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Programa do Curso

Introdução à IA no Controle de Qualidade

  • Visão geral da IA nos processos de qualidade na manufatura
  • Aplicações em inspeção, detecção de defeitos e conformidade
  • Vantagens e limitações da QA com IA

Coleta e Preparação de Dados de Qualidade

  • Tipos de dados utilizados em QA (imagens, sensores, registros de produção)
  • Roteamento de conjuntos de dados visuais com LabelImg
  • Armazenamento e estrutura de dados para treinamento de modelos

Introdução à Visão Computacional para QA

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

Aprendizado de Máquina para Detecção de Anomalias

  • Treinamento de classificadores simples para detecção de defeitos
  • Uso de redes neurais convolucionais (CNNs)
  • Aprendizado não supervisionado para identificação de anomalias

Previsão de Rendimento com Modelos de IA

  • Introdução a 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 implantação para modelos de inspeção
  • IA de Borda (Edge AI) vs. análise baseada em nuvem
  • Automação de alertas e relatórios de qualidade

Estudo de Caso Prático e Projeto Final

  • Desenvolvimento de um protótipo de inspeção por IA de ponta a ponta
  • Treinamento e teste com conjuntos de dados de QA de exemplo
  • Apresentação de uma solução funcional de IA para controle de qualidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos processos básicos de manufatura ou controle de qualidade (QA)
  • Familiaridade com planilhas ou formatos digitais de relatórios
  • Interesse em métodos de controle de qualidade orientados por dados

Público-Alvo

  • Especialistas em garantia de qualidade
  • Líderes de produção
 21 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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Investimento

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