Especialización en Automatización e Inteligencia Artificial
Postítulo
Online
Descripción
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Tipología
Postítulo
-
Metodología
Online
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Horas lectivas
450h
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Duración
6 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
-
Campus online
Sí
-
Clases virtuales
Sí
La Inteligencia Artificial y la Automatización han supuesto un cambio relevante en todos los ámbitos profesionales y de la vida diaria, cuando aún les queda mucho futuro para avanzar y muchos nuevos descubrimientos. Este es el motivo por el que muchas empresas demandan a profesionales con conocimientos especializados en esta área y por el que TECH ha diseñado este programa.A lo largo del contenido, se abordan temas como la Automatización Industrial, la robótica, el Big Data y la IA. Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que busca dar total libertad de organización al alumno.
Información importante
Documentación
- 58especializacion-automatizacion-inteligenciia-artificial-.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
Objetivos generales
Realizar un análisis exhaustivo de la profunda transformación y el radical cambio de paradigma que se está experimentando en el actual proceso de digitalización global
Aportar profundos conocimientos y las herramientas tecnológicas necesarias para afrontar y liderar el salto tecnológico y los retos presentes actualmente en las empresas
Dominar los procedimientos de digitalización de las compañías y la automatización de sus procesos para crear nuevos campos de riqueza en áreas como la creatividad, innovación y eficiencia tecnológica
Objetivos específicos
Módulo 1. Sistemas de automatización de la Industria 4.0
Realizar un análisis exhaustivo de la aplicación práctica que las tecnologías emergentes están teniendo en los diferentes sectores económicos y en la cadena de valor de sus principales industrias
Conocer en profundidad los sectores económicos primario y secundario, así como el impacto tecnológico que están viviendo
Averiguar cómo las tecnologías están revolucionando el sector agrícola, ganadero, industrial, energético y de la construcción
Módulo 2. Big Data e Inteligencia Artificial
Profundizar en el conocimiento de los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial
Conseguir dominar las técnicas y herramientas de esta tecnología (Machine Learning/ Deep Learning)
Obtener un conocimiento práctico de una de las aplicaciones más extendidas como son los Chatbots y asistentes virtuales
Módulo 3. Robótica, drones y Augmented Workers
Profundizar en los principales sistemas de automatización y control, su conectividad, los tipos de comunicaciones industriales y el tipo de datos que intercambian
Convertir las instalaciones del proceso productivo en una auténtica Smart Factory
Ser capaz de enfrentarse a grandes cantidades de datos, definir su análisis y sacar valor de los mismos
El objetivo de este Experto Universitario en Automatización e Inteligencia Artificial es el de dotar al alumno de las habilidades y conocimientos necesarios para poder llevar a cabo su labor en este ámbito de la Ingeniería con la máxima calidad y eficiencia en sus trabajos. Todo ello, a través de los contenidos más precisos e innovadores del mercado académico.
Este Experto Universitario en Automatización e Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores carreras profesionales.
Título: Experto Universitario en Automatización e Inteligencia Artificial
N.º Horas Oficiales: 450 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.
Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad
Opiniones
Materias
- Mantenimiento
- Herramientas
- E-learning
- Redes
- Conectividad
- Drones
- Robótica
- Augmented
- Impacto
- Creacion
- Inteligencia artificial
Profesores
Pablo Segovia Escobar
Profesor
Pedro Diezma López
Emprendedor, escritor, conferenciante TEDx y experto en tecnologías em
Temario
Módulo 1. Sistemas de automatización de la industria 4.0
1.1. Automatización industrial
1.1.1. La automatización
1.1.2. Arquitectura y componentes
1.1.3. Safety
1.2. Robótica industrial
1.2.1. Fundamentos de Robótica industrial
1.2.2. Modelos e impacto en los procesos industriales
1.3. Sistemas PLC y control industrial
1.3.1. Evolución y estado de los PLC
1.3.2. Evolución lenguajes de programación
1.3.3. Automatización integrada por computador CIM
1.4. Sensores y actuadores
1.4.1. Clasificación de transductores
1.4.2. Tipos sensores
1.4.3. Estandarización de señales
1.5. Monitorear y administrar
1.5.1. Tipos actuadores
1.5.2. Sistemas de control realimentados
1.6. Conectividad industrial
1.6.1. Buses de campo estandarizados
1.6.2. Conectividad
1.7. Mantenimiento proactivo / predictivo
1.7.1. Mantenimiento predictivo
1.7.2. Identificación y análisis de fallos
1.7.3. Acciones proactivas basadas en el mantenimiento predictivo
1.8. Monitoreo continuo y mantenimiento prescriptivo
1.8.1. Concepto mantenimiento prescriptivo en entornos industriales
1.8.2. Selección y explotación de datos para autodiagnósticos
1.9. Lean Manufacturing
1.9.1. Lean Manufacturing
1.9.2. Beneficios implantación Lean en procesos industriales
1.10. Procesos Industrializados en la industria 4.0. Caso de Uso
1.10.1. Definición de proyecto
1.10.2. Selección tecnológica
1.10.3. Conectividad
1.10.4. Explotación de datos
Módulo 2. Big data e inteligencia artificial
2.1. Principios fundamentales de Big Data
2.1.1. El Big Data
2.1.2. Herramientas para trabajar con Big Data
2.2. Minería y almacenamiento de datos
2.2.1. La Minería de datos. Limpieza y normalización
2.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc.
