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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

Número de participantes


Preço por participante

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