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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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