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Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI para Industrial Automation
- Descripción general de las aplicaciones de IA en manufacturing
- Comprender la IA multimodal: texto, imágenes y datos de sensores
- Desafíos y oportunidades en fábricas inteligentes
Control de calidad impulsado por IA e inspecciones visuales
- Uso de la visión por computadora para la detección de defectos
- Análisis de imágenes en tiempo real para aseguramiento de calidad
- Estudios de caso de sistemas de control de calidad impulsados por IA
Mantenimiento predictivo con IA
- Detección de anomalías basada en sensores
- Análisis de series temporales para mantenimiento predictivo
- Implementación de alertas de mantenimiento impulsadas por IA
AI Multimodal Data Integration en fábricas inteligentes
- Combinar modelos IoT, visión por computadora y AI
- Monitoreo y toma de decisiones en tiempo real
- Optimizar los flujos de trabajo de la fábrica con automatización de IA
Robotics potenciado por IA y Collaboration humano-IA
- Mejorar la robótica con IA multimodal
- Automatización impulsada por IA en líneas de ensamblaje
- Robots colaborativos (cobots) en manufacturing
Desplegando y escalando sistemas Multimodal AI
- Elegir los marcos y herramientas de IA adecuados
- Garantizar la escalabilidad y eficiencia en aplicaciones de IA industrial
- Mejores prácticas para el despliegue y monitoreo de modelos de IA
Consideraciones éticas y tendencias futuras
- Abordar el sesgo de IA en la automatización industrial
- Cumplimiento normativo en la fabricación impulsada por IA
- Tendencias emergentes en IA multimodal para industrias
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los sistemas de automatización industrial
- Experiencia en conceptos de IA o aprendizaje automático
- Conocimientos básicos de datos de sensores y procesamiento de imágenes
Público
- Ingenieros industriales
- Especialistas en automatización
- Desarrolladores de IA
21 Horas