La Inteligencia Artificial Aplicada a la Industria (IFCD0152)
Curso de inteligencia artificial aplicada a la industria
La inteligencia artificial aplicada a la industria no consiste en entrenar modelos por entrenarlos, sino en reducir paradas no planificadas, detectar defectos antes de que lleguen al cliente y ajustar procesos que hasta ahora dependían del criterio de un operario experimentado. Esta especialidad del catálogo de especialidades formativas, de 125 horas online en directo, aborda ese enfoque desde los dos lados: el de la planta y el del dato.
El primer módulo, de 60 horas, sitúa la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el contexto industrial. Se ven las metodologías de desarrollo de proyectos, los factores que determinan que uno llegue a producción y los que lo hacen fracasar, la relación con los sistemas de control existentes y las oportunidades reales de optimización y automatización de procesos. Es la parte que evita el error más común: empezar por el algoritmo en lugar de por el problema.
El segundo módulo, de 65 horas, entra en la ciencia de datos aplicada. Se trabajan con Python los algoritmos que resuelven los problemas típicos de la industria 4.0: mantenimiento predictivo a partir de series temporales de sensores, control de calidad mediante clasificación e inspección visual, detección de anomalías, y optimización de parámetros de proceso. Se cubre el ciclo completo —preparación del dato, entrenamiento, evaluación y ajuste— con atención especial a la validación, porque un modelo que funciona en el portátil y no en planta no sirve de nada.
Está dirigido a personal técnico de producción, mantenimiento, calidad e ingeniería de proceso, y a perfiles de datos que se incorporan a un entorno industrial. Para reforzar la base de aprendizaje automático encaja Machine Learning Aplicado Usando Python (IFCD093PO), y para la parte de redes neuronales está Desarrollo de Aplicaciones Basadas en Deep Learning Usando TensorFlow/Keras (IFCD092PO).
La formación se imparte en remoto y en directo, con grupos reducidos. Calendario, horario y número de participantes se acuerdan con cada organización. El desglose de horas por módulo procede del programa oficial de la especialidad.
Formación en IA y machine learning para entornos industriales e industria 4.0
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¿Qué se aprenderá?
Objetivos del curso
- Desarrollar proyectos de inteligencia artificial y machine learning en entornos industriales.
- Optimizar y automatizar procesos industriales con soluciones basadas en IA.
- Aplicar técnicas de machine learning con Python para resolver problemas de la industria 4.0.
¿Por qué este curso?
Una formación con impacto real y medible
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Cifras de éxito
"Este curso nos ha ayudado a tener éxito en nuestro sector."
Testimonios
Contenidos
Temario
A continuación detallamos todos los módulos impartidos en este curso. Si tiene alguna duda o no aparece, contacte con nosotros.
- Módulo 1Los Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la Industria
- Módulo 2Ciencia de Datos: los Algoritmos de IA y ML para la Industria
Los Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la Industria
60 horas
Aborda el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial y machine learning en entornos industriales, con las metodologías adecuadas, los factores clave de éxito y la optimización y automatización de procesos.
Ciencia de Datos: los Algoritmos de IA y ML para la Industria
65 horas
Trabaja la aplicación de técnicas de machine learning con Python en el sector industrial para resolver problemas complejos de la industria 4.0, evaluando y optimizando dichas técnicas.
Metodología
Aprendizaje basado en la práctica
Llevar un proyecto de IA industrial del planteamiento a la validación en planta
Sesiones en directo con formador y grupos reducidos, con práctica guiada sobre proyectos reales. El itinerario parte de los fundamentos de la inteligencia artificial y el machine learning en el contexto industrial, con las metodologías de desarrollo de proyectos, los factores de éxito y las oportunidades de optimización y automatización de procesos. Continúa con la ciencia de datos aplicada: algoritmos con Python para mantenimiento predictivo, control de calidad, detección de anomalías y optimización de parámetros, cubriendo el ciclo completo desde la preparación del dato hasta la evaluación y el ajuste del modelo. Los entornos de trabajo y los conjuntos de datos utilizados se concretan en la propuesta. El desglose de horas por módulo procede del programa oficial de la especialidad.


Público objetivo
Formación oficial del catálogo de especialidades formativas
Perfiles de producción, mantenimiento, calidad e ingeniería de proceso en entornos industriales
Se ha de cumplir al menos uno de estos requisitos: certificado de profesionalidad de nivel 1, título Profesional Básico (FP Básica), título de Graduado en Educación Secundaria Obligatoria (ESO) o equivalente, título de Técnico (FP de Grado Medio) o equivalente, certificado de profesionalidad de nivel 2, haber superado la prueba de acceso a Ciclos Formativos de Grado Medio o título de Bachiller o equivalente.
FAQ
Resolvemos tus dudas sobre la formación
Aclaramos las dudas más comunes sobre el curso, desde los requisitos previos hasta la metodología y el soporte disponible, para asegurarte de que estés completamente preparado para aprovechar al máximo esta formación.
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