Especialización en Inteligencia Artificial para Profesionales Mineros

USD $2990% DTO.
Precio normal: USD $299
112 estudiantes
3 cursos
16 horas de contenido
9 horas de práctica
4 bonos descargables

Beneficios

Aprende a tu ritmo
Acceso ilimitado por 1 año
Cursos actualizados
Bonos descargables
Certificado por cada curso
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La industria minera enfrenta retos en la integración de inteligencia artificial, lo que limita la eficiencia y optimización en la toma de decisiones operativas. La falta de especialización en IA aplicada a minería reduce el potencial de innovación, afectando la competitividad y adaptabilidad de los proyectos mineros a largo plazo.

Nuestra Especialización en Inteligencia Artificial para Profesionales Mineros capacita a ingenieros de mina en técnicas avanzadas de IA para minería. El programa incluye el desarrollo de modelos predictivos, análisis de datos con machine learning, optimización de procesos de producción y monitoreo de condiciones de operación en tiempo real. Los profesionales podrán integrar IA en operaciones mineras, incrementando la eficiencia, precisión y sostenibilidad de los proyectos en un entorno altamente competitivo. 

 

¿QUÉ VAS A LOGRAR?

Implementar modelos de machine learning para optimizar operaciones mineras, mejorando la precisión en la toma de decisiones y maximizando la eficiencia en el proceso productivo de la mina.

Desarrollar herramientas de análisis de datos en Python, utilizando estructuras y algoritmos que permitan un tratamiento eficiente de la información minera y una mejor gestión operativa.

Usar machine learning en Python para crear modelos de optimización en carguío y acarreo, mejorando la eficiencia en los ciclos de producción minera. 

Utilizar bases de datos SQL para el almacenamiento y consulta de información minera, facilitando un acceso rápido y ordenado a datos críticos en las operaciones.

Crear interfaces gráficas en Python que permitan gestionar y visualizar datos geológicos y de producción, mejorando el acceso a información relevante en tiempo real.

Aplicar técnicas de machine learning para el desarrollo de modelos predictivos, anticipando fallas y optimizando el mantenimiento de equipos en minería.

Usar librerías avanzadas de Python como Pandas y Matplotlib para procesar y representar gráficamente datos mineros, facilitando el análisis visual y la interpretación de resultados.

Desarrollar algoritmos de inteligencia artificial adaptados a la minería, mejorando la eficiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos operativos y geológicos.

Integrar inteligencia artificial en procesos mineros clave, logrando una operación más automatizada y aumentando la precisión en las proyecciones de producción y costos.

Automatizar el cálculo y la representación gráfica de métricas clave en minería, optimizando los procesos de análisis y la toma de decisiones basadas en datos.

 

SOBRE LA CERTIFICACIÓN

- Por cada curso obtendrás un certificado de especialización (en total son 3 certificados)

- Por realizar un proyecto donde demuestres lo aprendido, obtendrás un certificado de Excelencia profesional (opcional)

- Al aprobar todos los contenidos de la ruta de aprendizaje obtendrás un certificado como "Especialista en Inteligencia Artificial para Profesionales Mineros".

 

