Este curso avanzado está diseñado para profesionales en el ámbito de diseño de productos y científicos de datos que buscan integrar técnicas avanzadas de análisis de datos y modelos de inteligencia artificial (IA) en el proceso de diseño y desarrollo de productos. A través de un enfoque intensivo en la aplicación de descriptores químicos, datos de mercado, y propiedades fisicoquímicas, el programa ofrece una comprensión profunda de cómo emplear el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y análisis multivariado para la innovación en productos.
Los participantes se sumergirán en metodologías de ciencia de datos aplicadas específicamente al diseño de productos, incluyendo la preparación y manejo de grandes conjuntos de datos, la selección y aplicación de modelos de ML como redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, y algoritmos de ensamble, así como técnicas de reducción de dimensionalidad y análisis de componentes principales (PCA) para la interpretación de datos complejos.
A lo largo del curso, se hará énfasis en la importancia de los descriptores químicos y las propiedades fisicoquímicas en la predicción de la funcionalidad y el éxito del producto, utilizando estudios de caso para ilustrar la aplicación práctica de estos conceptos en escenarios de la vida real. Además, se cubrirán estrategias de evaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros, y validación cruzada para asegurar la precisión y eficacia de los modelos predictivos desarrollados.
Dirigido a aquellos con una base en ciencias de la computación, química, ingeniería, o campos relacionados, este curso es ideal para las personas que buscan liderar la innovación en el diseño de productos mediante la integración de soluciones de IA y análisis de datos avanzados. Al finalizar, los participantes tendrán las habilidades técnicas para aplicar análisis predictivo y modelos de IA en el diseño de productos, impulsando la innovación y la eficiencia en sus organizaciones. El curso muestra diferentes herramientas de acceso libre que se pueden usar para analizar datos de ingredientes, formulación, envase, análisis sensorial, científicos y con esta información desarrollar modelos de aprendizaje automático para diseñar productos innovadores.
Entre los elementos diferenciales que tiene el curso se encuentran:
1. El uso de herramientas de acceso libre es decir que no tienen que comprar algún software
2. Posibilidad de usar el sistema de cómputo de alto desempeño de la Universidad de los Andes (HPC)
3. La experiencia y conocimiento de los profesores en el diseño de producto
4. Conocer las herramientas que son tendencia para el diseño de productos
Estado
Finalizado
Modalidad
Virtual
Fechas
09 de abril al 02 de mayo del 2024
Horario
Martes y jueves de 6:00 p.m. a 8:00 p.m. (hora Colombia)
Duración
7 Sesiones | 4 Semanas | 14.0 Horas
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