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Quality 4.0 Specialization - Black Belt

Al finalizar el curso, obtendrá competencias técnicas avanzadas para resolver problemas más complejos utilizando Random Forest y XG Boost. Aprenderá a desarrollar un sistema de clasificación múltiple para optimizar la predicción. Aprenderá a desarrollar una solución sostenible con la capacidad de aprender automáticamente fuentes de variación nuevas y transitorias. En general, obtendrá habilidades para resolver problemas complejos e impulsar la innovación.

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Inicio

10/12/2022

Duración

9 hora

Dedicación

6 horas por semana

Precio

$100 USD/Hora (Presencial) - $74 USD/Hora (Virtual)

Idioma

Español

Modalidad

Vía Teams

Horarios

  • Sábado 1 - 8:00 am a 12:30 pm, sesión presencial Sábado 2 - 8:00 am a 12:30 pm, sesión virtual

    Inicia 10/12/2022

Prerequisitos

Candidatos ideales para este curso: - Técnicos de fabricación, ingenieros, gerentes y directores. - Profesionales interesados en la fabricación inteligente. - Profesionales interesados en aprender cómo puede ser el aprendizaje automático aplicado para impulsar la innovación.

Requisitos

Conocimiento en básico de estadística, probabilidad, álgebra lineal y un lenguaje de programación. Además conocer sobre Green Belt

Perfil de ingreso

- Técnicos de fabricación, ingenieros, gerentes y directores. - Profesionales interesados en la fabricación inteligente. - Profesionales interesados en aprender cómo se puede aplicar el aprendizaje automático para impulsar la innovación.

Perfil de egreso

Al terminar el curso usted podrá entender sobre: - Técnicas de Preprocesamiento de Datos - Selección de características - Clasificación no lineal - Técnicas de Optimización de Predicción - Selección de modelo - Revision del proyecto

Obtén tu certificado IA Center

Certificado IA Center

Contenido del curso

Data Preprocessing Techniques

.

Feature Selection

- Filter methods
- Wrapper
- Embedded

Non-linear Classification

- Xgboost
- Random forest

Prediction Optimization Techniques

.

Model Selection

.

Project Review

.

Instructor del curso

Dr. Carlos Alberto Escobar

Dr. Carlos Alberto Escobar

El Dr. Carlos Escobar obtuvo su Doctorado en Ciencias de la Ingeniería con Concentración en IA del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM). Trabajó para GM durante más de siete años como Investigador sénior en el Laboratorio de Investigación de Sistemas de Manufactura, I+D Global. Realizó investigaciones en Calidad 4.0; algoritmos aplicados y desarrollados destinados a la detección de eventos raros de calidad. El Dr. Escobar está certificado en Inteligencia Artificial: Implicaciones para la Estrategia de Negocios del Massachusetts Institute of Technology; cinturón negro en seis sigma y diseño para seis sigma (DFSS) del estado de Arizona Universidad y Universidad de Michigan y maestro cinturón negro de DFSS de la Universidad de GM. Con más de 30 publicaciones en las principales revistas (Journal of Intelligent Manufacturing, Journal of Manufacturing Science and Engineering, International Journal of Lean Six Sigma). El Dr. Escobar fue reconocido como la Estrella de Hoy (es decir, Hispanic Scientific del año) por SHPE, la asociación más grande de los EE. UU. para hispanos en STEM. Actualmente, está siguiendo su Tercera Maestría en Gerencia en Harvard Extension School.