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Programa do Curso
Introdução ao Edge AI na Automação Industrial
- Visão geral do Edge AI e suas aplicações industriais
- Benefícios e desafios de usar Edge AI em ambientes industriais
- Estudos de caso de aplicativos bem-sucedidos de Edge AI na manufatura
Configurando o Ambiente do Edge AI
- Instalação e configuração de ferramentas de Edge AI
- Configuração de sensores industriais e sistemas de coleta de dados
- Introdução a frameworks e bibliotecas relevantes do 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 em tempo real de falhas
- Exercícios práticos para manutenção preditiva
Controle de Qualidade Usando 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 em tempo real dos processos
- Implementação de sistemas de tomada de decisão impulsionados por IA
- Exercícios práticos para otimização de processos
Implantação e Gerenciamento de Soluções Edge AI
- Implantação de modelos de IA em dispositivos Edge industriais
- Monitoramento e manutenção de sistemas Edge AI
- Solução de problemas e otimização de 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 para aplicações industriais de IA
- Exercícios práticos com ferramentas de otimização
Aplicações e Estudos de Caso no Mundo Real
- Revisão de projetos bem-sucedidos de Edge AI industriais
- Discussão sobre casos específicos de uso em indústrias
- Projeto prático para construir e otimizar uma aplicação real de IA industrial
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 recomendado)
Público-Alvo
- Engenheiros industriais
- Profissionais da manufatura
- Desenvolvedores de IA
14 Horas