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Programa del Curso
Introducción al Edge AI en la Automatización Industrial
- Panorama del Edge AI y sus aplicaciones industriales
- Ventajas y desafíos de usar Edge AI en entornos industriales
- Estudios de caso sobre aplicaciones exitosas de Edge AI en la manufactura
Configuración del Entorno Edge AI
- Instalación y configuración de herramientas de Edge AI
- Configuración de sensores industriales y sistemas de recolección 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 el monitoreo de la salud del equipo
- Implementación de detección y predicción en tiempo real de fallas
- Ejercicios prácticos para el mantenimiento predictivo
Control de Calidad con Edge AI
- Panorama del control de calidad en la manufactura
- Técnicas de IA para 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 Edge AI
- Introducción a la optimización de procesos
- Uso de IA para el monitoreo y control en tiempo real de procesos
- Implementación de sistemas de toma de decisiones guiados por IA
- Ejercicios prácticos para la optimización de procesos
Implementación y Gestión de Soluciones Edge AI
- Implementación de modelos de IA en dispositivos de borde industriales
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de Edge AI
- Solución de problemas y optimización de los modelos implementados
- Ejercicios prácticos para la implementación y gestión
Herramientas y Marcos para el Edge AI Industrial
- Panorama 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 y Casos de Uso en el Mundo Real
- Revisión de proyectos exitosos de Edge AI industriales
- Discusión de casos de uso específicos del sector industrial
- Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación real de IA industrial
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con sistemas de automatización industrial
- Habilidades básicas de programación (se recomienda Python)
Target Audience
- Ingenieros industriales
- Profesionales del sector manufacturero
- Desarrolladores de IA
14 Horas