人工智能应用于制造工程中的质量评估培训课件.pptx

人工智能应用于制造工程中的质量评估培训课件;引言

人工智能在制造工程中的应用概述

制造工程中的质量评估基础知识

基于人工智能的质量评估模型;人工智能应用于质量评估的实践案例

人工智能应用于质量评估的挑战与展望

总结与展望;引言;掌握人工智能在制造工程中质量评估的基本原理和应用方法。;;人工智能在制造工程中的应用概述;人工智能技术;;;制造工程中的质量评估基础知识;;;;基于人工智能的质量评估模型;;总结词：监督学习可用于分类和回归问题，非监督学习可用于聚类和降维。

详细描述：监督学习是机器学习的一种类型，它使用已知结果的数据进行训练，以预测新数据的结果。在质量评估中，监督学习可用于分类和回归问题。例如，对于分类问题，机器学习算法可以将产品分为合格或不合格类别；对于回归问题，机器学习算法可以预测产品的性能指标。非监督学习是另一种机器学习类型，它使用无标签数据进行训练，以发现数据中的结构和模式。在质量评估中，非监督学习可用于聚类和降维。聚类算法可以将产品按照质量特征进行分组，而降维算法可以将高维数据降低到低维空间，以便更好地理解和可视化产品质量。;;;;人工智能应用于质量评估的实践案例;利用机器学习算法识别产品表面的缺陷，提高检测准确率。;总结词;;人工智能应用于质量评估的挑战与展望;;;;总结与展望;;;THANKS