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Temario del curso

Introducción al Edge AI en Automatización Industrial

  • Descripción general del Edge AI y sus aplicaciones en la industria.
  • Beneficios y desafíos de utilizar Edge AI en entornos industriales.
  • Estudios de casos de aplicaciones exitosas de Edge AI en fabricación.

Configuración del entorno de Edge AI

  • Instalación y configuración de herramientas de Edge AI.
  • Configuración de sensores industriales y sistemas de recopilación de datos.
  • Introducción a los marcos de trabajo (frameworks) 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 el monitoreo del estado de los equipos.
  • Implementación de detección y predicción de fallas en tiempo real.
  • Ejercicios prácticos para mantenimiento predictivo.

Control de calidad mediante Edge AI

  • Descripción general del control de calidad en la fabricación.
  • Técnicas de IA para detección y clasificación de defectos.
  • Implementación de sistemas de control de calidad basados en visión artificial.
  • Ejercicios prácticos para aplicaciones de control de calidad.

Optimización de procesos con Edge AI

  • 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 optimización de procesos.

Despliegue y gestión de soluciones de Edge AI

  • Despliegue de modelos de IA en dispositivos edge industriales.
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas Edge AI.
  • Solución de problemas y optimización de modelos implementados.
  • Ejercicios prácticos para despliegue y gestión.

Herramientas y marcos de trabajo (frameworks) para Edge AI industrial

  • Descripción general de herramientas y marcos de trabajo (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 casos

  • Revisión de proyectos exitosos de Edge AI industrial.
  • Discusión de casos de uso específicos de la industria.
  • Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación de IA industrial del mundo real.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Experiencia con sistemas de automatización industrial.
  • Habilidades básicas de programación (se recomienda Python).

Audiencia objetivo

  • Ingenieros industriales.
  • Profesionales del sector de la fabricación.
  • Desarrolladores de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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