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La constante evolución de las tecnologías de inteligencia artificial ofrece grandes oportunidades en los ámbitos científico-técnicos e industriales. Frente a esta imparable tendencia, el Grupo SPRI a través de Enpresa Digitala ha programado dos cursos específicos, enfocados a ampliar los conocimientos en dichas áreas. La formación tiene un carácter práctico para responder a las soluciones reales, tanto en entornos de investigación como en la producción industrial. Ambos cursos se realizarán de forma presencial, con un número reducido de plazas y adaptando el espacio para seguir todas las normativas de seguridad sanitaria, aunque también se podrán seguir online vía streaming.
Detección de fallos en el proceso productivo gracias al aprendizaje automático
El primero de los cursos es Inteligencia Artificial para la Industria: detectar problemas de manufacturing, que arranca el próximo 28 de octubre y finaliza el 16 de diciembre. Esta formación está enfocada a aplicar el análisis de datos para identificar puntos de fallo en la producción industrial.
A través de la práctica, las personas asistentes aprenderán a utilizar herramientas de inteligencia artificial para crear un modelo que avise si hay errores en el proceso de manufactura. La formación no se enfoca tanto a la teoría como a obtener los conocimientos necesarios para dar respuesta a un problema real. Para ello, se trabajarán datasets de un proceso productivo y se crearán modelos que permitan detectar piezas fallidas.
El programa, de 60 horas lectivas, incluye una introducción a las metodologías basadas en datos y a las plataformas industriales de digitalización 4.0. A partir de ahí, el alumnado aprenderá a modelar y analizar los datos para crear modelos de predicción, validarlos e integrarlos en procesos industriales. Para realizar el curso es necesario contar con conocimientos de programación básica.
El equipo docente está formado por profesionales con amplia experiencia en inteligencia artificial, plataformas de datos y visualización procedentes de Mondragon Unibertsitatea, Ikerlan, Vicomtech y Tecnalia. El taller se realizará en las instalaciones de Garaia Enpresa Digitala en Arrasate-Mondragon, con 12 plazas presenciales y emisión en streaming. El plazo de inscripciones está abierto hasta el 23 de octubre.
Deep Learning aplicado a la Visión Artificial
El próximo 2 de noviembre arranca en Bizkaia Enpresa Digitala el curso Visión Artificial: conceptos básicos y nuevas tendencias basadas en Deep Learning. Las tecnologías de visión artificial se utilizan en multitud de ámbitos, como la biomedicina, la robótica industrial o el control de calidad en procesos productivos, entre otros. Los avances en inteligencia artificial han hecho que estas tecnologías estén avanzando a pasos agigantados. Por ello, el taller está enfocado a mostrar las nuevas posibilidades de la visión artificial en áreas científicas e industriales.
El objetivo del curso es ofrecer una formación en técnicas básicas y avanzadas de visión artificial unida al deep learning, con un enfoque teórico-práctico. A lo largo de las 30 horas de formación, el alumnado aprenderá a procesar imágenes industriales y biomédicas, realizar la calibración de cámaras, filtros y transformaciones especiales en imágenes así como a aplicar conceptos básicos de deep learning.
A lo largo del curso se realizarán ejercicios prácticos con Matlab y Python, así que es necesario contar con conocimientos básicos de programación en alguno de estos lenguajes para poder realizar la formación. El programa está especialmente enfocado a profesionales con perfiles técnicos en sectores como la industria o la investigación que tengan interés en aprender a aplicar técnicas de visión artificial.
El curso estará dirigido por los profesores de Mondragon Unibertsitatea Nestor Arana-Arexolaleiba, experto en visión artificial y robótica, y Luka Eciolaza, experto en machine learning y deep learning. La formación se realizará en las instalaciones de Bizkaia Enpresa Digitala, en el Parque Tecnológico de Bizkaia, y la fecha límite de inscripción es el próximo 26 de octubre. El número de plazas está limitado a 12 personas, aunque también se emitirá online de manera simultánea.
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