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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
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática