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Temario del curso
Introducción a la IA de Borde en la Automatización Industrial
- Visión general de la IA de borde y sus aplicaciones en la industria
- Beneficios y desafíos del uso de la IA de borde en entornos industriales
- Estudios de casos de aplicaciones exitosas de IA de borde en la fabricación
Configuración del Entorno de IA de Borde
- Instalación y configuración de herramientas de IA de borde
- Configuración de sensores industriales y sistemas de recolección de datos
- Introducción a los marcos y bibliotecas relevantes de IA de borde
- Ejercicios prácticos para la configuración del entorno
Mantenimiento Predictivo con IA de Borde
- Introducción al mantenimiento predictivo
- Desarrollo de modelos de IA para el monitoreo del estado del equipo
- Implementación de detección y predicción de fallos en tiempo real
- Ejercicios prácticos para el mantenimiento predictivo
Control de Calidad Utilizando IA de Borde
- Visión general del control de calidad en la fabricación
- Técnicas de IA para la detección y clasificación de defectos
- Implementación de sistemas de control de calidad basados en visión
- Ejercicios prácticos para aplicaciones de control de calidad
Optimización de Procesos con IA de Borde
- Introducción a la optimización de procesos
- Uso de IA para el monitoreo y control de procesos en tiempo real
- Implementación de sistemas de toma de decisiones impulsados por IA
- Ejercicios prácticos para la optimización de procesos
Despliegue y Gestión de Soluciones de IA de Borde
- Despliegue de modelos de IA en dispositivos de borde industriales
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA de borde
- Solución de problemas y optimización de modelos desplegados
- Ejercicios prácticos para el despliegue y la gestión
Herramientas y Marcos para la IA de Borde Industrial
- Visión general de herramientas y marcos (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones de IA industrial
- Ejercicios prácticos con herramientas de optimización
Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Caso
- Revisión de proyectos industriales exitosos de IA de borde
- Discusión de casos de uso específicos de la industria
- Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación industrial de IA del mundo real
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con sistemas de automatización industrial
- Habilidades básicas de programación (se recomienda Python)
Público Objetivo
- Ingenieros industriales
- Profesionales de la fabricación
- Desarrolladores de IA
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
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