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INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA CONSTRUCCIÓN
 

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¿QUÉ APRENDERÁ?
Inteligencia Artificial (IA) en la construcción
OPINIONES DE CLIENTES.
La Inteligencia Artificial (IA) es capaz de revolucionar un plan de construcción inicial en el que se define el calendario y la envergadura del desarrollo, ALICE utiliza diversos parámetros iniciales del proyecto para calcular millones de escenarios distintos, que exigirían décadas de trabajo a un ser humano. Tras este análisis masivo, el número de opciones se reducen a una docena de alternativas óptimas que se traducen en un modelo 4D. Es decir, un modelo 3D al que se suma el tiempo de ejecución. Muy recomendable e imprescindible para empezar a comprender la revolución a la que nos enfrentamos en el sector de la construcción

Mario Atienza

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA CONSTRUCCIÓN
  • 88 páginas. No imprimible.

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Capítulo 1. 
La Inteligencia Artificial (IA) en la construcción
1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning (ML) en la construcción?
a. La inteligencia artificial (IA) en la construcción
b. El aprendizaje automático (machine learning (ML))
b. Beneficios a corto plazo del aprendizaje automático y la IA en la construcción
c. Formas en que el aprendizaje automático puede ser útil en la construcción
1. Mejorar la calidad del diseño
2. Crear un lugar de trabajo más seguro
3. Evaluación y reducción del riesgo
d. ¿Cómo es el futuro del aprendizaje automático en la construcción?
2. Aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la construcción
3. Beneficios de la IA en la construcción
a. Aumento de la precisión y reducción de la repetición del trabajo
b. Ingeniería y gestión del conocimiento
c. Diseño generativo
d. Clasificación BIM
e. Aprendizaje a partir de una gran cantidad de información
f. Mantenimiento predictivo
g. Gestión de proyectos
h. Robótica
i. Drones mejorados con IA
j. Factor de riesgo
4. Obstáculos potenciales del uso de tecnologías de IA en la construcción
a. Los algoritmos requieren una gran cantidad de información
b. La razón por la que la base de datos de las grandes constructoras valen más que la empresa.
5. Los algoritmos en la construcción
6. Un paso adelante en el aprendizaje automático, el Deep Learning (aprendizaje profundo).
a. Deep Learning, una forma de automatizar el análisis predictivo.
b. ¿Cómo funciona el Deep Learning?
c. Métodos de Deep Learning
  • Decaimiento de la tasa de aprendizaje (Learning rate decay).
  • Transferir el aprendizaje.
  • Entrenando desde cero (Training from scratch).
  • Índice de abandono (Dropout).
d. ¿Qué son las redes neuronales (neural networks) de Deep Learning?
e. Ejemplos de Deep Learning
  • Experiencia del cliente (Customer experience (CX)).
  • Generación de texto.
  • Aeroespacial y militar.
  • Automatización industrial.
  • Agregando color.
  • Investigación médica (Computer vision).
  • Visión por computador.
f. Limitaciones del Deep Learning.
Capítulo 2. 
La inteligencia artificial aplicada a la construcción.
1. Eliminar tareas tediosas integrando IA en su flujo de trabajo de gestión de proyectos
2. Búsqueda de patrones y valores atípicos en los datos del ciclo de la obra.
3. IA para ejecutar escenarios hipotéticos y planes de contingencia.
4. Optimizar la fase de diseño del proyecto con información basada en inteligencia artificial
5. Capturar y analizar los datos del lugar de trabajo
6. IA geoespacial y Drones para topografía y cartografía
7. Aumentar la productividad con vehículos impulsados por IA
8. Acelerar la entrega del proyecto con la construcción externa
9. Mejorar la seguridad en el lugar de trabajo
10. Automatizar el monitoreo de la actividad del sitio
a. Drones y robots inspectores
b. Sensores de seguridad a través de inteligencia de datos avanzada
c. La tecnología del gemelo digital combinada con sensores IoT
11. Dar sentido a los macrodatos con el aprendizaje automático y el análisis de datos
Capítulo 3. 
¿Cómo está transformando la inteligencia artificial la industria de la construcción?
1. La digitalización en la industria de la construcción es el futuro.
2. Hacer la construcción más eficiente a través de la tecnología
a. El diseño de planos, la obtención de permisos, la elaboración de turnos y el seguimiento del progreso
b. Encontrar patrones, monitorear tendencias e ingresar valores atípicos en los datos
