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Temario del curso
Introducción al Edge AI en la Automatización Industrial
- Panorama general del Edge AI y sus aplicaciones en la industria
- Beneficios y desafíos del uso de Edge AI en entornos industriales
- Estudios de caso sobre aplicaciones exitosas de Edge AI en la manufactura
Configuración del Entorno de Edge AI
- Instalación y configuración de herramientas de Edge AI
- Configuración de sensores industriales y sistemas de recolección de datos
- Introducción a 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 sobre mantenimiento predictivo
Control de Calidad utilizando Edge AI
- Panorama general del control de calidad en la manufactura
- Técnicas de IA para la detección y clasificación de defectos
- Implementación de sistemas de control de calidad basados en visión artificial
- Ejercicios prácticos sobre 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 sobre optimización de procesos
Despliegue y Gestión de Soluciones Edge AI
- Despliegue de modelos de IA en dispositivos edge industriales
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas Edge AI
- Resolución de problemas y optimización de modelos desplegados
- Ejercicios prácticos sobre despliegue y gestión
Herramientas y Frameworks para Edge AI Industrial
- Panorama general de herramientas y frameworks (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones de IA industrial
- Ejercicios prácticos con herramientas de optimización
Aplicaciones Reales y Estudios de Caso
- 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 conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con sistemas de automatización industrial
- Habilidades básicas de programación (se recomienda Python)
Público Objetivo
- Ingenieros industriales
- Profesionales del sector manufacturero
- 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