Diploma de Postítulo
Diploma en Inteligencia Artificial para Confiabilidad y Mantenimiento Predictivo
Informaciones
- Maricarmen Núñez
- +562 2978 4591
- diplodimecma@ing.uchile.cl
Fecha y hora
5/06/26 al 19/12/26 - viernes , sabado - 09:00 hrs.
Lugar
Online – sincrónico (vía Zoom) (Con apoyo de plataforma U-Cursos para gestión académica. )
Dirigido a
Profesionales de ingeniería y disciplinas afines con roles en confiabilidad, mantenimiento predictivo o análisis de datos. Ideal para quienes buscan innovar en minería, energía, manufactura
Organiza
Departamento de Ingeniería Mecánica
Valor
144 UF
Aplica Inteligencia Artificial para transformar la confiabilidad y el mantenimiento predictivo en la industria
Este diploma entrega una formación avanzada en Inteligencia Artificial aplicada a la confiabilidad y el mantenimiento predictivo de activos físicos. Integra herramientas de análisis de datos, aprendizaje de máquinas y aprendizaje profundo con aplicaciones prácticas en entornos industriales, permitiendo a los participantes diseñar, implementar y desplegar soluciones basadas en datos para la detección de anomalías, diagnóstico y pronóstico de fallas.
DIRIGIDO A
- Profesionales de ingeniería y disciplinas afines que se desempeñen o busquen especializarse en confiabilidad, mantenimiento predictivo, analítica de datos o transformación digital en entornos industriales.
REQUISITOS
- Título profesional universitario, grado de licenciatura o técnico de nivel superior.
- Contar con equipo con conexión a internet.
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
- Formar especialistas capaces de diseñar, implementar y optimizar modelos de Inteligencia Artificial para el diagnóstico, detección de anomalías y pronóstico de fallas en activos físicos, utilizando datos industriales.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Al finalizar el programa, el/la estudiante será capaz de:
- Aplicar conceptos de IoT, Big Data e Industria 4.0 en la gestión de activos.
- Utilizar Python y sus principales librerías para el análisis de datos.
- Implementar modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo.
- Desarrollar soluciones de diagnóstico y pronóstico basadas en datos.
- Construir dashboards interactivos y soluciones en la nube.
- Integrar modelos avanzados como LLM en mantenimiento predictivo.
PLAN DE ESTUDIOS
13 módulos, 160 horas lectivas (total 378 horas con trabajo grupal y lectura).
- Módulo 1: IoT y Big Data en Confiabilidad y Mantenimiento (2 horas)
- Módulo 2: Taller de Python (6 horas)
- Módulo 3: Taller de Pandas (8 horas)
- Módulo 4: Adquisición y Procesamiento de Datos (16 horas)
- Módulo 5: Aprendizaje de Máquinas (16 horas)
- Módulo 6: Aprendizaje Profundo para Diagnóstico (16 horas)
- Módulo 7: Aprendizaje Profundo para Pronóstico (16 horas)
- Módulo 8: Procesamiento y Reconocimiento de Imágenes (8 horas)
- Módulo 9: Mecanismos de Atención y Transformadores (8 horas)
- Módulo 10: Aprendizaje No Supervisado y Detección de Anomalías (16 horas)
- Módulo 11: Optimización para la Toma de Decisiones (16 horas)
- Módulo 12: Desarrollo de Dashboards y Despliegue (16 horas)
- Módulo 13: Large Language Models (LLM) en Mantenimiento Predictivo (16 horas)
CUERPO DOCENTE
- Enrique López Droguett (Director Académico): Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de Chile. PhD en Reliability Engineering, University of Maryland.
- Viviana Meruane: Profesora Titular, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de Chile. PhD en Ingeniería Mecánica, KU Leuven.
- Richard Weber: Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile. PhD en Investigación de Operaciones, RWTH Aachen.
- Juan Tapia Farías: Senior Researcher, Hochschule Darmstadt, Alemania. Doctor en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile.
- Eduardo Rodríguez: Investigador Senior, Center for Reliability Science and Engineering, UCLA. PhD en Ingeniería Mecánica, Universidad de Chile.
METODOLOGÍA
- Clases online sincrónicas con enfoque aplicado, que combinan exposiciones, talleres prácticos, análisis de datos industriales y desarrollo de un proyecto final integrador.
- Modalidad: Online – sincrónico (vía Zoom), con apoyo de plataforma U-Cursos para gestión académica. Las clases son grabadas y están disponibles hasta dos semanas después de finalizado el programa.
EVALUACIÓN
- El programa se aprueba con nota mínima 4,0 (escala 1,0–7,0) en cada módulo.
- Incluye evaluaciones prácticas y un proyecto final aplicado.
FECHA Y HORARIO
- Inicio: 05 de junio de 2026.
- Término: 19 de diciembre de 2026.
- Clases: Viernes y sábados, 09:00 a 18:00 hrs., dos veces al mes.
- Modalidad: Online – sincrónico (vía Zoom).
- Precio c/desc.
- 115,2 UF (20% · Pago anticipado hasta el 21/04/2026)
Descuentos (Precio Lista 144 UF IVA exento):
| % Descuento | Tipo de descuento | Descuento aplicado |
|---|---|---|
| 20% | Inscripción anticipada hasta el 21/04/2026. | 115,2 UF |
| 10% | Inscripción anticipada hasta el 20/05/2026. | 129,6 UF |
| 50% | Funcionari@s de la Universidad de Chile - jornada de 44 horas - o sus cargas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año). | 72 UF |
| 30% | Afiliados/as Caja Los Andes (no acumulable con descuentos por inscripción anticipada ni con descuentos para socios del Instituto de Ingenieros). | 100,8 UF |
| 25% | Socios del Instituto de Ingenieros (no acumulable con descuentos por inscripción anticipada ni con descuento de Caja Los Andes). | 108 UF |
| 25% | Funcionari@s de la Universidad de Chile – jornada de 22 horas – o sus cargas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año). | 108 UF |
| 25% | Egresad@s de pregrado, postgrado y educación continua de la Universidad de Chile (acreditar con Certificado o Diploma). | 108 UF |
| 10% | Por pago al contado del arancel (acumulable con cualquiera de los descuentos anteriores). | 129,6 UF |
*Los descuentos no son acumulables entre sí Formas de pago: Webpay Crédito - Débito Transferencias Orden de compra - Empresas u organizaciones
Información de contacto
La Escuela de Postgrado y Educación Continua se reserva el derecho de suspender la realización del programa si no cuenta con el mínimo de participantes. Al inscribirte, aceptas nuestros reglamentos, términos y condiciones.