DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado a la Ventilación de Minas está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a ingeniería de minas, ventilación minera y operaciones subterráneas que buscan incorporar herramientas de Machine Learning dentro del análisis y modelamiento de sistemas de ventilación.

Durante el programa, el participante aprenderá a estructurar casos aplicados, procesar información, calcular parámetros de ventilación y utilizar modelos basados en datos para analizar y predecir el comportamiento del sistema.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Introducción al uso de Machine Learning en ventilación minera.
Construcción de casos aplicados en ventilación.
Predicción de variables críticas.
Fundamentos de redes neuronales aplicadas.
Modelamiento de sistemas de ventilación.
Cálculo de parámetros de ventilación.
Aplicación del método Hardy Cross.
Uso de Machine Learning para parametrización.
Manejo y procesamiento de datos.
Modelos multiobjetivo en ventilación.
Optimización del sistema de ventilación.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina fundamentos de ventilación minera, modelamiento, procesamiento de datos y Machine Learning, permitiendo analizar el comportamiento de los sistemas y desarrollar modelos orientados a predicción y optimización.

Se trabajará especialmente con:

Ventilación Minera · Parámetros de Ventilación · Hardy Cross · Redes Neuronales · Procesamiento de Datos · Machine Learning · Modelamiento · Optimización

El participante podrá comprender cómo la información del sistema de ventilación puede utilizarse para construir modelos, evaluar escenarios y apoyar la optimización de condiciones operativas.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Construir casos aplicados en ventilación minera.
Identificar y predecir variables críticas del sistema.
Aplicar fundamentos de redes neuronales.
Modelar sistemas de ventilación.
Calcular parámetros relevantes del proceso.
Aplicar el método Hardy Cross.
Utilizar Machine Learning para procesos de parametrización.
Preparar y procesar información operacional.
Trabajar con modelos multiobjetivo.
Analizar alternativas para optimizar sistemas de ventilación.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Comprender la aplicación de Machine Learning en ventilación minera.
Analizar y procesar información de sistemas de ventilación.
Predecir variables críticas mediante herramientas basadas en datos.
Aplicar fundamentos de redes neuronales en casos relacionados con ventilación.
Modelar sistemas y calcular parámetros de ventilación.
Utilizar el método Hardy Cross dentro del análisis del sistema.
Aplicar Machine Learning en procesos de parametrización.
Trabajar con modelos multiobjetivo orientados a ventilación.
Interpretar resultados para apoyar la optimización del sistema.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de analizar y modelar sistemas de ventilación minera, procesar sus principales variables y aplicar técnicas de Machine Learning para desarrollar predicciones, parametrizaciones y análisis orientados a la optimización del sistema.

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