Especialización en Automatización e Inteligencia Artificial

Especialización

Online

$ 1.395 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Especialización

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

Los avances tecnológicos han logrado grandes beneficios para la industria, entre los que destacan los procesos de automatización y la inteligencia artificial que, aplicados a ciertos sectores, han logrado grandes beneficios tanto para los profesionales como para los clientes. Si quieres especializarte en este sector, no pierdas la oportunidad de estudiar con los mejores profesionales de la materia y con la capacitación más actualizada del momento.

Información importante

Documentación

  • 58experto-automatizacion-inteligencia-artificial-latam-.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š 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.
Š Aportar profundos conocimientos y las herramientas tecnológicas necesarias para afrontar y liderar el salto tecnológico y los retos presentes actualmente en las empresas.
Š 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
Š Profundizar en los principales sistemas de automatización y control, su conectividad, los tipos de comunicaciones industriales y el tipo de datos que intercambian.
Š Convertir las instalaciones del proceso productivo en una auténtica Smart Factory
Š Ser capaz de enfrentarse a grandes cantidades de datos, definir su análisis y sacar valor de los mismos.
Š Definir modelos de monitoreo continuo, mantenimiento predictivo y prescriptivo.
Š Profundizar en el conocimiento de los principios fundamentales de la inteligencia artificial.

El Experto en Automatización e Inteligencia Artificial está orientado a facilitar la actuación del profesional para que adquiera y conozca las principales novedades en este ámbito, lo que le permitirá ejercer su profesión con la máxima calidad y profesionalidad.

Este Experto Universitario en Automatización e Inteligencia Artificial contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de las evaluaciones por parte del alumno, éste recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente Título de Experto Universitario emitido por la TECH - Universidad Tecnológica.

El título expedido por la TECH - Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto, y reúne los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores carreras profesionales.

Título: Experto Universitario en Automatización e Inteligencia Artificial
Nº Horas Oficiales: 450

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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.

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Opiniones

Materias

  • Mantenimiento
  • Herramientas
  • E-learning
  • Redes
  • Conectividad
  • Drones
  • Robótica
  • Augmented
  • Impacto
  • Creacion
  • Inteligencia artificial

Profesores

Pablo Segovia Escobar

Pablo Segovia Escobar

Profesor

Pedro Diezma López

Pedro Diezma López

Profesor

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.

Especialización en Automatización e Inteligencia Artificial

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