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Programa do Curso
Introdução à Edge AI na Automação Industrial
- Visão geral da Edge AI e suas aplicações na indústria
- Benefícios e desafios do uso de Edge AI em ambientes industriais
- Estudos de caso de aplicações bem-sucedidas de Edge AI na manufatura
Configuração do Ambiente de Edge AI
- Instalação e configuração de ferramentas de Edge AI
- Configuração de sensores industriais e sistemas de coleta de dados
- Introdução aos frameworks e bibliotecas relevantes de Edge AI
- Exercícios práticos para configuração do ambiente
Manutenção Preditiva com Edge AI
- Introdução à manutenção preditiva
- Desenvolvimento de modelos de IA para monitoramento da saúde dos equipamentos
- Implementação de detecção e previsão de falhas em tempo real
- Exercícios práticos para manutenção preditiva
Controle de Qualidade com Edge AI
- Visão geral do controle de qualidade na manufatura
- Técnicas de IA para detecção e classificação de defeitos
- Implementação de sistemas de controle de qualidade baseados em visão computacional
- Exercícios práticos para aplicações de controle de qualidade
Otimização de Processos com Edge AI
- Introdução à otimização de processos
- Uso de IA para monitoramento e controle de processos em tempo real
- Implementação de sistemas de tomada de decisão impulsionados por IA
- Exercícios práticos para otimização de processos
Implantação e Gerenciamento de Soluções de Edge AI
- Implantação de modelos de IA em dispositivos de borda industriais
- Monitoramento e manutenção dos sistemas de Edge AI
- Solução de problemas e otimização dos modelos implantados
- Exercícios práticos para implantação e gerenciamento
Ferramentas e Frameworks para Edge AI Industrial
- Visão geral de ferramentas e frameworks (por exemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso do TensorFlow Lite em aplicações industriais de IA
- Exercícios práticos com ferramentas de otimização
Aplicações do Mundo Real e Estudos de Caso
- Revisão de projetos industriais bem-sucedidos de Edge AI
- Discussão sobre casos de uso específicos da indústria
- Projeto prático para construir e otimizar uma aplicação industrial de IA do mundo real
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com sistemas de automação industrial
- Habilidades básicas de programação (Python é recomendado)
Público-Alvo
- Engenheiros industriais
- Profissionais da manufatura
- Desenvolvedores de IA
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida