Titulación universitaria
La mayor facultad de informática del mundo”
Presentación
Si quieres conocer las herramientas que han revolucionado el sector industrial, esta es tu mejor opción formativa”
La automatización y la inteligencia artificial han llegado para revolucionar el sector industrial. Fórmate en este sector en constante evolución y capacítate para el éxito”
La Industria 4.0 tiene como base de aplicación, como su propio nombre indica, la industria en todas sus tipologías y versiones, por lo tanto, adquiere una importancia capital profundizar en los conocimientos sobre la automatización de nuestros sistemas productivos con la integración de robots y sistemas de robótica industrial, o los tipos de sensores y actuadores que permiten la obtención de datos y monitorización del estado de salud de los sistemas que componen nuestra industria y qué tipos de comunicaciones usan éstos para intercomunicarse entre sí y compartir la información, entre otros aspectos.
Por su parte, el mercado de la Inteligencia Artificial es muy fructífero y se estima que superará los 100 billones de dólares en 2025, con beneficios globales de esta tecnología alcanzarán los 36,7 billones para dicho año. Esta tecnología disruptiva, con muchos años de historia, está contribuyendo a cambiar el mundo y a dotar de inteligencia a máquinas y sistemas.
En esta Experto universitario se hará un especial hincapié en el estudio de la robótica un sector que se prevé que adquiera una gran importancia en nuestras vidas, la industria y la sociedad en general. En este sentido, la aplicación de tecnologías para aumentar las capacidades físicas y cognitivas del ser humano en lo que se conoce bajo el concepto de Augmented Workers, representa un campo de desarrollo necesario conocer y estudiar.
Dentro de esta Experto universitario también se profundizará en el estudio y aplicación de los drones, utilizados de diversas formas en la actualidad tanto recreativas, industriales, comerciales o científicas y cuya expansión de su utilización está cambiando y replanteando muchos de los procesos de actividad productiva de diversos sectores.
En TECH nos hemos propuesto acercarte todas las novedades de este campo en esta Experto universitario, que cuenta con la ventaja de ser 100% online, lo que facilitará su estudio. Además, el conocimiento se adquiere mejor practicando y superando retos y, por eso, en esta formación, los casos prácticos adquieren una importancia superior, con multitud de casos prácticos que facilitarán el estudio y la comprensión de los textos. Así, el contenido de la Experto universitario, actual, diferenciador y práctico, proporcionará a los alumnos la adquisición de un conocimiento profundo de la realidad del mercado de la digitalización y les dotará de capacidad y herramientas para innovar, visualizar y formar parte del futuro de las nuevas tecnologías y metodologías aplicadas a la Industria 4.0.
La realización de esta Experto universitario colocará a los profesionales de la Informática y la industria 4.0 a la vanguardia de las últimas novedades en el sector”
Esta Experto universitario en Automatización e Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas de la formación son:
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- Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje.
- Su especial hincapié en metodologías innovadoras en la automatización e inteligencia artificial.
- Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual.
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Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito de la Informática, que vierten en esta formación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.
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El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en automatización e inteligencia artificial, y con gran experiencia.
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Temario
La estructura de los contenidos ha sido diseñada por los mejores profesionales del sector de la transformación digital y la industria 4.0, con una amplia trayectoria y reconocido prestigio en la profesión, y conscientes de los beneficios que la última tecnología educativa puede aportar a la enseñanza superior.
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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.
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Experto Universitario en Automatización e Inteligencia Artificial
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