Temario del curso
Introducción a la IA Generativa
- Visión general de la IA en la manufactura
- Principios de la IA generativa
- Aplicaciones reales y estudios de caso
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 y la innovación en el diseño de productos
Mantenimiento Predictivo
- Implementación de IA para la predicción del mantenimiento de equipos
- Taller: Construcción de un modelo de mantenimiento predictivo
- Reducción del tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante 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 los conocimientos generados por la IA para mejorar la producción
- Actividad grupal: Escenarios de toma de decisiones basada en datos
- Utilización de visualización de datos para una mejor comprensión de los resultados de la IA
Integración de la IA en Sistemas de Manufactura
- Estrategias para adoptar la IA en flujos de trabajo manufactureros existentes
- Mesa redonda: Superación de desafíos en la integración de IA
- Mejores prácticas para implementar IA en entornos manufactureros
Tendencias Futuras de la IA en Manufactura
- Exploración de tecnologías emergentes y su potencial impacto
- Sesión interactiva: Preparándose para el futuro de la IA manufacturera
- Mantenerse a la vanguardia mediante el aprendizaje continuo en IA
Sesiones Prácticas
- Proyectos prácticos utilizando 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
- Antecedentes en ingeniería de manufactura o mejora de procesos
- Familiaridad con conceptos básicos de IA y aprendizaje automático (machine learning)
- Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python
Público Objetivo
- Ingenieros de manufactura
- Especialistas en mejora de procesos
- Desarrolladores de IA
Reseñas (3)
Profundidad sobre el contexto de fondo y la formulación de prompts.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Curso - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Traducción Automática
los consejos y las indicaciones recomendadas que podemos llevarnos de esta capacitación
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Traducción Automática
Uso de prompts apropiados y eficaces
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Traducción Automática