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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