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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à IA no Controlo de Qualidade

  • Visão geral da IA nos processos de qualidade na manufatura
  • Aplicações em inspeção, deteção de defeitos e conformidade
  • Benefícios e limitações da QA impulsionada por IA

Recolha e Preparação de Dados de Qualidade

  • Tipos de dados utilizados em QA (imagens, sensores, registos de produção)
  • Etiquetagem de conjuntos de dados visuais com LabelImg
  • Armazenamento e estrutura de dados para treino de modelos

Introdução à Visão Computacional para QA

  • Fundamentos do processamento de imagens com OpenCV
  • Técnicas de pré-processamento para imagens industriais
  • Extração de características visuais para análise

Aprendizagem Automática para Deteção de Anomalias

  • Treino de classificadores simples para deteção de defeitos
  • Utilização de redes neurais convolucionais (CNNs)
  • Aprendizagem não supervisionada para identificação de anomalias

Previsão de Rendimento com Modelos de IA

  • Introdução às técnicas de regressão
  • Construção de modelos para prever rendimentos de produção
  • Avaliação e melhoria da precisão das previsões

Integração da IA com Sistemas de Produção

  • Opções de implementação para modelos de inspeção
  • IA de borda vs. análise baseada em nuvem
  • Automatização de alertas e reportes de qualidade

Estudo de Caso Prático e Projeto Final

  • Desenvolvimento de um protótipo de inspeção de IA de ponta a ponta
  • Treino e testes com conjuntos de dados de exemplo de QA
  • Apresentação de uma solução de IA para controlo de qualidade funcional

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos processos básicos de manufatura ou de garantia de qualidade (QA)
  • Familiaridade com folhas de cálculo ou formatos digitais de reporte
  • Interesse em métodos de controlo de qualidade baseados em dados

Público-Alvo

  • Especialistas em garantia de qualidade
  • Responsáveis de produção

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Investimento

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