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

Número de participantes


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