La Escuela Internacional de Verano es un espacio en donde los estudiantes tienen la posibilidad de acceder a una variada oferta de cursos sobre las diferentes disciplinas de la Ingeniería. En este marco, los participantes se benefician de diversas y novedosas metodologías, así como de la oportunidad de conocer las últimas tendencias y avances. Los cursos están a cargo de profesores o representantes de prestigiosas instituciones, en su mayoría internacionales.
A continuación, se presenta la oferta de cursos para la Escuela Internacional de Verano 2023 del Departamento de Ingeniería Industrial enmarcados en la temática “Ciudades Inteligentes IIND” que se realizarán en modalidad presencial, virtual o híbrida.
Tenga en cuenta que los cupos son limitados y que cada curso tiene 4 créditos académicos. Las fechas de los cursos pueden estar sujetas a cambios. Si es estudiante de pregrado o posgrado de Uniandes, tenga en cuenta que la inscripción se efectúa a través del sistema Banner en las fechas asignadas por la Dirección de Registro.”
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
ENFOQUES DE SIMULACIÓN CON APLICACIONES EN PRODUCCIÓN Y LOGÍSTICA
[DEL 13 DE JUNIO AL 5 DE JULIO DE 2023]
Curso Presencial
Profesor invitado: Naly Rakoto
Universidad de origen: IMT Atlantique (Francia)
Profesor Uniandes: Fidel Torres
Este curso presenta tres enfoques complementarios (Redes de Petri, Eventos Discretos y Agentes Inteligentes) del modelamiento de sistemas logísticos y de producción. La primera parte proporciona una introducción a la teoría de Redes de Petri por medio de redes autónomas, temporizadas y estocásticas, con aplicaciones reales a sistemas productivos en un software académico. La segunda parte se focaliza en la teoría de simulación de eventos discretos y agentes inteligentes con aplicaciones en los softwares AnyLogic y AnyLogistix. Se presentarán ejemplos de sistemas reales simulados para propagación de epidemias, celdas de manufactura, cadenas de transporte y suministro, modelos de inventario, sistemas logísticos en aeropuertos, movimiento de peatones y vehículos en zonas urbanas, entre otros. El curso está dirigido a estudiantes y profesionales interesados en las áreas de producción, logística o servicios que hayan tomado un curso básico de simulación o de procesos estocásticos, y que les llame la atención la utilización de herramientas de simulación para mejora y optimización de procesos.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
INNOVACIÓN SISTÉMICA SOSTENIBLE
[DEL 20 AL 28 DE JUNIO DE 2023]
Curso Presencial
Profesor invitado: Andrés Acero
Universidad de origen: Tecnológico de Monterrey (México)
Profesor Uniandes: Catalina Ramírez
Este curso tiene como objetivo principal identificar oportunidades de innovación social, ambiental y tecnológica para la mejora en las organizaciones existentes en contextos de vulnerabilidad. Desde la perspectiva sistémica y de sentido humano, el propósito es analizar las posibles disrupciones a los que una empresa puede exponerse para evaluar diferentes escenarios de acción, tomando en cuenta aspectos tecnológicos, ambientales, y sociales. Como resultado el alumno será capaz de investigar, diseñar y proponer alternativas de innovación y desarrollo sostenible en los diferentes procesos que integran una organización.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
INNOVATIVE PRODUCT DEVELOPMENT
[DEL 20 DE JUNIO AL 12 DE JULIO DE 2023]
Curso Virtual
Profesor invitado: David Ochi
Universidad de origen: California State University (Estados Unidos)
Profesor Uniandes: Luis Pinzón
This course will prepare students to develop an innovative product through a Strategic Planning Process. Unlike a traditional product developed course, our focus is on strategic planning from the unique lens of an innovative process. Students will learn practical strategies to innovate their projects and products in order to meet their future organizational goals.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
CREATIVIDAD Y GESTIÓN SISTÉMICA EN LA ECONOMÍA CIRCULAR
[DEL 13 DE JUNIO AL 28 DE JUNIO DE 2023]
Curso Virtual
Profesor invitado: José Rodrigo Córdoba Pachón
