Diploma en Inteligencia Artificial para Confiabilidad y Mantenimiento Predictivo

• Contar con equipo con conexión a internet
• Título profesional universitario, grado de licenciatura o técnico de nivel superior

• OBJETIVO GENERAL
  • Formar profesionales capaces de diseñar, implementar y optimizar modelos de IA para diagnóstico, detección de anomalías y pronóstico de fallas en activos físicos.
• OBJETIVOS ESPECÍFICOS
  • Aplicar IoT, Big Data e Industria 4.0 en la toma de decisiones basada en datos.
  • Utilizar Python, Pandas y Numpy para análisis y manipulación de datos.
  • Implementar modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo con Scikit-Learn y TensorFlow-Keras.
  • Desarrollar dashboards interactivos y soluciones en la nube para visualización en tiempo real.
  • Integrar Large Language Models (LLM) en mantenimiento predictivo.

• MODULOS
  • 1. IoT y Big Data: Fundamentos y aplicaciones en mantenimiento (2 hrs).
    1. Taller de Python: Bases de programación y librerías científicas (6 hrs).
    1. Taller de Pandas: Procesamiento y visualización de datos tabulares (8 hrs).
    1. Adquisición de Datos: Integración con SAP/SQL y procesamiento de señales (16 hrs).
    1. Aprendizaje de Máquinas: Modelos predictivos con Scikit-Learn (16 hrs).
    1. Redes Neuronales para Diagnóstico: TensorFlow-Keras y fusión de datos masivos (16 hrs).
    1. Redes Neuronales para Pronóstico: RNN, CNN y modelos híbridos (16 hrs).
    1. Detección de Anomalías: Autoencoders y métodos no supervisados (16 hrs).
    1. Optimización: Toma de decisiones basada en modelos predictivos (16 hrs).
    1. Dashboards: Visualización interactiva y APIs con Flask (16 hrs).
    1. LLM en Mantenimiento: ChatGPT, Gemini y análisis de imágenes (16 hrs).
    1. Taller de Proyecto: Solución integral a desafíos industriales (16 hrs).

Enrique López Droguett (director académico)
PhD en Reliability Engineering (University of Maryland), experto en confiabilidad y gestión de riesgos

Viviana Meruane
PhD en Ingeniería Mecánica (KU Leuven), especialista en vibraciones y salud estructural

Richard Weber
Dr. Investigación de Operaciones, RWTH Aachen, Alemania, especialista en IA

Juan Tapia Farías
Doctor en Ingeniería Eléctrica, investigador en visión computacional y LLM

Gabriel San Martin
Dr. Ingeniería Civil, Universidad de California, Los Angeles UCLA, experto en ciencia de datos y optimización

Eduardo Rodríguez
MsC en Cs. De la Ingeniería, mención Mecánica, Dr(c). Ingeniería Mecánica, Universidad de Chile, especialista en IA