Inteligencia Artificial en Ingeniería Industrial y de Gestión

Resumen

ABOUT THE COURSE:

Artificial intelligence is actively enabling novel solutions in industrial and management sectors. This results in a significant increase in the demand for specialists who comprehend the principles underlying the technological systems that propel contemporary businesses.

This course presents the foundational principles of many subdomains of artificial intelligence along with their applications. The course aims to serve as an introductory platform for students to explore artificial intelligence approaches.

The course employs the Python programming language to illustrate and impart theoretical topics. The course motivates students to explore the diverse subdomains of AI according to their personal interests by offering ample resources at each stage.INTENDED AUDIENCE:

Students of all Engineering and Science disciplines.PREREQUISITES:

The student should have completed two semesters of UG Engineering or Science program.INDUSTRY SUPPORT:

TCS, Accenture, Tech Mahindra, Capgemini India Pvt Ltd., Genpact.

Programa

• Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición e historia de la IA
Importancia de la IA en los sectores industrial y de gestión
Visión general de los subdominios en IA
• Programación con Python para IA
Conceptos básicos de programación en Python
Bibliotecas y herramientas importantes para IA (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado vs no supervisado
Algoritmos clave: Regresión Lineal, Árboles de Decisión, k-Means
Aplicaciones en la industria y gestión
• Recolección y Preprocesamiento de Datos
Fuentes de datos y calidad de los datos
Técnicas de preprocesamiento (normalización, estandarización, codificación)
• Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Fundamentos de las redes neuronales
Introducción al aprendizaje profundo
Casos de uso en la industria
• Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Conceptos básicos de PLN
Herramientas y técnicas (tokenización, análisis de sentimientos)
Aplicaciones en gestión
• Robótica y Automatización
Principios de la robótica en entornos industriales
Herramientas y técnicas de automatización
Estudios de caso
• IA en la Toma de Decisiones y Optimización
Papel de la IA en la mejora de los procesos de toma de decisiones
Algoritmos de optimización (Algoritmos Genéticos, Optimización por Enjambre de Partículas)
Aplicaciones en el mundo real
• Implicaciones Éticas y Sociales de la IA
Entendiendo los sesgos en la IA
Ética de la IA y privacidad de los datos
Estudios de caso sobre ética en IA
• Proyecto Final
Integración de los conceptos aprendidos en un proyecto práctico
Alineación del proyecto con desafíos reales en la industria o gestión
• Recursos y Exploración Adicional
Libros, artículos y cursos en línea recomendados
Visión general de las oportunidades laborales en campos relacionados con la IA
• Compromiso con la Industria
Conferencias de invitados de socios de la industria (TCS, Accenture, etc.)
Estudios de caso y aplicaciones reales de industrias asociadas

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Impartido por

Prof. Deepu Philip, Prof. Prabal Pratap Singh

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Materias

Computer Science