Universidad de origen: University of London (Royal Holloway, Inglaterra)
Profesor Uniandes: Luis Pinzón
Este curso tiene como objetivo fomentar en los estudiantes la importancia de gestionar procesos complejos de manera responsable utilizando el pensamiento sistémico. El paradigma de la economía circular ofrece varias oportunidades para mejorar las prácticas de gestión, impactando potencialmente en varios aspectos de las cadenas de suministro, consumo y reciclaje. El curso ofrece conceptos de creatividad, técnicas de pensamiento sistémico y enfoques para concebir procesos complejos y mejorarlos.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN
MASTERING MACHINE LEARNING, GENERATIVE MODELS
[DEL 5 DE JULIO AL 14 DE JULIO DE 2023]
Curso Presencial
Profesores invitados:
Catalina Obando - Airbus Paris (Francia)
Rafael Martínez – Harvard Smithsonian Center for Astrophysics (Estados Unidos)
Profesores Uniandes: Juan Fernando Pérez (IIND), Valérie Gauthier (ISIS) y Rubén Manrique (ISIS)
Machine Learning (ML) ha cobrado en años recientes gran importancia en la industria y la academia en procesos de modelamiento, automatización, predicción y toma de decisiones. En los últimos años se han desarrollado una gran variedad de métodos de ML, buscando responder a la amplia disponibilidad de datos y multitud de casos de uso. Un área de gran desarrollo ha sido la de métodos generativos y en particular redes adversarias generativas. Estos métodos han encontrado múltiples aplicaciones en la generación de contenido que puede usarse, por ejemplo, para aumentar conjuntos de datos y así mejorar el desempeño de otros métodos de aprendizaje de máquina. En particular, estos métodos han demostrado ser especialmente efectivos para datos de imágenes y señales temporales. En este contexto, el curso Mastering Machine Learning en su versión 2023 se centra en métodos generativos y especialmente redes adversarias generativas, con énfasis en aplicaciones de imágenes y señales temporales.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA PARA MACHINE LEARNING
[DEL 15 DE JUNIO AL 7 DE JULIO DE 2023]
Curso Presencial
Profesor invitado: Andrés Gómez Escobar
Universidad de origen: University of Southern California (Estados Unidos)
Profesor Uniandes: Andrés Medaglia
Este curso cubre varios tópicos recientes relacionados con el uso de optimización discreta para problemas de inteligencia artificial. Además de los métodos estadísticos, se cubren también aplicaciones relacionadas con salud, manufactura y finanzas, entre otros.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
NETWORK ANALYTICS IN THE BIG DATA ERA
[DEL 10 DE JUNIO AL 23 DE JUNIO DE 2023]
Curso Presencial
Profesor invitado: Jesús Gómez (PhD) - David Soriano (PhD)
Universidad de origen: Universidad de Zaragoza (España) - Instituto Gulbenkian de Ciencia (Portugal)
Profesores Uniandes: Carlos Valencia y Felipe Montes
Los grandes desarrollos tecnológicos llevados a cabo en las últimas décadas han posibilitado la obtención de datos de alta resolución sobre sistemas sociales, económicos, y tecnológicos que, a su vez, han permitido avanzar de forma significativa en la caracterización y estudio de los mismos. Una de las herramientas más poderosas para dicho avance ha sido la teoría de redes complejas. El análisis a través de redes complejas proporciona, por una parte, una poderosa herramienta para analizar grandes bases de datos y, a su vez, permite proponer modelos de funcionamiento de los sistemas a partir de los que se han obtenido estos datos. En este curso, presentaremos los fundamentos teóricos de la teoría de redes complejas y mostraremos cómo la representación de diferentes sistemas como redes complejas permite extraer información muy útil sobre la organización de los mismos. La segunda parte del curso se centrará en cómo el uso de redes complejas ha permitido avanzar en el estudio de procesos dinámicos en múltiples disciplinas como, por ejemplo, la caracterización de los patrones movilidad humana a diferentes escalas, la vulnerabilidad de sistemas económicos y tecnológicos, o la creación de marcos predictivos basados en datos para el control de epidemias.