Temario

Programación en Python Aplicado a Minería

59 módulos
✅ Módulo 1: Desarrollo de Los Fundamentos de la Programación
- Presentación de la Programación
- ¿Qué es la Programación?
- Definición de Algoritmo
- Características del Lenguaje
- Definición de Tipos de Datos en Python
- Definición de Variables en Python
- Definición de Funciones en Python
- Desarrollo Práctico sobre Definir una Función
- Desarrollo Práctico sobre Calcular la Utilidad de un Proyecto Minero
- Desarrollo Práctico sobre Calcular el Burden según Fórmula Konya
- Estructuras de Datos y Listas
- Definición de Condicionales
- Sentencias Condicionales Anidadas
- Estructuras de Control Iterativas (Bucles)
- Cálculo de Tonelaje Total de Mineral, Ley Media y Desmonte
- Cálculo de Ingreso Total, Costo Total y Utilidad
✅ Módulo 2: Desarrollo de Programación Orientada a Objetos
- Introducción a la Programación Orientada a Objetos
- Estructuras de Control Iterativas (Bucles)
- Definir un Programa que Escriba del 0 al 100
- Calcular la Cantidad de Camiones Ideales para un Equipo de Carguío
- Calcular La Cantidad De Camiones Ideales Utilizando El Bucle While
- Programación Orientada A Objetos - Introducción
- Fundamentos De La Programación Orientada A Objetos
- Desarrollo De La Programación Orientada A Objetos Parte I
- Desarrollo De La Programación Orientada A Objetos Parte Ii
- Definición De Módulos
- Crear Un Programa Para Ordenar Archivos En Una Carpeta Parte I
- Crear Un Programa Para Ordenar Archivos En Una Carpeta Parte II
✅ Módulo 3: Análisis de Bases de Datos
- Introducción Al Análisis De Bases De Datos
- Crear Un Programa Para Ordenar Archivos En Una Carpeta Parte I
- Crear Un Programa Para Ordenar Archivos En Una Carpeta Parte II
- Bases De Datos Y Sus Elementos
- Gestores De Bases De Datos - SQL
- Modelos De Bases De Datos
- Modelo Entidad - Relación
- Tablas - Claves
- Instalación De SQL Lite 3 Y DB Browser
- DB Browser - Creación De Base De Datos
- Python - Creación De Base De Datos
- Realizar Consulta A La Base De Datos
- Eliminar Registros De La Base De Datos
- Interfaces Gráficas
✅ Módulo 4: Desarrollo de una Interfaz de Usuario
- Elaboración de Programa con Interfaz Gráfica que Permita Registrar Polígonos de Minado
- Creación de Base de Datos
- Creación de Interfaz de Usuario Parte I
- Creación de Interfaz de Usuario Parte II
- Introducción de Registros
- Creación de Ventana Consulta
- Ejecución de Ventana Consulta
- PyQT 5 - Utilidad
- Entorno Virtual
- Virtualenv
- Creación de un Programa Funcional
- Abrir Archivo UI en Python
-Convertir Archivo UI en Python

Python Básico e Intermedio para Ing. Minas & Geólogos

47 módulos
✅ Módulo 1: Python como una Calculadora
- Introducción
- Input
- Concatenación y Números Reales
✅ Módulo 2: Estructura de Datos
- Lista Parte I
- Lista Parte II
- Tuplas y Matrices
- Diccionarios
- Ciclos en Listas
✅ Módulo 3: Condiciones y Bloques de Códigos Iterativos
- Condicionales
- Condicionales Anidados
- Ciclo Flor
- Ciclos en Diccionarios
- Ciclo While
✅ Módulo 4: Análisis y Desarrollo de Funciones
- Funciones Parte I
- Funciones Parte II
- Funciones Parte III
- Funciones Parte IV
- Funciones Parte V
✅ Módulo 5: Análisis y Desarrollo de Herramientas Predefinidas
- Importar Módulos
- Librería Math Parte I
- Librería Math Parte II
- Librería Math Parte III
- Funciones Anidadas
- Manejo de Errores
✅ Módulo 6: Representación Gráfica de Resultados
- Introduccion a Matplotlib
- Etiquetas en los Ejes
- Gráficos de Dispersión
- Gráficas de Funciones Parte I
- Gráficas de Funciones Parte II
- Función Linspace
- Múltiples Gráficos
- Leyendas del Gráfico
- Scatter Plot y Bar Plot
✅ Módulo 7: Introducción al Procesamiento y Manipulación de Datos
- Introducción a Pandas
- Consultar Columnas
- Comando ILOC
- Comando IOC
- Función Describe
✅ Módulo 8: Manipulación de Objetos Dataframes y Exportar su Información
- Pandas to CSV

Machine Learning aplicado a Operaciones Mineras

18 módulos
✅ Módulo 1: Introducción al Machine Learning Aplicado a Operaciones Mineras
- Introducción y Objetivos del Curso
✅ Módulo 2: Bases Teóricas de Inteligencia Artificial
- Machine Learning vs Deep Learning
- Técnicas de Machine Learning
- Algoritmos de Machine Learning
✅ Módulo 3: Bases Teóricas de la Minería
- Industria Minera
- Proyecto Minero
- Etapas del Proceso Productivo de una Mina
✅ Módulo 4: Aplicación de la Inteligencia Artificial en Minería
- Inteligencia Artificial en Minería
- ¿Cómo adoptar inteligencia artificial en minería?
- Casos de Aplicación
✅ Módulo 5: Desarrollo de Modelos Predictivos Usando Algoritmos de Machine Learning
- Modelos Predictivos con Algoritmos de ML
✅ Módulo 6: Conclusiones de Machine Learning Aplicado a Operaciones Mineras
- Conclusiones del Cursos

4 Recursos Estudiantiles Descargables

4 módulos
- Bono 1: Video de Manejo_archivos_externos
- Bono 2: Hoja de Proyecto mb
- Bono 3: Excel de mb
- Bono 4: Material Utilizado en las Sesiones