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Programa do Curso
Introdução ao Uso de IA no Controle de Qualidade
- Visão geral da IA em processos de qualidade da fabricação
- Aplicações na inspeção, detecção de defeitos e conformidade
- Benefícios e limitações do controle de qualidade impulsionado por IA
Coletando e Preparando Dados de Qualidade
- Tipos de dados usados no QC (imagens, sensores, logs de produção)
- Rotulagem de conjuntos de dados visuais com LabelImg
- Armazenamento e estruturação de dados para treinar modelos
Introdução ao Computer Vision para QC
- Fundamentos do processamento de imagens com OpenCV
- Técnicas de pré-processamento para imagens industriais
- Extração de características visuais para análise
Machine Learning para Detecção de Anomalias
- Treinando classificadores simples para detecção de defeitos
- Utilizando redes neurais convolucionais (CNNs)
- Aprendizado não supervisionado para identificação de anomalias
Melhoria da Produtividade com Modelos de IA Forecasting
- Introdução a técnicas de regressão
- Construindo modelos para prever os resultados da produção
- Avaliando e melhorando a precisão das previsões
Integrando IA com Sistemas de Produção
- Opções de implantação para modelos de inspeção
- Edge AI versus análise baseada em nuvem
- Automatizando alertas e relatórios de qualidade
Estudo de Caso Prático e Projeto Final
- Desenvolvendo um protótipo de inspeção por IA end-to-end
- Treinando e testando com conjuntos de dados QC amostrais
- Apresentando uma solução funcional de controle de qualidade por IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos processos básicos de fabricação ou controle de qualidade (QA)
- Familiaridade com planilhas ou formas digitais de relatórios
- Interesse em métodos de controle de qualidade baseados em dados
Público-Alvo
- Especialistas em controle de qualidade
- Líderes de produção
21 Horas