Inteligencia Artificial en Ingeniería Industrial y de Gestión

Resumen

SOBRE EL CURSO:

La inteligencia artificial está habilitando activamente soluciones novedosas en sectores industriales y de gestión. Esto resulta en un aumento significativo en la demanda de especialistas que comprendan los principios subyacentes a los sistemas tecnológicos que impulsan los negocios contemporáneos.

Este curso presenta los principios fundamentales de muchos subdominios de la inteligencia artificial junto con sus aplicaciones. El curso tiene como objetivo servir como una plataforma introductoria para que los estudiantes exploren enfoques de inteligencia artificial.

El curso utiliza el lenguaje de programación Python para ilustrar e impartir temas teóricos. El curso motiva a los estudiantes a explorar los diversos subdominios de la IA según sus intereses personales, ofreciendo amplios recursos en cada etapa.

PÚBLICO DESTINADO:

Estudiantes de todas las disciplinas de Ingeniería y Ciencia. PRERREQUISITOS:

El estudiante debe haber completado dos semestres de un programa de Ingeniería o Ciencia de grado universitario.

APOYO INDUSTRIAL:

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

Programa de estudio

• 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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Enseñado por

Prof. Deepu Philip, Prof. Prabal Pratap Singh

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Asignaturas

Ciencias de la Computación