Temario del curso
Introducción a la IA generativa
- Panorama general del uso de IA en la manufactura
- Principios de la IA generativa
- Aplicaciones reales y casos de estudio
Optimización del diseño con IA generativa
- Uso de la IA para el diseño y desarrollo de productos
- Caso de estudio: 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 mediante IA
Mejora del control de calidad
- Aplicación de la IA en procesos de aseguramiento de calidad
- Ejercicio: Detección y análisis de defectos impulsada por IA
- Mejora de la calidad del producto mediante algoritmos de aprendizaje automático
Análisis de datos y toma de decisiones
- Interpretación de insights generados por la IA para mejorar la producción
- Actividad grupal: Escenarios de toma de decisiones basada en datos
- Utilización de la 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 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 de la IA en la manufactura
- Exploración de tecnologías emergentes y su impacto potencial
- Sesión interactiva: Preparación para el futuro de la IA en la manufactura
- Mantente a la vanguardia 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 (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
