Altair.AI Studio
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-05
Altair.AI Studio的實例教程
△Altair 正式發(fā)布全球100個AI應用案例電子書，內(nèi)容覆蓋10+行業(yè)的100個AI應用場景。點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅(qū)動工程設計應用成功案例，以及AI技術(shù)如何為工業(yè)制造業(yè)的產(chǎn)品全生命周期帶來賦能與革新。
在制造業(yè)的研發(fā)和采購中，“零件早期成本預測”一直是讓企業(yè)頭疼的問題。過去，很多企業(yè)只能依靠專家經(jīng)驗去估價，不僅速度慢，而且結(jié)果差異大。尤其是像齒輪這樣的零部件，形狀復雜、種類繁多，往往需要工程師一張一張對比、逐一判斷。
現(xiàn)在，這個流程正在被視覺 AI 和 Altair AI Studio + AI Hub 徹底改寫。
01傳統(tǒng)方式的挑戰(zhàn)
靠經(jīng)驗：不同專家給出的價格可能差距很大，缺乏標準。
慢：一個零件的成本評估，往往要幾天甚至一周。
不可規(guī)?；寒斝枰瑫r評估上百個零件時，根本忙不過來。
設計初期沒參考：影響預算、采購節(jié)奏，拖慢項目進度。
02新方案：視覺 AI + Altair 平臺
在 Altair 的 AI Studio 和 AI Hub 平臺上，我們設計了一條完整的 “看圖識價” 流程。
03技術(shù)路線拆解
1.看圖識“特征”
通過 ResNet18 圖像識別模型，AI 能自動識別齒輪的關(guān)鍵元數(shù)據(jù)：齒數(shù)、外徑、齒形、是否有鍵槽。
相當于工程師掃一眼零件，先記下幾個關(guān)鍵指標。
2.用數(shù)據(jù)算“價格”
在 AI Studio 里，基于梯度提升樹模型（GBT），我們把這些元數(shù)據(jù)和歷史成本結(jié)合起來，訓練出一個零件成本預測模型。
新的齒輪數(shù)據(jù)一輸入，系統(tǒng)就能給出一個穩(wěn)定的成本區(qū)間。
展開 </p><p class="ql-align-justify"><strong>4.Altair AI Studio and Altair AI Hub</strong></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/EBaibcQicPxgySddksiavBkxiaFrLicZibxnnDb6UvoerQZPtjOhFjvgBOgE3Kvh0EYChI6qcUImqoszbTxowvufYL1Q/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">如果企業(yè)希望構(gòu)建知識圖譜，該平臺也可用于本地部署，保障企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性。構(gòu)建完成的數(shù)據(jù)可繼續(xù)通過 AI Studio 和 AI Hub 進行機器學習建模，整個過程強調(diào)“無代碼”和“自動化”特性。平臺內(nèi)置多種機器學習算法，如分類、聚類、回歸、離群點檢測、購物籃分析等，用戶只需將數(shù)據(jù)導入，拖拽相應操作符進行連接，設定輸出格式后點擊運行即可，極大簡化了建模流程，滿足非程序員用戶的需求。</p><p class="ql-align-justify">完成建模后，模型可上傳至 AI Hub 進行版本管理和部署，操作便捷。</p><p class="ql-align-justify"><strong>5.
