Conviértete en un experto en Automatización e Inteligencia Artificial”

La Automatización y la Inteligencia Artificial son dos de los avances tecnológicos más importantes y que más beneficios están generando para la industria y otros muchos sectores, cuando aún les queda un inmenso camino para avanzar, demostrando tener un futuro prometedor por delante. Este campo supone una gran oportunidad para aquellos profesionales que decidan especializarse y que están siendo muy demandados en el mercado laboral.  

Por este motivo, TECH ha creado una Experto universitario en Automatización e Inteligencia Artificialcon el que dotar al alumno de las habilidades y los conocimientos necesarios para poder afrontar un futuro profesional en este sector, con total garantía de éxito. Y esto, con un temario que aborda en profundidad aspectos como el futuro de la robótica y la IA, la Automatización Industrial, Lean Manufacturing o Big Data, entre otros. 

Todo ello, a través de una modalidad 100% online que da total libertad al alumno para organizar sus estudios y sus horarios como mejor le convenga. Adicional a ello, tendrá los materiales multimedia más completos, la información más actualizada y las últimas novedades en materia de enseñanza.

Potencia tu perfil profesional como ingeniero y destaca en uno de los sectores con mayor potencial”

Esta Experto universitario en Automatización e Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Automatización e Inteligencia Artificial 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información técnica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet  

La superación de esta titulación te posicionará como un experto destacado en Inteligencia Artificial  y Big Data”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito de la Ingeniería, que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

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 este curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en transformación digital e Industria 4.0, y con gran experiencia.

Disfruta de vídeo resúmenes, vídeos en detalle o lecturas especializadas desde el primer día y sin ningún tipo de limitación”

Esta Experto universitario 100% online te permitirá compaginar tus estudios con tu labor profesional. Tú eliges dónde y cuándo educarte”

La estructura y el contenido de este plan de estudios, han sido diseñados por los profesionales que componen el equipo de expertos en Automatización e Inteligencia Artificial Han diseñado unos contenidos completos, actualizados y precisos, basándose en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning, que garantiza una óptima asimilación de los contenidos, por parte del alumnado.

Adquiere nuevos conocimientos de una forma natural, rápida y progresiva, gracias a la metodología pedagógica más eficiente del mercado académico, el Relearning de TECH” 

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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