2.2.3. Tipos de almacenamiento de datos
2.3. Aplicaciones de ingesta de datos
2.3.1. Principios de la ingesta de datos
2.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio
2.4. Visualización de datos
2.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos
2.4.2. Herramientas para llevarla a cabo. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®
2.5. Aprendizaje Automático (Machine Learning)
2.5.1. Entendemos el Machine Learning
2.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado
2.5.3. Tipos de Algoritmos
2.6. Redes Neuronales (Deep Learning)
2.6.1. Red neuronal: Partes y funcionamiento
2.6.2. Tipo de redes: CNN, RNN
2.6.3. Aplicaciones de las redes neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del lenguaje natural
2.6.4. Redes generativas de texto: LSTM
2.7. Reconocimiento del Lenguaje Natural
2.7.1. PLN (Procesamiento del lenguaje natural)
2.7.2. Técnicas avanzadas de PLN: Word2vec, Doc2vec
2.8. Chatbots y Asistentes Virtuales
2.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
2.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
2.8.3. Integraciones: web, slack, Whatsapp, Facebook
2.8.4. Herramientas de desarrollo de asistenes: dialog Flow, Watson Assistant
2.9. Emociones, creatividad y personalidad en la AI
2.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
2.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
2.10. Futuro de la inteligencia artificial
2.11. Reflexiones
Módulo 3. Robótica, drones y augmented workers
3.1. La robótica
3.1.1. Robótica, sociedad y cine
3.1.2. Componentes y partes de robots
3.2. Robótica y automatización avanzada: simuladores, cobots
3.2.1. Transferencia de aprendizaje
3.2.2. Cobots y casos de uso
3.3. RPA (Robotic Process Automatization)
3.3.1. Entendiendo el RPA y su funcionamiento
3.3.2. Plataformas de RPA, proyectos y roles
3.4. Robot as a Service (RaaS)
3.4.1. Retos y oportunidades para implementar servicios Raas y robótica en las empresas
3.4.2. Funcionamiento de un sistema Raas
3.5. Drones y vehículos autónomos
3.5.1. Componentes y funcionamiento de los drones
3.5.2. Usos, tipologías y aplicaciones de los drones
3.5.3. Evolución de drones y vehículos autónomos
3.6. El impacto del 5G
3.6.1. Evolución de las comunicaciones e implicaciones
3.6.2. Usos de la tecnología 5G
3.7. Augmented workers
3.7.1. Integración Hombre-Máquina en entornos industriales.
3.7.2. Retos en la colaboración entre trabajadores y robots.
3.8. Transparencia, ética y trazabilidad.
3.8.1. Retos éticos en robótica e inteligencia artificial.
3.8.2. Métodos de seguimiento, transparencia y trazabilidad.
3.9. Prototipado, componentes y evolución.
3.9.1. Plataformas de prototipado.
3.9.2. Fases para realizar un prototipo.
3.10. Futuro de la robótica.
3.10.1. Tendencias en robotización.
3.10.2. Nuevas tipologías de robots.
Especialización en Automatización e Inteligencia Artificial