Curso de Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
Multimodal AI está transformando la automatización industrial y la fabricación al integrar datos de texto, imagen y sensor para mejorar la eficiencia y la precisión.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o en el lugar) está dirigido a ingenieros industriales, especialistas en automatización y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que desean aplicar IA multimodal para el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la robótica en fábricas inteligentes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender el papel de la IA multimodal en la automatización industrial.
- Integrar datos de sensores, reconocimiento de imágenes y monitoreo en tiempo real para fábricas inteligentes.
- Implementar el mantenimiento predictivo utilizando análisis de datos impulsados por IA.
- Aplicar visión por computadora para la detección de defectos y la garantía de calidad.
Formato del curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para arreglar.
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
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Entender los conceptos básicos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
- Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
- Optimizar y ajustar modelos para la integración de texto, imagen y audio.
- Desplegar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.
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- Diseñar y prototipar interfaces multimodales utilizando métodos de entrada impulsados por IA.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la IA multimodal para el procesamiento de lenguaje.
- Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
- Implementar traducción en tiempo real utilizando APIs y marcos de trabajo impulsados por IA.
- Integrar traducción impulsada por IA en aplicaciones comerciales.
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- Implementar la detección multimodal en sistemas robóticos.
- Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
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- Aborde los desafíos en el procesamiento y la actuación de datos en tiempo real.
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- Entender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
- Integrar el procesamiento de voz, texto e imagen en asistentes potentes con IA.
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- Utilizar APIs para reconocimiento de voz, NLP y visión por computadora.
- Implementar automatización impulsada por IA para soporte al cliente e interacción con el usuario.
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- Diseñe interfaces multimodales que mejoren la participación de los usuarios.
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- Utilice datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptables y con capacidad de respuesta.
- Comprender las consideraciones éticas de la recopilación y el procesamiento de datos de los usuarios.
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- Entender los fundamentos de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Diseñar y optimizar mensajes para generación de texto, imagen, audio y video.
- Utilizar APIs para plataformas de IA multimodal como GPT-4, Gemini y DeepSeek-Vision.
- Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que integren múltiples formatos de contenido.