Curso de Oficina Prática: Implementando Casos de Uso de IA com Dados Industriais

Introdução e Seleção de Casos de Uso pela Equipe

• Visão geral da IA em ambientes industriais
• Categorias de casos de uso: qualidade, manutenção, energia, logística
• Formação das equipes e definição do escopo dos objetivos do projeto

Compreensão e Preparação de Dados Industriais

• Tipos de dados industriais: séries temporais, tabulares, imagem, texto
• Aquisição, limpeza e pré-processamento de dados
• Análise exploratória de dados com Pandas e Matplotlib

Seleção de Modelos e Prototipagem

• Escolha entre regressão, classificação, agrupamento ou detecção de anomalias
• Treinamento e avaliação de modelos com Scikit-learn
• Uso de TensorFlow ou PyTorch para modelagem avançada

Visualização e Interpretação de Resultados

• Criação de painéis intuitivos ou relatórios
• Interpretação de métricas de desempenho (precisão, acurácia, recall)
• Documentação de premissas e limitações

Simulação de Implantação e Feedback

• Simulação de cenários de implantação em edge/cloud
• Coleta de feedback e melhoria dos modelos
• Estratégias de integração com as operações

Desenvolvimento do Projeto de Encerramento (Capstone)

• Finalização e teste dos protótipos das equipes
• Revisão por pares e depuração colaborativa
• Preparação da apresentação do projeto e do resumo técnico

Apresentações das Equipes e Encerramento

• Apresentação dos conceitos e resultados das soluções de IA
• Reflexão em grupo e lições aprendidas
• Mapa de ações para escalar casos de uso dentro da organização

Resumo e Próximos Passos