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Programa do Curso
Introdução a Multimodal AI para Industrial Automation
- Panorâmica das aplicações de IA na indústria transformadora
- Compreender a IA multimodal: texto, imagens e dados de sensores
- Desafios e oportunidades nas fábricas inteligentes
Controlo de qualidade e inspecções visuais com base em IA
- Utilização da visão computacional para a deteção de defeitos
- Análise de imagens em tempo real para garantia de qualidade
- Estudos de casos de sistemas de controlo de qualidade alimentados por IA
Manutenção preditiva com IA
- Deteção de anomalias com base em sensores
- Análise de séries temporais para manutenção preditiva
- Implementação de alertas de manutenção baseados em IA
Multimodal Data Integration em fábricas inteligentes
- Combinação de modelos de IoT, visão computacional e IA
- Monitorização e tomada de decisões em tempo real
- Otimizar os fluxos de trabalho das fábricas com a automatização da IA
Alimentado por IA Robotics e humano-AI Collaboration
- Melhorar a robótica com IA multimodal
- Automação orientada para a IA nas linhas de montagem
- Robôs colaborativos (cobots) no fabrico
Implementar e dimensionar Multimodal AI sistemas
- Escolher as estruturas e ferramentas de IA corretas
- Garantir a escalabilidade e a eficiência das aplicações industriais de IA
- Melhores práticas para a implantação e monitorização de modelos de IA
Considerações éticas e tendências futuras
- Abordar o preconceito da IA na automação industrial
- Conformidade regulamentar no fabrico alimentado por IA
- Tendências emergentes em IA multimodal para indústrias
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento dos sistemas de automação industrial
- Experiência com conceitos de IA ou de aprendizagem automática
- Conhecimentos básicos de dados de sensores e processamento de imagens
Público-alvo
- Engenheiros industriais
- Especialistas em automação
- Programadores de IA
21 Horas