¡Activa tu carrera con Industry 4.0 III: Advanced Computational Technologies — Inscríbete ahora! Curso en inglés

Este curso ofrece una introducción práctica y aplicada a conceptos de machine learning e inteligencia artificial (AI) pensada para entornos industriales. A través de ejemplos reales aprenderás técnicas supervisadas y no supervisadas —como regresión lineal, clasificación, árboles de decisión y clustering (k-means, DBSCAN)— y verás cómo se utilizan para detección de fallos, mantenimiento predictivo y optimización de procesos en sistemas mecánicos.

Además, el curso profundiza en la integración de modelos de machine learning en aplicaciones reales: predicción del desgaste de engranajes, análisis de fallos en rodamientos y la combinación de AI con visión por computadora (operaciones de convolución, procesamiento de imágenes, detección de bordes y métodos avanzados como YOLO y Faster R-CNN) para control de calidad y automatización. También se abordan las diferencias entre AI, machine learning y deep learning, y se presenta aprendizaje por refuerzo aplicado a cobots que optimizan rutas de ensamblaje.

Si buscas aplicar AI para mejorar la eficiencia en manufactura y sistemas industriales, este curso te dará una base técnica sólida y ejemplos prácticos para comenzar a implementar soluciones reales en tu entorno de trabajo.

Lo que aprenderás:

• Comprender los fundamentos de machine learning y su aplicación industrial
• Implementar técnicas supervisadas: regresión lineal y métodos de clasificación
• Diseñar y aplicar árboles de decisión para diagnóstico y toma de decisiones
• Usar técnicas de clustering (k-means, DBSCAN) para análisis de datos y detección de anomalías
• Aplicar modelos para detección de fallos y mantenimiento predictivo en maquinaria
• Integrar visión por computadora: convoluciones, procesamiento de imagen y detección de bordes
• Implementar reconocimiento avanzado de objetos con YOLO y Faster R-CNN para control de calidad
• Diferenciar AI, machine learning y deep learning y elegir la técnica adecuada
• Introducir aprendizaje por refuerzo en el contexto de cobots y optimización de ensamblaje
• Traducir modelos y resultados en soluciones prácticas para la industria 4.0

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 75
• Duración: 9 horas aproximadamente

Requisitos:

• Estudiantes de licenciatura o posgrado (B.S. o equivalente)
• Ingeniería Mecánica
• Ingeniería de Manufactura
• Ingeniería Aeroespacial
• Ingeniería Electrónica
• Ingeniería en Software/Computación
• Técnicos con experiencia en la industria

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros
• Estudiantes avanzados o de posgrado
• Emprendedores e innovadores
• Diseñadores y profesionales de manufactura (con o sin título universitario)
• Profesionales que buscan crecimiento profesional en industrias manufactureras

¿Qué esperas para comenzar?

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