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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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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