Diplomado de Inteligencia Artificial Aplicada a Minería
En este diplomado los participantes podrán conocer los conceptos y metodologías necesarias para implementar un proyecto aplicando las herramientas de IA para el manejo de datos, análisis, model...
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Módulo 01: Introducción a la Inteligencia Artificial en Minería.
Presentaciones Módulo 1 – IA Aplicada a Minería
2:00:00Bienvenida Diplomado Inteligencia Artificial Aplicada a Minería
0:00:31Objetivos del Diplomado
0:01:08Contenidos del Diplomado
0:01:59Por qué aplicar Inteligencia Artificial
0:14:50Introducción
0:00:27Definición de Inteligencia Artificial
0:06:16Tipos de Inteligencia Artificial
0:02:43Áreas que componen la Inteligencia Artificial
0:07:02Introducción a Python
0:00:31Características principales de Python
0:02:06Instalación de Python
0:04:55Concepto de librerías y módulos
0:10:11Ejemplos de módulos
0:13:05Bibliografía
0:01:53Siguientes unidades
0:00:53Tipos y estructuras de datos
0:12:15Estructuras de control
0:13:05Funciones
0:08:23Bibliografía
0:01:02Cierre
0:01:48Examen – Módulo 1 Diplomado de Inteligencia Artificial Aplicada a Minería
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Módulo 02: Creación de un set de datos.
Material Descargable – IA Aplicada a Minería
Presentaciones Módulo 2 – IA Aplicada a Minería
Introducción creación de un set de datos
0:02:07Biblioteca para manejo de datos
0:08:41Carga y almacenamiento de datos
0:06:35Códigos para cargar y preparación de datos I
0:25:54Bibliografía
0:02:38Introducción limpieza de datos
0:01:25Funciones avanzadas de Pandas
0:17:19Códigos para preparación de datos II
0:19:46Bibliografía limpieza de datos
0:02:41Introducción herramientas gráficas
0:01:31Matplotlib
0:19:34Seaborn
0:12:35Gráficos directamente desde Panda
0:05:24Bibliografía herramientas gráficas
0:01:18Introducción Ejercicios prácticos
0:01:34Lectura de datos
0:16:13Modificación de variables
0:08:51Unión de DataFrame
0:05:40Generación de nuevas variables y filtros de datos
0:20:14Calculo de variables y métricas en ventanas de tiempo
0:09:35Parte gráfica
0:13:47Seaborn Ejercicios prácticos
0:22:30Función Pandas Report
0:06:33Examen – Módulo 2 Creación de un Set de Datos
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Módulo 03: Construcción de modelos.
Presentaciones Módulo 3 – Construcción de Modelos
2:00:00Introducción algoritmos y ML
0:00:56Concepto de algoritmos supervisados
19:35:00Algoritmos de clasificación
0:05:35Algoritmos de regresión
0:04:59Introducción construcción de modelos
0:00:52Algoritmos de regresión II
0:06:02Algoritmos de clasificación II
0:11:00Introducción redes neuronales
0:00:46Redes neuronales
0:24:25Examen – Módulo 3 Construcción de Modelos
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Módulo 04: Otras técnicas de IA.
Presentaciones Módulo 4 – Otras técnicas de IA
Introducción I
0:01:46Concepto de Heurística
0:06:32Concepto de Metaheurísticas
0:04:27Familia de algoritmos de IA
0:03:31Bibliografía I
0:01:37Introducción II
0:01:39Búsqueda de parámetros
0:08:47Caso algoritmos genéticos
0:16:46Caso algoritmos genéricos (continuación)
0:16:59Bibliografía II
0:01:04Examen – Módulo 4 Otras técnicas de IA
1:00:00Material Descargable – Ejercicio módulo 4
Introducción ejercicio módulo 4
0:00:53Preparación de datos
0:09:58Entrenamiento de una red neuronal profunda
0:20:07Creamos un modelo de optimización isamp Particle Swam Optimization (IA)
0:10:02Término
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Módulo 05: Aplicación práctica.
Proyecto de Título – Aplicación práctica diplomado IA
Sobre el Diplomado
En este diplomado los participantes podrán conocer los conceptos y metodologías necesarias para implementar un proyecto aplicando las herramientas de IA para el manejo de datos, análisis, modelación y optimización de procesos mineros, con énfasis en beneficio de minerales.
Objetivos
Conocer y aplicar herramientas para el tratamiento y análisis de datos.
Desarrollar modelos de regresión y clasificación mediante técnicas de machine learning.
Implementar técnica de computación evolutiva para optimización de procesos.
Ejecución integral de un proyecto aplicado en el proceso de concentración.
A Quién Está Dirigido
Está dirigido a todo aquel que quiera aprender de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en minería y/o profesionales con conocimientos en data analítica que quieran aprender de aplicaciones en la industria minera.
Se recomienda este programa a ingenieros metalurgistas, químicos, electrónicos, minas, industriales y licenciados en una disciplina afín.
El Diplomado estará enfocado a personal encargado de analizar y dirigir el proceso de beneficio de minerales.
Contenidos
El Diplomado posee cinco módulos base formados cada uno por tres unidades. Los cuatro primeros módulos se enfocan en los aspectos teóricos, reforzados con ejercicios prácticos sobre procesamiento de minerales. El último módulo se enfoca en la ejecución integral de un proyecto aplicado en la optimización de un proceso.
Malla del Diplomado
Módulo 01: Introducción a la Inteligencia Artificial en Minería.
Módulo 02: Creación de un set de datos.
Módulo 03: Construcción de modelos.
Módulo 04: Otras técnicas de IA.
Módulo 05: Aplicación práctica.
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Deep Copper
DeepCopper es una empresa que integra algoritmia y analítica avanzada con amplios conocimientos en procesamiento de minerales. Creada por Ingenieros con mas de 17 años de experiencia en IA y optimización de procesos que hoy lideran un equipo multidisciplinario de profesionales con un objetivo común: integrar diversas áreas del conocimiento para crear soluciones que optimicen tus procesos productivos.
Reseñas

$1.190.000
Este Curso incluye:
muy bueno para aprender herramientas de python de análisis de datos, gráficos, redes neuronales y algoritmos genéticos