展開 書籍介紹
本書聚焦于如何運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習方法，從企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中提取有價值的信息與知識，特別以 Altair 旗下的 RapidMiner 軟件（2023 年 3 月更名為 Altair AI Studio）作為核心實踐工具，系統(tǒng)地闡述了數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)決策中的應用。
大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能作為新商科培養(yǎng)模式的核心課程，旨在培養(yǎng)學生運用先進技術(shù)解決企業(yè)管理問題的能力。
這本教材基于多年教學經(jīng)驗，結(jié)合學科特點與商學院學生的知識結(jié)構(gòu)編寫而成，使用RapidMiner（更名為AI Studio）作為數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法實踐的軟件平臺，具有零編程門檻的優(yōu)勢，適合作為各大院校商學院及人文社科領(lǐng)域本科生和研究生的教材，也可供對數(shù)據(jù)挖掘和機器學習感興趣的社會人士學習參考。
全書共 14 章，系統(tǒng)性地以數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的經(jīng)典算法為主線來組織內(nèi)容，涵蓋數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化、數(shù)據(jù)預處理、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、決策樹、模型評估與集成學習、樸素貝葉斯、K 近鄰、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、聚類分析、文本分析，以及 RapidMiner 的高階功能等。
通過豐富的案例和實踐指導，讀者能夠深入理解數(shù)據(jù)挖掘算法的工作原理，并掌握如何使用 RapidMiner（更名為AI Studio） 進行實際操作。
關(guān)于RapidMiner
RapidMiner（更名為AI Studio） 作為一款全球流行的數(shù)據(jù)挖掘可視化軟件，被 Altair 收購后進一步增強了在機器學習模型訓練與部署方面的能力。其功能強大且直觀的拖放式畫布，使領(lǐng)域?qū)＜遗c數(shù)據(jù)專家能夠高效協(xié)作，輕松實現(xiàn)無代碼建模、自動建模、API 部署與本地化運行。
展開 2.演講主題：AI 在通訊產(chǎn)品力學設計中的探索及應用
本次演講從實際產(chǎn)品應用的角度出發(fā)，闡述中興通訊使用 Altair-AI 相關(guān)產(chǎn)品在通訊產(chǎn)品仿真評估中的探索工作，全面展示 Altair-AI 對通訊產(chǎn)品智能仿真研究的推動作用及引發(fā)的思考。
周幪幪 博士
中興通訊
力學設計高級系統(tǒng)工程師
中興通訊股份有限公司，高級系統(tǒng)工程師，主要從事公司內(nèi)通信系統(tǒng)產(chǎn)品的力學設計相關(guān)技術(shù)預研工作。
3.演講主題：AI 助力 LCD 顯示模組精準老化預測
本次演講將帶來 Altair AI Studio 大數(shù)據(jù)分析軟件在半導體顯示制造業(yè)領(lǐng)域的降本提效增質(zhì)的工程實際應用案例，演講模塊包括：Aging 背景介紹，現(xiàn)有數(shù)據(jù)的建模難點，建模方案，模型結(jié)果以及應用前景展望。
巴靜
TCL華星光電技術(shù)有限公司
仿真設計高級工程師
來自 TCL 華星光電技術(shù)有限公司，目前工作崗位是仿真設計高級工程師，近三年主要從事與 AI 仿真相關(guān)工作，包括大模型，大數(shù)據(jù)以及新型 AI 場景探索，發(fā)表過2篇 AI 應用的論文以及2篇專利。
4.演講主題：快速仿真與創(chuàng)新設計助力未來智造
本次演講將講述仿真行業(yè)如何應對產(chǎn)品研發(fā)周期越來越短的新挑戰(zhàn)，介紹 Altair 全新仿真技術(shù)：SimSolid無網(wǎng)格法，以及仿真驅(qū)動設計：Inspire 從分析到優(yōu)化的全流程實踐。
熊春明
Altair
技術(shù)經(jīng)理
10年仿真經(jīng)驗，擅長結(jié)構(gòu)強度耐久與結(jié)構(gòu)優(yōu)化，結(jié)構(gòu)優(yōu)化書《OptiStruct 及 HyperStudy 優(yōu)化與工程應用》作者。主要負責結(jié)構(gòu)優(yōu)化、強度耐久、振動和結(jié)構(gòu)前后處理等方向的售前售后技術(shù)支持工作。長期為華南地區(qū)汽車、消費電子、家電以及重工等行業(yè)提供技術(shù)支持，具有豐富的工程經(jīng)驗。
展開 image_process=/format,webp" data-initial-src="https://img.jishulink.com/202509/attachment/43f410d431844ef29a3842d19d09f045.png">
