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Programa do Curso

Introdução e Seleção do Caso de Uso pela Equipe

  • Visão geral da IA em ambientes industriais
  • Categorias de casos de uso: qualidade, manutenção, energia, logística
  • Formação de equipes e delimitação dos objetivos do projeto

Compreensão e Preparação de Dados Industriais

  • Tipos de dados industriais: séries temporais, tabulares, imagem, texto
  • Aquisição, limpeza e pré-processamento de dados
  • Análise exploratória de dados com Pandas e Matplotlib

Seleção de Modelos e Prototipagem

  • Escolha entre regressão, classificação, agrupamento (clustering) ou detecção de anomalias
  • Treinamento e avaliação de modelos com Scikit-learn
  • Uso de TensorFlow ou PyTorch para modelagem avançada

Visualização e Interpretação de Resultados

  • Criação de painéis (dashboards) ou relatórios intuitivos
  • Interpretação de métricas de desempenho (precisão, acurácia, recall)
  • Documentação de premissas e limitações

Simulação de Implantação e Feedback

  • Simulação de cenários de implantação em edge/cloud
  • Coleta de feedback e melhoria de modelos
  • Estratégias para integração com as operações

Desenvolvimento do Projeto de Graduação (Capstone Project)

  • Finalização e testes dos protótipos da equipe
  • Revisão por pares e depuração colaborativa
  • Preparação da apresentação do projeto e do resumo técnico

Apresentações das Equipes e Encerramento

  • Apresentação de conceitos e resultados de soluções de IA
  • Reflexão em grupo e lições aprendidas
  • Plano de ação para escalar casos de uso dentro da organização

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de processos de manufatura ou industriais
  • Experiência com Python e fundamentos de aprendizado de máquina
  • Capacidade de trabalhar com dados estruturados e não estruturados

Público-Alvo

  • Equipes multifuncionais
  • Engenheiros
  • Cientistas de dados
  • Profissionais de TI
 21 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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  • Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
  • Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
Investimento

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