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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Edge AI na Automação Industrial

  • Visão geral do Edge AI e suas aplicações na indústria
  • Benefícios e desafios do uso de Edge AI em ambientes industriais
  • Estudos de caso de aplicações bem-sucedidas de Edge AI na manufatura

Configuração do Ambiente de Edge AI

  • Instalação e configuração de ferramentas de Edge AI
  • Configuração de sensores industriais e sistemas de recolha de dados
  • Introdução a frameworks e bibliotecas relevantes de Edge AI
  • Exercícios práticos para configuração do ambiente

Manutenção Preditiva com Edge AI

  • Introdução à manutenção preditiva
  • Desenvolvimento de modelos de IA para monitorização da saúde dos equipamentos
  • Implementação de deteção e previsão de falhas em tempo real
  • Exercícios práticos para manutenção preditiva

Controlo de Qualidade com Edge AI

  • Visão geral do controlo de qualidade na manufatura
  • Técnicas de IA para deteção e classificação de defeitos
  • Implementação de sistemas de controlo de qualidade baseados em visão
  • Exercícios práticos para aplicações de controlo de qualidade

Otimização de Processos com Edge AI

  • Introdução à otimização de processos
  • Uso de IA para monitorização e controlo de processos em tempo real
  • Implementação de sistemas de tomada de decisão impulsionados por IA
  • Exercícios práticos para otimização de processos

Implantação e Gestão de Soluções de Edge AI

  • Implantação de modelos de IA em dispositivos de borda industriais
  • Monitorização e manutenção de sistemas de Edge AI
  • Resolução de problemas e otimização de modelos implantados
  • Exercícios práticos para implantação e gestão

Ferramentas e Frameworks para Edge AI Industrial

  • Visão geral de ferramentas e frameworks (ex.: TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Utilização do TensorFlow Lite para aplicações de IA industrial
  • Exercícios práticos com ferramentas de otimização

Aplicações do Mundo Real e Estudos de Caso

  • Revisão de projetos industriais de Edge AI bem-sucedidos
  • Discussão de casos de uso específicos da indústria
  • Projeto prático para construção e otimização de uma aplicação de IA industrial do mundo real

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de IA e aprendizagem automática (machine learning)
  • Experiência com sistemas de automação industrial
  • Habilidades básicas de programação (Python recomendada)

Público-Alvo

  • Engenheiros industriais
  • Profissionais de manufatura
  • Desenvolvedores de IA

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Investimento

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