Unidades
1. IA en ingeniería de alimentos: introducción, límites, responsabilidad y ética 2. Desarrollo y formulación de productos 3. Documentación de seguridad alimentaria y HACCP 4. Análisis de calidad y vida útil 5. Optimización de producción y procesos 6. Datos de análisis sensorial 7. Cadena de Suministro y Trazabilidad 8. Legislación, Verificación de Etiquetas y Declaraciones 9. Análisis de datos de laboratorio 10. Procesamiento, validación y seguridad de datos alimentarios con Python
Unidad 9 / 10

Análisis de datos de laboratorio

Ganancias:

  • Capacidad para interpretar los conceptos de curva de calibración, LOD/LOQ, repetibilidad e incertidumbre de medición.
  • Capacidad para redactar resúmenes de datos de laboratorio, detección de valores atípicos e interpretación estadística con IA
  • Capacidad para validar la producción estadística de la IA con datos sin procesar, unidades y calibración.
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