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Quality 4.0 Specialization - Green Belt

Domine las competencias técnicas fundamentales en aprendizaje automático, lo que le permitirá desarrollar un sistema de aprendizaje de control de calidad. Al completar este curso, aprenderá: - Abordar los desafíos que plantea la fabricación de big data. - Identificar las características que contienen el patrón de calidad y cómo se utiliza esta información para rediseño de procesos. - Identificar qué problemas se pueden resolver usando IA y cómo evaluar su probabilidad del éxito.

Inicia sesión para inscribirte Descargar información (PDF Flyer)

Inicio

26/11/2022

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 26/11/2022

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 y álgebra lineal. No requiere conocer lenguajes de programación ni aprendizaje automático.

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: - Clasificación Binaria de Calidad - Sistemas de Calidad del Aprendizaje - Estrategia de resolución de problemas evolucionada - Instalación de Python - Acceso a conjuntos de datos públicos - Clasificación lineal - Asesoramiento en la selección de proyectos

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Certificado IA Center

Contenido del curso

Binary Classification of Quality

- Machine learning theory
- Pattern analyses

Learning Quality Systems

- Definition
- Applications

Evolved Problem Solving Strategy

- Identify
- Instrument
- Extract
- Learn
- Optimize
- Relearn
- Redesign

Python Installation

.

Public Data Sets Access

.

linear Classification

Support vector machine

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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.