Programa del Curso

Introducción a Edge AI en Industrial Automation

  • Visión general de Edge AI y sus aplicaciones en la industria
  • Ventajas y desafíos del uso de Edge AI en entornos industriales
  • Casos prácticos de aplicaciones exitosas de Edge AI en la fabricación

Configuración del entorno de IA perimetral

  • Instalación y configuración de herramientas de IA perimetral
  • Configuración de sensores industriales y sistemas de recopilación 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 la monitorización del estado de los equipos
  • Implementación de la detección y predicción de fallos en tiempo real
  • Ejercicios prácticos para el mantenimiento predictivo

Control de calidad mediante Edge AI

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

Optimización de procesos con Edge AI

  • Introducción a la optimización de procesos
  • Uso de la IA para la supervisión y el control de procesos en tiempo real
  • Implementación de sistemas de toma de decisiones basados en IA
  • Ejercicios prácticos para la optimización de procesos

Implementación y gestión de soluciones de IA perimetral

  • Implementación de modelos de IA en dispositivos perimetrales industriales
  • Supervisión y mantenimiento de los sistemas de IA perimetral
  • Solución de problemas y optimización de modelos implementados
  • Ejercicios prácticos para la implementación y la gestión

Herramientas y marcos para la IA perimetral industrial

  • Descripción general 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 en el 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 crear y optimizar una aplicación de IA industrial del mundo real

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con sistemas de automatización industrial
  • Conocimientos básicos de programación (Python recomendado)

Audiencia

  • Ingenieros Industriales
  • Profesionales de la fabricación
  • Desarrolladores de IA
 14 horas

Número de participantes



Precio por participante

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