Kursuse õpiväljundid:
Peale täiendkoolituse läbimist osaleja:
- oskab näha, kas ja kuidas on võimalik tehisintellekti ja robootikalahendusi kasutades tõhustada tootmist
- mõistab tehisintellekti ja robootika pakutavaid võimalusi.
Õppejõud:
Meelis Kull - Meelis Kull (PhD), arvutiteaduse instituudi masinõppe kaasprofessor, kes juhib masinõppe teadusrühma, mis arendab tehisintellekti võimet teada oma teadmiste piire ja väljendada vajadusel ebakindlust, muutes seeläbi tehisintellekti usaldusväärseks partneriks. Rakendusena töötab selle nimel, et isejuhtiv auto teaks kui tajusüsteem on ebakindel, et oleks võimalik turvalisuse nimel hoogu maha võtta. Doktorantuuris tegi ta teadustööd bioinformaatika alal ning järeldoktorantuuris Bristoli Ülikoolis Suurbritannias sensoriandmete analüüsi alal. Meelise õpetatud aineid on võtnud üle 1000 tudengi ning ta on olnud tudengite poolt valitud ka instituudi aasta õppejõuks.
Raivo Kolde - Raivo Kolde (PhD), arvutiteaduse instituudi terviseinformaatika kaasprofessor, kes on tegelenud bioloogiliste- ja terviseandmete analüüsiga doktorantuuris Tartu Ülikoolis, järeldoktorantuuris Harvardi ülikooli juures ning andmeteadlasena Philips Researchis Bostonis. Ta on mitme populaarse visualiseerimistarkvara autor ja õpetab tulevastele andmeteadlastele andmete visualiseerimist ning terviseandmete analüütikat.
Karl Kruusamäe - Karl Kruusamäe (PhD), tehnoloogia instituudi robootika kaasprofessor, kelle uurimistöö keskendub robotitele inimkeskkonnas (nt linnaruumis, haiglates ja tootmishoonetes). Ta kaitses doktorikraadi 2012. a Tartu Ülikoolis ning on töötanud nii Jaapani tööstusliku teaduse ja tehnoloogia riiklikus instituudis AIST kui ka USA-s Texase Ülikoolis Austinis. Hetkel panustab Karl Kruusamäe Euroopa ja Eesti tööstuse innovatsiooni, lüües aktiivselt kaasa nii EIT Manufacturingi (www.eitmanufacturing.eu) kui ka EDIH-AIRE (www.aire-edih.eu) koostöövõrgustikes.
Veiko Vunder - Veiko Vunder (PhD), tehnoloogia instituudi robotitehnoloogia lektor, kes nii teadusprojektide kui ka õppetöö raames tegeleb robotite kõrgetasemelise juhtimisega ja on Tartu Ülikoolis väljatöötatud õpperoboti Robotont üks eestvedajaid. Veiko Vunder on arvutitehnika taustaga. Ta kaitses doktorikraadi 2016. a Tartu Ülikoolis, misjärel suundus aastaks järeldoktorantuuri USA-s Texase Ülikoolis Austinis. Praegu osaleb ta mitmetes EIT Manufacturingi robootikaprojektides, tegeleb robotite tarkvaraarendusega ja panustab õppematerjalide väljatöötamisse.
Content:
Teema |
Maht |
Õppejõud |
1. Tulevikutehased: Tööstus 5.0 ja Tööstus 4.0 tehnoloogiate ülevaade. |
2 |
Karl Kruusamäe |
2. Tehisintellekti arengutest lähtuvad võimalused tööstuses" ja "Kuidas Chat GPT aitab keskastme juhil lahendust pakkuma. |
2 |
Meelis Kull |
3. Automatiseeritud kvaliteedikontroll ja protsessijuhtimine. |
2 |
Veiko Vunder |
4. Mida räägivad andmed ja joonised tootmisprotsesside juhtimises. |
3 |
Raivo Kolde |
Hinnainfo:
Hind kokkuleppel.
Toimumiskoha info:
Tartu linn Auditoorne õppetöö toimub Tartu Ülikooli Delta õppehoones (Narva mnt 18, Tartu).
Õppekeskkonna kirjeldus:
Auditoorne õppetöö toimub koolituse läbiviimiseks sobivates õpperuumides, mis on varustatud vajaliku õppetehnikaga ja vastavad tervisekaitse- ja ohutusnõuetele.
Toimumise ajakava ja lisainfo:
9.30-10.00 kogunemine
10.00-11.30 "Tulevikutehased: Tööstus 5.0 ja Tööstus 4.0 tehnoloogiate ülevaade" - Karl Kruusamäe
11.30-13.00 "Tehisintellekti arengutest lähtuvad võimalused tööstuses" ja "ChatGPT kasutusvõimalused (keskastme juhtidele)" - Meelis Kull
13.00-14.00 lõunapaus
14.00-15.00 "Automatiseeritud kvaliteedikontroll ja protsessijuhtimine" - Veiko Vunder
15.00-15.15 virgutuspaus
15.15-16.45 " Mida räägivad andmed ja joonised tootmisprotsesside juhtimises" - Raivo Kolde
16.45-17.15 arutelu
17.15 koolituspäeva lõpp
Nõuded lõpetamiseks:
Täienduskoolitusel osalemine.
Õpiväljundite saavutatuse hindamise viis:
hindamist ei toimu
Väljastatav dokument:
tõend
Registreerumise tähtaeg:
14.10.2024
Täiendav info:
Mari-Anne Suurpere, mari-anne.suurpere@ut.ee, +372 +372 737 6402
Programmi kood:
LTAT.TK.065