c. La programación y la gestión mediante el uso de sistemas de IA
d. El software de reconocimiento de patrones que mejora la planificación y la programación
e. Hacer que las obras de construcción sean más seguras a través de la inteligencia de datos
3. Integración de IA en su flujo de trabajo de gestión de proyectos.
4. Aumentar la seguridad a través de la tecnología de IA.
5. La IA aumenta la velocidad de entrega de proyectos.
6. Automatizar el monitoreo de la actividad del sitio.
7. Predicción de mantenimiento y patrones en estructuras.
Capítulo 4.
Aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la construcción
1. Etapas iniciales de la aplicación de la IA en la construcción.
a. Inteligencia artificial en el movimiento de tierras antes de la obra.
b. IA en la planificación y prefabricados
c. IA y reconocimiento de imágenes de las obras
d. IA y control de calidad de la obra
e. IA en el ámbito laboral: aumentar la retención y el desarrollo del talento
f. IA y seguridad de la obra: seguimiento de proyectos y la gestión de riesgos
g. IA y optimización constante del diseño
h. IA en la excelencia comercial y una ventaja competitiva de las constructoras.
i. IA en la reputación de la empresa y gestión de riesgos
2 Inteligencia artificial en la arquitectura
a. La inteligencia artificial cambia los conceptos básicos
b. La arquitectura de diseño paramétrico
c. Agilización del proceso burocrático de la arquitectura
d. Correlación del proyecto dentro de la ciudad inteligente
3. IA y gestión de costes. Prevenir sobrecostes en la construcción.
4. IA para planificar y diseñar la construcción de un proyecto. Diseño generativo.
a. El modelado de información de construcción
b. La industria de la construcción utiliza el aprendizaje automático en forma de diseño generativo impulsado por IA
c. BIM permite crear modelos 3D para diseñar, construir y reparar con precisión.
  • Procedimiento para cruzar BIM con IA
  • Ejemplo de aprendizaje automático para ayudar a optimizar la planificación de proyectos
  • Ejemplo de planificación sostenible
  • Ejemplo de diseño generativo
5. Riesgo de calidad, seguridad, tiempo y coste.
  • La IA se utiliza para asignar automáticamente prioridad a los problemas.
  • Los subcontratistas se califican en función de una puntuación de riesgo
6. Planificación de proyectos. Proceso de planificación automatizado sobre 3D.
7. IA aplicada a la funcionalidad de maquinaria de obra automatizada
8. La IA aumenta la productividad y seguridad en las obras.
a. Un robot que evalúa constantemente el progreso del trabajo
b. El trabajo de excavación y preparación lo realizan excavadoras autónomas o semiautónomas
c. Reconocimiento facial, cámaras en el sitio y tecnologías similares para evaluar la productividad de los trabajadores y el cumplimiento de los procedimientos.
d. Aplicación en la seguridad en las obras.
9. IA y Big Data en la construcción
10. IA para post-construcción
Capítulo 5. 
Procedimiento para introducir la IA en las fases constructivas.
1. Idea, diseño y planificación de un proyecto constructivo. Diseño generativo.
2. Construcción/ejecución
3. Gestión de suministros/instalaciones
4. IA en el procedimiento de la cadena de valor para fabricantes y distribuidores de materiales de construcción
a. IA puede identificar la necesidad de un producto y luego ordenar dicho producto.
b. La IA puede mejorar los resultados y la eficiencia de la producción.
c. IA en el marketing de los proveedores de la construcción
d. La IA optimiza la logística con respecto a las rutas.
e. IA y postventa. Atención al cliente mediante chatbots.
f. IA y programación de reuniones.
g. IA y análisis del riesgo financiero y crediticio.
Capítulo 6. 
¿Cómo aprovechar los datos de la construcción BIM con inteligencia artificial?
1. El impacto de la Inteligencia Artificial en BIM
2. Automatización con IA de los procesos de análisis de datos constructivos BIM.
3. Mejora del diseño BIM mediante IA
4. La IA en la mediación del progreso de la obra en base a información BIM
5. IA en el mantenimiento del edificio en base a datos BIM
6. Seguimiento de datos de la obra con aplicaciones de IA y BIM
  • El seguimiento del progreso se compara con el modelo BIM para identificar desviaciones y errores.
  • Realidad aumentada (RA) aplicada al modelo BIM.
Capítulo 7. 
Casos prácticos de aplicación de inteligencia artificial en proyectos constructivos.
Caso 1.
Caso 2.
Caso 3.
Caso 4.
Caso 5.
Caso 6.
Caso 7.
Caso 8.

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