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Temario del curso
Introducción a la IA en el Control de Calidad
- Resumen de la IA en los procesos de calidad manufacturera
- Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento normativo
- Ventajas y limitaciones del aseguramiento de calidad impulsado por IA
Recopilación y Preparación de Datos de Calidad
- Tipos de datos utilizados en QA (imágenes, sensores, registros de producción)
- Etiquetado de conjuntos de datos visuales con LabelImg
- Almacenamiento y estructura de datos para entrenar modelos
Introducción a la Visión por Computadora para QA
- Conceptos básicos del procesamiento de imágenes con OpenCV
- Técnicas de preprocesamiento para imágenes industriales
- Extracción de características visuales para el análisis
Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías
- Entrenamiento de clasificadores sencillos para la detección de defectos
- Uso de redes neuronales convolucionales (CNN)
- Aprendizaje no supervisado para la identificación de anomalías
Previsión del Rendimiento con Modelos de IA
- Introducción a las técnicas de regresión
- Construcción de modelos para prever el rendimiento de la producción
- Evaluación y mejora de la precisión de las predicciones
Integración de la IA con Sistemas de Producción
- Opciones de implementación para modelos de inspección
- IA en el borde (Edge AI) frente al análisis basado en la nube
- Automatización de alertas e informes de calidad
Estudio de Caso Práctico y Proyecto Final
- Desarrollo de un prototipo de inspección con IA de principio a fin
- Entrenamiento y prueba con conjuntos de datos de QA de muestra
- Presentación de una solución funcional de control de calidad mediante IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los procesos de fabricación o aseguramiento de calidad (QA)
- Familiaridad con hojas de cálculo o formularios digitales para informes
- Interés en métodos de control de calidad basados en datos
Público Objetivo
- Especialistas en aseguramiento de la calidad
- Líderes de producción
21 Horas