A inteligência artificial , ou IA é um conceito com o qual nos deparamos cada vez mais frequentemente na vida cotidiana. Robôs ou softwares inteligentes assumem tarefas que antes só podiam ser realizadas por computadores de forma muito limitada e, portanto, eram frequentemente realizadas por seres humanos. Na vida diária atual, é muito difícil evitar o uso da inteligência artificial de algum modo como uma ferramenta – consciente ou inconscientemente. Ela nos auxilia, por exemplo, quando usamos dispositivos de navegação, quando jogamos videogames ou mesmo quando usamos a câmera em nosso smartphone. Mas também há casos de uso mais óbvio, por exemplo, na direção autônoma ou no uso de assistentes de voz em casa ou em seu smartphone. Basicamente, estão sendo cada vez mais utilizadas as redes neuronais, que são modeladas de acordo com o modo de funcionamento do cérebro humano. Essas são um componente importante do Deep Learning, um subtipo especial de IA.

A inteligência artificial também está adentrando nas indústrias. Com o uso crescente desta tecnologia, está se tornando cada vez mais importante compreender o que ela realmente é, o que é o Deep Learning ou como as redes neuronais são geradas de forma orientada ao alvo e como elas podem ser utilizadas de forma significativa na indústria para otimizar os processos de produção. Estas questões surgem especialmente quando se trata de tarefas repetitivas e monótonas que os computadores ainda não foram capazes de solucionar e que, portanto, ainda são executadas com esforço pelo homem. A inteligência artificial é uma tentativa de compreender e imitar artificialmente o funcionamento do cérebro humano. O objetivo: os computadores devem realizar de forma confiável até mesmo tarefas exigentes, por exemplo, o controle de qualidade com base no reconhecimento de imagens – especialmente de objetos orgânicos.

O pacote da prática em inteligência artificial foi desenvolvido para instrutores, alunos, estagiários, professoras e professores de várias instituições de ensino, no intuito de experienciar a inteligência artificial de perto com os alunos e poder ensinar competências sobre o manuseio de uma IA da maneira mais prática e mais visualizável possível.

O pacote da prática em inteligência artificial inclui hardwares e softwares autênticos da indústria, que são igualmente utilizados em inúmeras empresas. O pacote é complementado por materiais didáticos, por exemplo, um curso de ensino à distância como introdução ao tema ou um manual de ensaios com tarefas preparadas didaticamente e exemplos de soluções.

Para obter uma compreensão abrangente do Deep Learning, é essencial não somente coletar conhecimentos teóricos sobre ele, mas também trabalhar com ele, cometer erros e depois corrigi-los de modo autônomo. Por isso, foi desenvolvido um plano de aula com os seguintes itens para que as pessoas interessadas possam ganhar experiência prática na criação de suas próprias redes neuronais.

• Em um curso interativo de ensino à distância, os alunos são preparados para o treinamento presencial. O curso fornece conhecimentos básicos e visa conduzir os diferentes níveis de conhecimento dos participantes individuais a um nível uniforme.
• Um breve questionário digital pode ser respondido posteriormente, alguns dias antes do evento presencial, para ativar e consolidar adicionalmente os conhecimentos adquiridos no curso de ensino à distância para que esses estejam rapidamente acessíveis durante o treinamento presencial.
• Um kit contendo um manual de experiências que pode ser impresso (contendo um exemplo de solução) e exemplos de fluxogramas auxilia os participantes na execução de tarefas, com base num sensor industrial autêntico. Os materiais auxiliares incluídos no kit, por exemplo cubos ou botões de metal, são utilizados para resolver as tarefas do manual de experiências de forma intuitiva e passo a passo. Usando a câmera programável InspectorP621 da SICK e o software industrial baseado na nuvem SICK dStudio, os alunos podem criar suas próprias redes neuronais e depois transmiti-las para a câmera. Os alunos experimentam como, com base na rede neuronal gerada, a câmera classifica autonomamente os resultados do controle da qualidade em classes previamente definidas.

Para o kit, foram preparadas didaticamente cinco tarefas estruturadas uma em função da outra, visando uma aquisição de competências o mais sustentável possível com conhecimentos práticos reais.

Finalmente, na sexta e última tarefa, a rede neuronal gerada pelos próprios alunos é transferida para uma planta de produção real em uma simulação computadorizada em 3D para verificar a qualidade da rede neuronal. Esta tarefa complementa a unidade de aprendizagem e, ao mesmo tempo, serve para motivar os participantes.

O kit pode ser encurtado em vários cenários ou utilizado em sua totalidade – bem especificamente também por principiantes. O hardware e o software também possibilitam o desenvolvimento de tarefas próprias dos alunos, de modo que não existe um vínculo obrigatório com o manual de experiências fornecido. Mesmo o software do sensor pode ser substituído para desenvolver ou resolver tarefas particularmente complexas com o sensor.

Saiba mais sobre como adquirir o kit da prática aqui.