Inteligencia Artificial aplicada a la Industria Automotriz.

• Organiza: Ignis Solutions
• Docente: Liliana Gómez y Gonzalo Quiroga
• Fecha de Inicio: 15 de Septiembre
• Fecha de Finalización: 22 de Septiembre
• Modalidad de Cursado: Virtual.
• Duración: 12 Horas (8 horas de sesiones en vivo y 4 horas de trabajo asincrónico en plataforma virtual.)
• Aranceles: 30 Dólares

Estudiantes de los últimos años de institutos técnicos, jóvenes profesionales en el área de la ingeniería mecánica, electromecánica y afines, no se requieren conocimientos previos.

Objetivo general:

• Brindar a los participantes los conocimientos y herramientas para comprender, analizar e implementar soluciones basadas en inteligencia artificial en la industria automotriz.

Objetivos específicos:

• Introducir los conceptos fundamentales de IA, Machine Learning y Deep Learning aplicados al sector.
• Analizar casos de éxito y aplicaciones actuales en producción, diseño y experiencia de usuario.
• Explorar las tecnologías de vehículos autónomos, conectividad e integración con IoT.
• Identificar desafíos éticos, de ciberseguridad y regulatorios.
• Fomentar la capacidad de análisis crítico para evaluar soluciones tecnológicas en contextos reales.

1. Introducción a la IA en la Industria Automotriz

-¿Qué es la inteligencia artificial? (IA vs Machine Learning vs Deep Learning)

-Evolución y adopción de IA en el sector automotor

-Casos de uso actuales en empresas líderes (Tesla, Toyota, VW, Ford, etc.)

-Oportunidades y desafíos específicos de esta industria

2. IA en Producción y Manufactura Automotriz

-Mantenimiento predictivo con datos de sensores

-Control de calidad con visión artificial

-Robótica inteligente en líneas de ensamblaje

-Optimización logística y de cadena de suministro con IA

3. Vehículos Autónomos e Inteligentes

-Niveles de autonomía (0 a 5)

-Percepción del entorno: sensores, cámaras, LIDAR, radar

-Toma de decisiones en tiempo real

-Plataformas actuales: Waymo, Tesla, Mobileye, NVIDIA

4. IA para la Experiencia del Usuario (UX)

-Asistentes virtuales y reconocimiento de voz

-Monitoreo del conductor (fatiga, distracción, emociones)

-Personalización de confort y entretenimiento con IA

-Interfaces adaptativas y experiencia multimodal

5. Análisis Predictivo y Vehículos Conectados

-Uso de Big Data automotriz (telemetría, edge computing)

-Modelos predictivos de estilo de manejo y consumo

-Diagnóstico remoto y mantenimiento basado en IA

-Aplicación en marketing personalizado y fidelización

6. Simulación y Diseño Asistido por IA

-Simulación virtual de conducción autónoma

-Diseño generativo: estructuras optimizadas con redes neuronales

-Pruebas virtuales en I+D

-Optimización de materiales y performance

7 Integración con IoT e Infraestructura Inteligente

-Comunicación V2X: vehículo a infraestructura y a otros vehículos

-Gestión de tráfico con IA en ciudades inteligentes

-Infraestructura de carga para vehículos eléctricos

-Casos de uso: flotas conectadas, logística urbana inteligente

8. Ética, Seguridad y Regulación

-Dilemas éticos en vehículos autónomos

-Ciberseguridad y privacidad de datos del conductor

-Legislación y normativas internacionales

-Transparencia y explicabilidad de los modelos de IA

El estudiante debe presentar y desarrollar una evaluación opción múltiple mediante la plataforma virtual. Esta evaluación integra todos los conocimientos adquiridos a lo largo de las sesiones.

info.projectignis@gmail.com

(+549) 3512397098