Este diplomado busca dotar a los participantes de conocimientos prácticos en Inteligencia Artificial (IA) aplicados a la Gestión de Activos y el mantenimiento. Se explorará cómo la Inteligencia Artificial puede optimizar la gestión y el mantenimiento de activos, con un enfoque práctico y orientado a la aplicación en el mundo real.
En un entorno industrial cada vez más digitalizado, la gestión eficiente de activos y el mantenimiento predictivo juegan un papel fundamental para garantizar la continuidad operacional, la reducción de costos y la optimización del ciclo de vida de los equipos. La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en estos procesos se ha convertido en una herramienta estratégica para la transformación digital, permitiendo la automatización de tareas, la predicción de fallas y la toma de decisiones basada en datos.
El Diplomado en Inteligencia Artificial y Gestión de Activos responde a la creciente necesidad de formar profesionales con competencias técnicas en la aplicación de IA para la industria. El programa está diseñado para ofrecer una formación integral que combina fundamentos teóricos con una alta orientación práctica, abordando desde los conceptos básicos de IA hasta el desarrollo de soluciones avanzadas con Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa.
En un entorno industrial cada vez más digitalizado, la gestión eficiente de activos y el mantenimiento predictivo juegan un papel fundamental para garantizar la continuidad operacional, la reducción de costos y la optimización del ciclo de vida de los equipos. La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en estos procesos se ha convertido en una herramienta estratégica para la transformación digital, permitiendo la automatización de tareas, la predicción de fallas y la toma de decisiones basada en datos.
El Diplomado en Inteligencia Artificial y Gestión de Activos responde a la creciente necesidad de formar profesionales con competencias técnicas en la aplicación de IA para la industria. El programa está diseñado para ofrecer una formación integral que combina fundamentos teóricos con una alta orientación práctica, abordando desde los conceptos básicos de IA hasta el desarrollo de soluciones avanzadas con Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa.
Desarrollar en los participantes una comprensión sólida de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la gestión de activos, fortaleciendo sus habilidades en programación, Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa. Además, fomentar la capacidad de diseñar e implementar soluciones basadas en Inteligencia Artificial para optimizar la eficiencia operativa y mejorar la toma de decisiones en el ámbito de la gestión de activos.
El diplomado se desarrolla bajo un enfoque teórico-práctico, combinando sesiones magistrales con ejercicios aplicados y estudios de caso. Se emplea una metodología que favorece el aprendizaje activo mediante herramientas digitales, simulaciones y plataformas de programación como Google Colab, TensorFlow y Scikit-Learn.
Está dirigido a profesionales, técnicos, estudiantes y personas interesadas en la aplicación de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la gestión de activos y el mantenimiento industrial. Este programa abarca conocimientos en programación, Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa con un enfoque práctico orientado a la optimización de procesos industriales y la toma de decisiones basada en datos.
144 horas, 12 sesiones virtuales con una metodología combinada magistral y práctica. Se entregará certificación de participación y aprobación digital.
Modalidad Virtual
| Módulo | Contenidos |
|---|---|
| Módulo 1: Introducción a la IA y Gestión de Activos (6 horas) | · Conceptos básicos de Inteligencia Artificial y su importancia en la gestión de activos. Se explorarán casos de uso y beneficios. |
| Módulo 2: Programación en Python (9 horas) | · Introducción básica a Python, análisis y manipulación de datos para la toma de decisiones, prácticas en Google Colab. |
| Módulo 3: Machine Learning Aplicado a la Gestión de Activos (9 horas) | · Introducción a Machine Learning: Conceptos clave y tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y reforzado). |
| Módulo 4: Deep Learning Aplicado a la Gestión de Activos (9 horas) | · Introducción a Deep Learning: Diferencias con Machine Learning y principales arquitecturas de redes neuronales. |
| Módulo 5: Inteligencia Artificial Generativa en la Gestión de Activos (9 horas) | · Introducción a la IA Generativa: Conceptos clave, diferencias con otras técnicas de IA y aplicaciones en la industria. |
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UbicaciónE49, espacio 2011 Escuela de Ingeniería Mecánica de la Universidad del Valle, Sede Meléndez |
Número de teléfonoWhatsApp 3014782056 |
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Correo electrónicoEsta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. |