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Programa del Curso
Introducción a Edge AI en Industrial Automation
- Visión general de Edge AI y sus aplicaciones en la industria
- Ventajas y desafíos del uso de Edge AI en entornos industriales
- Casos prácticos de aplicaciones exitosas de Edge AI en la fabricación
Configuración del entorno de IA perimetral
- Instalación y configuración de herramientas de IA perimetral
- Configuración de sensores industriales y sistemas de recopilación de datos
- Introducción a los marcos y bibliotecas relevantes de Edge AI
- Ejercicios prácticos para la configuración del entorno
Mantenimiento predictivo con Edge AI
- Introducción al mantenimiento predictivo
- Desarrollo de modelos de IA para la monitorización del estado de los equipos
- Implementación de la detección y predicción de fallos en tiempo real
- Ejercicios prácticos para el mantenimiento predictivo
Control de calidad mediante Edge AI
- 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 la visión
- Ejercicios prácticos para aplicaciones de control de calidad
Optimización de procesos con Edge AI
- Introducción a la optimización de procesos
- Uso de la IA para la supervisión y el control de procesos en tiempo real
- Implementación de sistemas de toma de decisiones basados en IA
- Ejercicios prácticos para la optimización de procesos
Implementación y gestión de soluciones de IA perimetral
- Implementación de modelos de IA en dispositivos perimetrales industriales
- Supervisión y mantenimiento de los sistemas de IA perimetral
- Solución de problemas y optimización de modelos implementados
- Ejercicios prácticos para la implementación y la gestión
Herramientas y marcos para la IA perimetral industrial
- Descripción general de herramientas y marcos (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones industriales de IA
- Ejercicios prácticos con herramientas de optimización
Aplicaciones en el mundo real y estudios de casos
- Revisión de proyectos exitosos de Edge AI industrial
- Discusión de casos de uso específicos de la industria
- Proyecto práctico para crear y optimizar una aplicación de IA industrial del mundo real
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con sistemas de automatización industrial
- Conocimientos básicos de programación (Python recomendado)
Audiencia
- Ingenieros Industriales
- Profesionales de la fabricación
- Desarrolladores de IA
14 Horas