Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial en el extremo de la red para la automatización industrial
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Breve panorama general sobre qué es esta IA y sus usos predominantes en el mundo industrial.
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Ventajas e inconvenientes de aplicar este tipo de tecnología dentro del sector manufacturero.
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Análisis detallado de casos reales donde su implementación ha logrado éxitos relevantes.
Configuración básica del entorno necesario para trabajar con esta tecnología
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Instalación y configuración adecuada de las herramientas precisas.
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Integración de sensores industriales junto con sistemas orientados a la recopilación de datos.
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Presentación breve de los frameworks y librerías más relevantes al efecto.
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Realización conjunta de ejercicios que facilitan la puesta en marcha del entorno práctico.
Mantenimiento predictivo con ayuda de esta IA
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Bases fundamentales respecto al mantenimiento previsional en general.
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Desarrollo de modelos computacionales enfocados a supervisar el estado físico de los equipos.
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Implementación efectiva de mecanismos automáticos para detectar fallas y anticiparse a posibles averías.
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Ejercicios prácticos dedicados exclusivamente al mantenimiento predictivo.
Control de calidad operado por dicha Inteligencia Artificial
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Contexto general sobre el concepto y la importancia del control cualitativo en el proceso productivo.
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Aplicación de algoritmos inteligentes con el fin de identificar defectos o irregularidades en los productos.
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Puesta en uso de sistemas tecnológicos basados en visión artificial para dicho control.
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Tareas prácticas enfocadas a consolidar las técnicas referidas al control de calidad.
Optimización operativa promovida por la IA en el extremo de la red
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Introducción conceptual sobre cómo se consigue optimizar determinados procesos.
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Empleo de dicha tecnología para llevar a cabo supervisión y regulación continuas en tiempo real.
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Elaboración de sistemas basados en IA capaces de generar decisiones pertinentes.
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Prácticas orientadas a perfeccionar dichos esquemas operativos.
Implementación y gestión práctica de soluciones correspondientes
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Instalación definitiva de modelos computacionales en dispositivos tecnológicos situados en el propio ámbito industrial.
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Procedimientos adecuados para monitorear y dar mantenimiento continuo a dichas soluciones.
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Técnicas de detección temprana de fallos y mejoras pertinentes para los modelos ya desplegados.
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Ejercicios enfocados al despliegue concreto y a la posterior administración logística.
Herramientas tecnológicas principales para potenciar dicha IA en el entorno industrial
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Panorama breve sobre instrumentos y frameworks específicos como TensorFlow Lite o OpenVINO.
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Aplicación práctica de TensorFlow Lite en ámbitos industriales relacionados con la IA.
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Realización de actividades que impliquen el uso racional de dichos instrumentos para optimizaciones técnicas.
Casos concretos y ejemplos reales de implementación
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Análisis minucioso sobre proyectos industriales que hayan logrado éxitos gracias a la aplicación de dicha IA.
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Discusión abierta respecto a distintas posibilidades prácticas adaptables a sectores industriales específicos.
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Desarrollo de un proyecto concreto orientado a la creación y refinamiento de una solución IA aplicable en el mundo real.
Conclusión final y recomendaciones para futuros avances
Requerimientos
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Conocimientos previos sobre conceptos de IA y aprendizaje automático.
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Experiencia práctica con sistemas de automatización industrial.
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Habilidades básicas en programación (se recomienda el uso del lenguaje Python).
Público objetivo
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Ingenieros industriales.
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Profesionales dedicados a la industria manufacturera.
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Desarrolladores especializados en Inteligencia Artificial.
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