Temario del curso
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE COPILOT E IA GENERATIVA Objetivo: Comprender la naturaleza de la inteligencia artificial generativa y su potencial para optimizar las jornadas laborales del ingeniero.
Contenidos Teóricos -Definición y alcance de la Inteligencia Artificial. -Rol de los asistentes virtuales inteligentes. -¿Qué es GitHub Copilot y cómo funciona? -Ventajas concretas para ingeniería y mantenimiento. -Escenarios de aplicación en el contexto de la automatización industrial.
Casos Prácticos -Documentación técnica asistida. -Explicación clara de programas PLC existentes. -Estructuración de listas de tareas de mantenimiento. -Interpretación inteligente de alarmas de proceso.
Ejercicios Prácticos Aplicación de Copilot para resolver interrogantes técnicas vinculadas a la automatización.
MÓDULO 2. INICIACIÓN A PYTHON Objetivo: Adquirir nociones esenciales del lenguaje de programación Python.
Contenidos Teóricos -Introducción a Python y su ecosistema. -Proceso de instalación de Python y Visual Studio Code. -Gestión de variables y tipos de datos. -Operaciones aritméticas básicas. -Manejo de entradas y salidas (I/O). -Estructuras condicionales lógicas. -Bucles y ciclos iterativos fundamentales.
Ejercicios Prácticos Desarrollo de pequeños programas para: -Conversión de unidades de medida. -Cálculo de caudales de flujo. -Evaluación de eficiencia operativa. -Transformación de señales analógicas.
MÓDULO 3. PROGRAMACIÓN ORIENTADA A COPILOT
Objetivo: Integrar Copilot en el flujo de trabajo para la codificación asistida en Python.
Contenidos Teóricos
-Configuración e instalación de GitHub Copilot.
-Integración y uso dentro del entorno Visual Studio Code.
-Aceleración en la generación automática de código.
-Herramientas de depuración y corrección de errores con Copilot.
-Directrices para redactar instrucciones claras y efectivas.
Ejercicios Prácticos
Creación de scripts mediante asistencia de IA para:
-Conversiones de temperatura.
-Cálculos de niveles de producción.
-Agrupación y registro de variables operativas.
-Elaboración de informes ejecutivos simples.
MÓDULO 4. PROCESAMIENTO INICIAL DE DATOS INDUSTRIALES
Objetivo: Filtrar y procesar información relevante del sector industrial empleando Python y la asistencia de Copilot.
Temas Clave
-Lectura y parseo de archivos CSV.
-Gestión elemental de conjuntos de datos.
-Cálculo de promedios y valores máximos.
-Detección de anomalías y valores fuera de especificación.
-Redacción automática de conclusiones resumidas.
Ejercicios Prácticos
Análisis de un conjunto de datos con variables de proceso y emisión de un resumen operativo detallado.
MÓDULO 5. CASOS DE USO EN AUTOMATIZACIÓN
Objetivo: Trasladar los conocimientos adquiridos a escenarios reales de planta industrial.
Contenidos Teóricos
-Automatización en la generación de reportes periódicos.
-Desarrollo de herramientas auxiliares para mantenimiento preventivo.
-Codificación y documentación de lógicas PLC.
-Soportar el análisis root cause en fallas técnicas.
Ejercicios Prácticos
Construcción de un asistente básico capaz de:
-Aceptar una alerta o alarma detectada.
-Solicitar datos contextuales al operador.
-Proveer una recomendación inicial de acción.
PROYECTO FINAL
Mini Proyecto Integrador
Desarrollo de una aplicación Python autónoma que:
1. Importe datos históricos de producción desde un archivo externo.
2. Determine indicadores clave de rendimiento (KPIs) básicos.
3. Utilice Copilot como co-piloto durante la fase de codificación.
4. Finalice con la generación de un reporte claro de los resultados obtenidos.
Requerimientos
PROPÓSITO INSTITUCIONAL
Familiarizarse con los principios de GitHub Copilot y adquirir habilidades en Python para crear aplicaciones que faciliten el análisis de información industrial, la elaboración de reportes y la automatización de tareas rutinarias.
Público Objetivo:
-Ingenieros de Automatización
-Ingenieros de Control
-Técnicos en Instrumentación
-Programadores de sistemas PLC y SCADA
-Equipo de Mantenimiento Industrial
Reseñas (3)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
El formador puede ajustar el nivel del curso durante la capacitación para adaptarlo a nuestro nivel de comprensión del tema, de manera que podamos adquirir conocimientos más útiles que nos ayuden a aprovechar mejor las herramientas en nuestro trabajo diario.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Traducción Automática
