电工程中的人工智能:ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来,人工智能 (AI) 蓬勃发展,现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域,为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合,以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中,符合 CDIO 标准,以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计,从基础知识进阶到高级应用和评估,采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能,最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法,这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准,标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面,涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略(标准 8)让学生沉浸在 AI 问题解决中,营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开(标准 3),从第三年的 AI 发现阶段开始,学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念,包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年,重点是应用和强化所获得的知识,重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握,最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束,学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后,本文对这种教学方法进行了批判性分析,强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此,它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性,以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
2023年,全渠道履行领域出现了两大强劲趋势:仓库自动化和人工智能 (AI)。仓库自动化,尤其是在订单处理、拣选和包装方面的应用也表现强劲。这得益于其长期的成本节约、效率的提升、高准确性以及持续的创新。人工智能在数据分析方面展现出巨大潜力,有助于提高库存准确性和预测能力。
几乎没有时间行动(Stern等人2022)。尽管有紧迫性,但官员的政治话语和雄心勃勃的长期承诺与另一方面的真实行为之间仍然存在着巨大的争议。在里约热内卢举行的地球峰会将近30年后,排放量继续增长,绿色技术的公共和私人研发仅占世界研发总数的4% - 鉴于赌注,chicken feed。实现巴黎协议目标的经济经济的巨大和昂贵的转移[在联合国气候变化会议上通过(COP 21)或最近的“到2050年或2060年到2060年的零网络排放”的承诺仍需要发生。1延期延长的行动,过渡的成本越高。
几乎没有时间行动(Stern等人2022)。尽管有紧迫性,但官员的政治话语和雄心勃勃的长期承诺与另一方面的真实行为之间仍然存在着巨大的争议。在里约热内卢举行的地球峰会将近30年后,排放量继续增长,绿色技术的公共和私人研发仅占世界研发总数的4% - 鉴于赌注,chicken feed。实现巴黎协议目标的经济经济的巨大和昂贵的转移[在联合国气候变化会议上通过(COP 21)或最近的“到2050年或2060年到2060年的零网络排放”的承诺仍需要发生。1延期延长的行动,过渡的成本越高。
范围:MBE 标准必须提供规则和结构,以促进数字产品定义 (DPD) 及相关数据的创建和交换,以便在下游数据集(例如分析数据集和流程定义数据集)中重复使用,标准必须促进设计、分析、制造、检查、装配和所有其他生命周期活动之间的数据交换、共享和重用,而不管它们的起源系统如何。