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Programa do Curso
Introdução e Seleção da Equipe Use Case
- Visão geral de IA em ambientes industriais
- Categorias de casos de uso: qualidade, manutenção, energia, logística
- Formação da equipe e definição de objetivos do projeto
Compreendendo e Preparando Dados Industriais
- Tipos de dados industriais: séries temporais, tabulares, imagens, texto
- Aquisição, limpeza e pré-processamento dos dados
- Análise exploratória de dados com Pandas e Matplotlib
Seleção do Modelo e Prototipagem
- Escolhendo entre regressão, classificação, agrupamento ou detecção de anomalias
- Treinando e avaliando modelos com Scikit-learn
- Usando TensorFlow ou PyTorch para modelagem avançada
Visualizando e Interpretando Resultados
- Criando painéis de controle intuitivos ou relatórios
- Interpretando métricas de desempenho (acurácia, precisão, recall)
- Documentando suposições e limitações
Simulação de Deploy e Feedback
- Simulando cenários de deploy em edge/cloud
- Coletando feedback e melhorando os modelos
- Estratégias para integração com as operações
Desenvolvimento do Projeto de Conclusão
- Finalizando e testando protótipos da equipe
- Revisão por pares e depuração colaborativa
- Preparação da apresentação do projeto e resumo técnico
Apresentações de Equipe e Conclusão
- Apresentando conceitos e resultados de soluções de IA
- Reflexão em grupo e lições aprendidas
- Estratégia para escalar casos de uso dentro da organização
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de processos de fabricação ou industriais
- Experiência com Python e aprendizado de máquina básico
- Capacidade de trabalhar com dados estruturados e não estruturados
Público-alvo
- Equipes multidisciplinares
- Engenheiros
- Cientistas de dados
- Profissionais de TI
21 Horas