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Temario del curso
Introducción a la IA generativa
- Descripción general de la IA en la manufactura
- Principios de la IA generativa
- Aplicaciones del mundo real 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 previsión del mantenimiento de equipos
- Taller: construcción de un modelo de mantenimiento predictivo
- Reducción del tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento con IA
Mejora del control de calidad
- Aplicación de la IA en los procesos de aseguramiento de la calidad
- Ejercicio: detección y análisis de defectos impulsada por IA
- Mejora de la calidad del producto con algoritmos de aprendizaje automático
Análisis de datos y toma de decisiones
- Interpretación de las perspectivas generadas por la IA para la mejora de la producción
- Actividad grupal: escenarios de toma de decisiones basadas en datos
- Uso de la visualización de datos para comprender mejor las salidas de la IA
Integración de la IA en los sistemas de manufactura
- Estrategias para adoptar la IA en los flujos de trabajo de manufactura existentes
- Panel de discusión: superación de desafíos en la integración de IA
- Mejores prácticas para implementar IA en entornos de manufactura
Tendencias futuras en la IA para la manufactura
- Exploración de tecnologías emergentes y su impacto potencial
- Sesión interactiva: preparación para el futuro de la IA en la manufactura
- Anticiparse a las tendencias con 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 de manufactura
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Antecedentes en ingeniería de manufactura o mejora de procesos
- Familiaridad con conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
- Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python
Audiencia objetivo
- Ingenieros de manufactura
- Especialistas en mejora de procesos
- Desarrolladores de IA
14 Horas
Testimonios (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