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Programa do Curso
Introdução à IA no Controle de Qualidade
- Visão geral da IA nos processos de qualidade da manufatura
- Aplicações em inspeção, detecção de defeitos e conformidade
- Benefícios e limitações da QA impulsionada por IA
Coletando e Preparando Dados de Qualidade
- Tipos de dados utilizados na QA (imagens, sensores, registros de produção)
- Rotulagem de conjuntos visuais com LabelImg
- Armazenamento e estrutura de dados para treinar modelos
Introdução à Visão Computacional para QA
- Fundamentos do processamento de imagens com OpenCV
- Técnicas de pré-processamento para imagens industriais
- Extração de características visuais para análise
Aprendizado de Máquina para Detecção de Anomalias
- Treinamento de classificadores simples para detecção de defeitos
- Uso de redes neurais convolucionais (CNNs)
- Aprendizado não supervisionado para identificação de anomalias
Previsão de Rendimento com Modelos de IA
- Introdução às técnicas de regressão
- Construção de modelos para prever os rendimentos da produção
- Avaliação e melhoria da precisão das previsões
Integração da IA com Sistemas de Produção
- Opções de implantação para modelos de inspeção
- Edge AI versus análise baseada em nuvem
- Automatização de alertas e relatórios de qualidade
Estudo de Caso Prático e Projeto Final
- Desenvolvimento de um protótipo de inspeção por IA de ponta a ponta
- Treinamento e teste com conjuntos de dados de QA de exemplo
- Apresentação de uma solução funcional de controle de qualidade baseada em IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos processos básicos de manufatura ou garantia da qualidade
- Familiaridade com planilhas ou formas digitais de relatório
- Interesse em métodos de controle de qualidade baseados em dados
Público-Alvo
- Especialistas em garantia da qualidade
- Líderes de produção
21 Horas