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Plan du cours
Introduction à l'IA dans le Contrôle de Qualité
- Aperçu de l'IA dans les processus de qualité de fabrication
- Applications dans la inspection, la détection des défauts et la conformité
- Avantages et limites du contrôle de qualité piloté par IA
Collecte et Préparation des Données de Qualité
- Types de données utilisés en QA (images, capteurs, journaux de production)
- Annotation de jeux de données visuels avec LabelImg
- Stockage et structure des données pour l'entraînement des modèles
Introduction à Computer Vision pour la QA
- Notions de base du traitement d'image avec OpenCV
- Techniques de prétraitement pour les images industrielles
- Extraction des caractéristiques visuelles pour l'analyse
Machine Learning pour la Détection des Anomalies
- Entraînement de classifieurs simples pour la détection des défauts
- Utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Apprentissage non supervisé pour l'identification d'anomalies
Yield Forecasting avec les Modèles IA
- Introduction aux techniques de régression
- Construction de modèles pour prédire le rendement de production
- Évaluation et amélioration de la précision des prédictions
Intégration de l'IA avec les Systèmes de Production
- Options de déploiement pour les modèles d'inspection
- Edge AI vs. analyse basée sur le cloud
- Automatisation des alertes et rapports qualité
Étude de Cas Pratique et Projet Final
- Développement d'un prototype d'inspection IA end-to-end
- Entraînement et test avec des jeux de données QA échantillonnés
- Présentation d'une solution de contrôle qualité AI fonctionnelle
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des processus de fabrication ou de contrôle de qualité de base
- Familiarité avec les tableurs ou les formulaires numériques de rapports
- Intérêt pour les méthodes de contrôle de qualité basées sur les données
Public cible
- Spécialistes du contrôle de qualité
- Responsables de production
21 Heures