人工智慧或簡稱AI，是現在我們在日常生活中越來越頻繁遇到的一個概念。其中，機械人或智慧型軟體接管了之前只能在極有限範圍内由計算機完成、因而往往由人類執行的任務。如今在日常生活中，很難繞開以某種形式將人工智慧用作輔助工具的情況——無論是有意還是無意。例如，人工智慧可以幫助我們使用導航裝置、玩視訊游戲，或使用智慧型手機的攝影機。但是也有更明顯的應用範例，如自主駕駛，或在家中或智慧型手機上使用語音助手。背景中越來越多地使用仿照人腦工作原理的所謂神經網路。它是Deep Learning的一個重要組成部分，而Deep Learning是人工智慧的一個特殊子類型。

人工智慧還同樣進軍工業領域。隨著這項技術越來越多得到使用，理解人工智慧究竟是什麽、Deep Learning如何運作，或者如何有針對性創建神經網路、如何將其合理用於工業生產，以使生產流程最佳化，就變得愈發重要。尤其當涉及單調的重複性任務、且目前計算機無力完成這些任務、因此仍由人類費力執行時，就會出現上述問題。人工智慧旨在理解人腦的工作原理，並以人工方式加以模仿。目標是：計算機應自行可靠地執行高要求任務，如藉助圖像辨識進行品質管理（尤其是有機物體）。

人工智慧學習工具箱專為各大教育機構的培訓師、指導人員、教師及教授設計，目的是與學員近距離體驗人工智慧主題，並盡可能貼近實際且生動直觀地傳授運用人工智慧的能力。

學習工具箱套件包含真實的工業軟體與硬體，這些也在諸多企業以同樣的形式使用。除了工具箱外，還補充了一些教學材料，例如一項缐上學習課程作為主題介紹，或一份實驗手冊，裡面包含按教學法編寫的任務及範例解決方案。

為了全面理解Deep Learning，不僅要收集相關的理論知識，還務必要動手應用，在犯錯後獨立排除錯誤。因此，我們設計了一項包含以下內容的教學計劃，便於感興趣的學員纍積創建自己的神經網路的實踐經驗。

• 在交互式缐上學習課程中，學員將為現場培訓做準備。此課程傳授基本的背景知識，目的是將各位學員不同的知識水平提升到一個統一的水平。
• 之後，在現場培訓開始前數天，可以進行簡短的數位化測驗，以激活在缐上學習課程中掌握的知識並另外加以鞏固，以便學員在現場培訓時能夠回想起來。
• 包含一份可列印的實驗手冊（含範例解決方案）及流程圖範例的套件幫助學員使用真實的工業感測器完成任務。其中，使用套件中所含輔助材料（如色子或金屬撳鈕）一步步直觀地解決實驗手冊中的任務。學員可利用SICK的可程式設計攝影機InspectorP621及雲技術輔助的工業軟體SICK dStudio，創建自己的神經網路，然後將其傳輸至攝影機。學員將體驗攝影機如何基於創建的神經網路自主將品質管理的結果劃分為事先定義的等級。

我們為此套件設計了五項按教學法編寫的任務，它們相互關聯，旨在讓學員盡可能可持續地掌握能力及真正的實踐知識。

第六項、也是最後一項任務，是將學員獨立創建的神經網路經3D計算機模擬，最終傳輸至真實的生產設備中，以檢查此神經網路的品質。此項任務為學習單元畫上了句號，同時有助於激勵學員。

在不同場景下可將此套件縮略或全部使用，並且明確初學者亦可使用。硬體與軟體有助於為學員設計自己的任務，因此無需強制使用隨附的實驗手冊。甚至還可以更換感測器上的軟體，以便用感測器設計或解決特別複雜的任務設置。

在此瞭解更多有關購買實踐套件的資訊。