CURSO » INTRODUCCIÓN AL USO DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) PARA EL ANÁLISIS DE VIBRACIONES. ILUSTRACIÓN CON CASOS PRÁCTICOS

Del 02/03/2021 al 23/03/2021
Este Ciclo de Especialización está orientado al uso práctico de técnicas de Machine Learning en problemas que habitualmente se encuentran los Ingenieros Industriales.
El Ciclo consta de los siguientes cursos, cada uno con un programa de impartición estimado de 10 horas:

CURSO 1: Introducción al uso del Aprendizaje Automático (Machine Learning) para el análisis de vibraciones. Ilustración con casos prácticos.
CURSO 2: Análisis de la señal y anomalías en máquinas. Aplicación de Machine Learning al análisis de series temporales.
CURSO 3: Aprendizaje Automático en el Mantenimiento Predictivo de Maquinaria Industrial. Detección de anomalías en la señal, clasificación de fallos, predicción del tiempo hasta fallo (RUL, Remaining Useful Life)
• PROYECTO FINAL: Construcción y testeo de un analizador de vibraciones de bajo coste. Aplicación al uso práctico en mantenimiento predictivo de máquinas.
El programa ha sido diseñado con un enfoque autocontenido, de forma que cada uno de ellos constituya una unidad de conocimiento en sí mismo.
En cualquier caso es altamente recomendable el conocimiento de los conceptos de los cursos anteriores antes de abordar el siguiente.

Datos del curso

Tipo de evento: Curso

Horario: 2, 9, 16 y 23 de marzo (18:00 a 20:30)

Ubicación: POR VIDEOCONFERENCIA

Categoría: Industria 4.0

Estado: En curso

Precio: Desde 80.00 €

Presentación

Adquirir una visión general de la predicción basada en datos, frente a la tradicional (basada en modelos predictivos).
• Comprender los conceptos clave del Aprendizaje Automático en el marco del análisis de vibraciones.
• Familiarización con el entorno de Kaggle para la realización de cálculos de Aprendizaje Automático en la nube.
• Consolidar los conceptos adquiridos mediante la realización de un caso práctico

Programa

10 HORAS

1. Introducción al Aprendizaje Automático para Ingenieros Industriales
a. La curva ROC: Sensibilidad frente a especificidad para un clasificador binario
b. Herramientas de cálculo:
i. Análisis interactivo con cuadernos Jupyter
ii. Entornos de software Low Code para Machine Learning
2. Introducción a Kaggle: Herramienta de Aprendizaje Automático para análisis interactivo
3. Fundamentos del análisis de vibraciones en máquinas
4. Caso práctico: Predicción de la vida útil para un turbofán. Dataset liberado por NASA.

Dinámica de trabajo

Para la realización del curso se necesita ordenador portátil con conexión a internet.
Los diferentes ejercicios del curso correrán en la nube, por lo que no se necesita un PC especialmente potente.
La plataforma de trabajo, Kaggle , es de acceso gratuito. No se requiere instalar nada en el portátil.

Metodología

Presencial a distancia (por videoconferencia)

Más información

Dpto. de Formación
954989098
formacion@coiiaoc.com