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Temario del curso
Introducción a la IA en el Borde en la Automatización Industrial
- Visión general de la IA en el Borde y sus aplicaciones en la industria
- Beneficios y desafíos de utilizar IA en el Borde en entornos industriales
- Casos de estudio de aplicaciones exitosas de IA en el Borde en la manufactura
Configuración del entorno de IA en el Borde
- Instalación y configuración de herramientas de IA en el Borde
- Configuración de sensores industriales y sistemas de recolección de datos
- Introducción a frameworks y bibliotecas relevantes de IA en el Borde
- Ejercicios prácticos para la configuración del entorno
Mantenimiento predictivo con IA en el Borde
- Introducción al mantenimiento predictivo
- Desarrollo de modelos de IA para el monitoreo de la salud de los equipos
- Implementación de detección y predicción de fallas en tiempo real
- Ejercicios prácticos para el mantenimiento predictivo
Control de calidad mediante IA en el Borde
- Visión 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
- Ejercicios prácticos para aplicaciones de control de calidad
Optimización de procesos con IA en el Borde
- 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 la optimización de procesos
Despliegue y gestión de soluciones de IA en el Borde
- Despliegue de modelos de IA en dispositivos industriales de borde
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en el Borde
- Solución de problemas y optimización de modelos desplegados
- Ejercicios prácticos para el despliegue y la gestión
Herramientas y frameworks para la IA en el Borde industrial
- Visión general de herramientas y frameworks (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones industriales de IA
- Ejercicios prácticos con herramientas de optimización
Aplicaciones del mundo real y casos de estudio
- Revisión de proyectos exitosos de IA en el Borde en la industria
- Discusión de casos de uso específicos del sector
- Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación industrial de IA del mundo real
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia con sistemas de automatización industrial
- Habilidades básicas de programación (se recomienda Python)
Público objetivo
- Ingenieros industriales
- Profesionales de la manufactura
- Desarrolladores de IA
14 Horas
Testimonios (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