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Temario del curso

Introducción a la IA en el Control de Calidad

  • Panorama general de la IA en los procesos de calidad manufacturera
  • Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento normativo
  • Beneficios y limitaciones de la garantía de calidad impulsada 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 Computador para QA

  • Fundamentos 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 Productivo con Modelos de IA

  • Introducción a técnicas de regresión
  • Construcción de modelos para prever los rendimientos de 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 extremo a extremo
  • Entrenamiento y prueba con conjuntos de datos de QA de muestra
  • Presentación de una solución funcional de control de calidad con IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de los procesos de fabricación o de garantía de calidad
  • Familiaridad con hojas de cálculo o formularios digitales de informes
  • Interés por los métodos de control de calidad basados en datos

Público Objetivo

  • Especialistas en garantía de calidad
  • Jefes de producción
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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