Visão Geral

O curso Fundamentos de Inteligência Artificial para Indústria 4.0 apresenta os principais conceitos, técnicas e aplicações de Inteligência Artificial (IA) aplicados ao contexto industrial. O treinamento aborda como IA, Machine Learning, análise de dados, visão computacional, modelos preditivos e automação inteligente podem ser utilizados para melhorar processos produtivos, aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e apoiar a tomada de decisões.

O curso estabelece uma base conceitual e prática para profissionais que desejam compreender como implementar soluções de IA em ambientes industriais, incluindo integração com sistemas de automação, sensores, IoT, sistemas SCADA, MES, ERP e plataformas de dados.

Objetivo

Após realizar este curso Fundamentos de Inteligência Artificial para Indústria 4.0, você será capaz de:

• Compreender os principais conceitos de Inteligência Artificial
• Diferenciar IA, Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa
• Identificar oportunidades de aplicação de IA em ambientes industriais
• Compreender como dados industriais podem ser utilizados para criar modelos inteligentes
• Conhecer os principais tipos de Machine Learning
• Compreender aplicações de manutenção preditiva
• Utilizar IA para análise e previsão de processos industriais
• Compreender conceitos de visão computacional aplicados à inspeção industrial
• Identificar aplicações de IA para controle de qualidade
• Compreender a integração entre IA, IoT e Indústria 4.0
• Conhecer arquiteturas básicas para soluções de IA industrial
• Avaliar oportunidades e desafios para implantação de IA em ambientes industriais
• Desenvolver um projeto introdutório de IA aplicado a um cenário industrial

Publico Alvo

• Engenheiros de automação e controle
• Engenheiros de produção e processos
• Profissionais de TI e OT
• Técnicos e analistas industriais
• Profissionais de manutenção
• Analistas de dados
• Profissionais de transformação digital
• Profissionais envolvidos com Indústria 4.0
• Gestores de tecnologia, inovação e operações
• Profissionais que desejam iniciar sua atuação com IA aplicada à indústria

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática
• Conceitos básicos de processos industriais são recomendados
• Conhecimentos básicos de automação industrial são desejáveis
• Conhecimentos básicos de lógica e análise de dados são desejáveis
• Não é necessário conhecimento prévio em Inteligência Artificial ou Machine Learning

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1 – Introdução à Inteligência Artificial

1. O que é Inteligência Artificial
2. Evolução histórica da IA
3. IA tradicional e IA moderna
4. Machine Learning
5. Deep Learning
6. IA Generativa
7. IA baseada em regras
8. Sistemas inteligentes
9. Exemplos de IA no cotidiano
10. IA aplicada ao setor industrial

Módulo 2 – Inteligência Artificial na Indústria 4.0

1. Conceitos de Indústria 4.0
2. Transformação digital industrial
3. Fábricas inteligentes
4. Sistemas ciberfísicos
5. Integração IT e OT
6. Dados como ativo industrial
7. Automação inteligente
8. Tomada de decisão baseada em dados
9. Principais casos de uso de IA na indústria

Módulo 3 – Dados para Inteligência Artificial

1. O papel dos dados na IA
2. Dados estruturados e não estruturados
3. Dados de sensores
4. Dados históricos de produção
5. Dados de máquinas e equipamentos
6. Dados de qualidade
7. Dados de manutenção
8. Coleta e preparação de dados
9. Limpeza de dados
10. Tratamento de valores ausentes
11. Identificação de outliers
12. Normalização e transformação de dados

Módulo 4 – Fundamentos de Machine Learning

1. Conceito de aprendizado de máquina
2. Aprendizado supervisionado
3. Aprendizado não supervisionado
4. Aprendizado por reforço
5. Classificação
6. Regressão
7. Clusterização
8. Treinamento de modelos
9. Dados de treinamento e teste
10. Overfitting e underfitting
11. Avaliação de modelos
12. Conceitos básicos de acurácia, precisão, recall e F1-score

Módulo 5 – Python para Inteligência Artificial Industrial

1. Introdução ao Python aplicado à IA
2. Manipulação de dados
3. NumPy
4. Pandas
5. Visualização de dados
6. Matplotlib
7. Introdução ao Scikit-learn
8. Importação de datasets
9. Preparação de dados
10. Criação de modelos simples
11. Treinamento e avaliação de modelos

Módulo 6 – IA para Manutenção Preditiva

1. Manutenção preventiva, corretiva e preditiva
2. Conceito de manutenção preditiva baseada em dados
3. Monitoramento de equipamentos
4. Análise de comportamento de máquinas
5. Identificação de anomalias
6. Predição de falhas
7. Indicadores de condição
8. Análise de séries temporais
9. Estimativa de vida útil de equipamentos
10. Estudo de caso de manutenção preditiva

Módulo 7 – IA para Controle de Qualidade

1. Qualidade na manufatura
2. Inspeção automatizada
3. Detecção de defeitos
4. Classificação de produtos
5. Análise de parâmetros de produção
6. Predição de problemas de qualidade
7. Introdução à visão computacional
8. Aplicações de visão computacional na indústria
9. Exemplos de inspeção visual automatizada

Módulo 8 – IA + IoT na Indústria

1. Conceitos de Internet das Coisas Industrial (IIoT)
2. Sensores e dispositivos inteligentes
3. Aquisição de dados
4. Edge Computing
5. Cloud Computing
6. Processamento de dados industriais
7. Integração entre IoT e Machine Learning
8. Arquitetura básica de uma solução IIoT + IA
9. Exemplos de aplicações industriais

Módulo 9 – IA para Otimização de Processos

1. Otimização de processos produtivos
2. Previsão de demanda
3. Previsão de produção
4. Otimização de parâmetros
5. Redução de desperdícios
6. Eficiência energética
7. Redução de paradas
8. Identificação de gargalos
9. Otimização baseada em dados
10. Exemplos práticos de aplicação

Módulo 10 – IA Generativa aplicada à Indústria

1. Conceitos de IA Generativa
2. Large Language Models (LLMs)
3. Engenharia de prompts
4. Assistentes inteligentes
5. Geração e análise de documentos
6. Análise de procedimentos industriais
7. Assistentes para manutenção
8. Geração de relatórios
9. Apoio à análise de ocorrências
10. Limitações e riscos da IA Generativa

Módulo 11 – Arquitetura de uma Solução de IA Industrial

1. Identificação do problema de negócio
2. Coleta dos dados
3. Armazenamento
4. Processamento
5. Treinamento do modelo
6. Deploy do modelo
7. Monitoramento
8. Integração com sistemas industriais
9. Integração com APIs
10. Integração com IoT
11. Edge AI
12. Cloud AI
13. Segurança de dados e modelos

Módulo 12 – Projeto Prático: IA aplicada à Indústria

Desenvolvimento de um projeto introdutório utilizando dados industriais.

Exemplos de projetos:

1. Predição de falha de equipamento
2. Detecção de anomalias em sensores
3. Predição de qualidade de produção
4. Classificação de produtos
5. Previsão de consumo energético
6. Previsão de produção
7. Identificação de condições anormais de operação

O projeto deverá contemplar:

1. Definição do problema industrial
2. Seleção dos dados
3. Preparação dos dados
4. Análise exploratória
5. Criação do modelo
6. Treinamento
7. Avaliação dos resultados
8. Interpretação dos resultados
9. Apresentação da solução