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</figure><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><strong>全球100個AI應用案例電子書下載</strong></p><p><br></p><p>△Altair 正式發(fā)布<strong>全球100個AI應用案例電子書</strong>，內(nèi)容覆蓋<strong>10+行業(yè)的100個AI應用場景</strong>。點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅(qū)動工程設計應用成功案例，以及AI技術(shù)如何為工業(yè)制造業(yè)的產(chǎn)品全生命周期帶來賦能與革新。
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Altair.AI Studio的相關(guān)專題、標簽、搜索
Altair.AI Studio的最新內(nèi)容
</li></ul><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><strong>AI 多智能體方案：全流程自動化</strong></p><p><br></p><p>為破解困境，我們在 Altair AI Studio 中構(gòu)建了一個多智能體開發(fā)流程，把 ST 開發(fā)拆解成 5 個階段：</p><p><br></p><ol><li>問題輸入：工藝工程師用自然語言描述需求；</
書籍介紹
本書聚焦于如何運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習方法，從企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中提取有價值的信息與知識，特別以 Altair 旗下的 RapidMiner 軟件（2023 年 3 月更名為 Altair AI Studio）作為核心實踐工具，系統(tǒng)地闡述了數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)決策中的應用。
02新方案：視覺 AI + Altair 平臺
在 Altair 的 AI Studio 和 AI Hub 平臺上，我們設計了一條完整的 “看圖識價” 流程。
03技術(shù)路線拆解
1.看圖識“特征”
通過 ResNet18 圖像識別模型，AI 能自動識別齒輪的關(guān)鍵元數(shù)據(jù)：齒數(shù)、外徑、齒形、是否有鍵槽。
其中：
Altair Monarch 是通用的數(shù)據(jù)準備工具，能連接多種數(shù)據(jù)源，將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并自動清洗同類數(shù)據(jù)；
Altair Graph Studio 可用于語義建模與圖計算，適用于構(gòu)建知識圖譜與因果分析；
Altair AI Studio 與 AI Hub 是無代碼建模與部署平臺，支持自動建模、API部署與本地化運行
</p><p class="ql-align-justify">我們利用 Altair AI Studio 構(gòu)建了自動化機器學習流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、特征分析與建模全過程自動化。由于測試負責人不具備編程能力，該無代碼方案尤其適用。
3.演講主題：AI 助力 LCD 顯示模組精準老化預測
本次演講將帶來 Altair AI Studio 大數(shù)據(jù)分析軟件在半導體顯示制造業(yè)領(lǐng)域的降本提效增質(zhì)的工程實際應用案例，演講模塊包括：Aging 背景介紹，現(xiàn)有數(shù)據(jù)的建模難點，建模方案，模型結(jié)果以及應用前景展望。
演講主題：
AI 助力 LCD 顯示模組精準老化預測
本次演講將帶來 Altair AI Studio 大數(shù)據(jù)分析軟件在半導體顯示制造業(yè)領(lǐng)域的降本提效增質(zhì)的工程實際應用案例，演講模塊包括：Aging 背景介紹，現(xiàn)有數(shù)據(jù)的建模難點，建模方案，模型結(jié)果以及應用前景展望。
</p><p><br></p><p class="ql-align-center">如您對<strong>Altair AI Studio </strong>感興趣</p><p class="ql-align-center">歡迎掃描二維碼免費申請試用</p><figure style="text-align: center;" class="ql-align-center"><figure
主題演講（部分）
1.利用 Altair? AI Studio 在教育領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察
Mamta Arora 博士｜印度 Manav Rachna 大學計算機科學與技術(shù)系副教授
2.案例分享：利用 Altair 平臺加速電氣工程研究
Tao Yang 教授 I 諾丁漢大學電力電子、機械和控制研究所航空航天電氣系統(tǒng)教授
3.圓桌對話 - Altair 與 FIRST Robotics
