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Temario del curso
Introducción a la IA generativa
- Panorama general del uso de IA en la manufactura.
- Principios de la IA generativa.
- Aplicaciones y casos prácticos en el mundo real.
Optimización del diseño con IA generativa
- Uso de la IA para el diseño y desarrollo de productos.
- Estudio de caso: Diseño generativo en la práctica.
- Fomento de la creatividad e innovación en el diseño de productos.
Mantenimiento predictivo
- Implementación de la IA para predecir el mantenimiento de equipos.
- Taller: Desarrollo de un modelo de mantenimiento predictivo.
- Reducción del tiempo inactivo y los costos de mantenimiento mediante la IA.
Mejora del control de calidad
- Aplicación de la IA en procesos de aseguramiento de calidad.
- Ejercicio: Detección y análisis de defectos impulsados por IA.
- Mejora de la calidad del producto mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Análisis de datos y toma de decisiones
- Interpretación de información generada por IA para mejorar la producción.
- Actividad grupal: Escenarios de toma de decisiones basada en datos.
- Utilización de la visualización de datos para comprender mejor las salidas de la IA.
Integración de la IA en sistemas de manufactura
- Estrategias para adoptar la IA en flujos de trabajo industriales existentes.
- Panel de discusión: Superación de desafíos en la integración de IA.
- Mejores prácticas para implementar IA en entornos manufactureros.
Tendencias futuras en IA para manufactura
- Exploración de tecnologías emergentes y su impacto potencial.
- Sesión interactiva: Preparación para el futuro de la IA en manufactura.
- Mantenimiento de la vanguardia mediante el aprendizaje continuo en IA.
Sesiones prácticas
- Proyectos prácticos con herramientas de IA generativa.
- Revisiones entre pares y presentaciones grupales.
- Proyecto final: Desarrollo de una estrategia integral de IA para un escenario manufacturero.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Formación previa en ingeniería de manufactura o mejora de procesos.
- Conocimiento básico de conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning).
- Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python.
Audiencia objetivo
- Ingenieros de manufactura.
- Especialistas en mejora de procesos.
- Desarrolladores de IA.
14 Horas
Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática