Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas + 5 Créditos ECTS:
Este Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas te prepara para adquirir los conocimientos necesarios en el ámbito del Internet de las Cosas. Conocer las diferentes infraestructuras y comunicaciones para IOT. Diferenciar los distintos dispositivos y aplicaciones para el internet de las cosas. Conocer la Industria 4.0, las Smart Cities, Smart buildings, sistemas ciberfísicos y aprender sobre la seguridad en los dispositivos IoT.
A quién va dirigido:
Este Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas está dirigido a profesionales, estudiantes y a cualquier persona del sector que quiera profundizar en estas tecnologías emergentes. Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías y tienes inquietudes sobre todo lo que nos depara el futuro tecnológico, este es tu máster.
Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas + 5 Créditos ECTS:
- Adquirir los conocimientos necesarios en el ámbito del Internet de las Cosas. - Conocer las diferentes infraestructuras y comunicaciones para IoT. - Diferenciar los distintos dispositivos y aplicaciones para el internet de las cosas. - Descubrir las tecnologías aplicadas al IoT. - Conocer las Smart Cities y los Smart buildings. - Aprender sobre la seguridad en los dispositivos IoT.
Salidas Laborales:
Mediante la realización de este Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas podrás trabajar como consultor en todo tipo de proyectos industriales en el contexto de la Industria 4.0, liderar proyectos IoT o gestionar la seguridad de estos sistemas, así como analizar toda la información generada por todos estos sistemas (un auténtico big data), entre otros muchos campos.
Resumen:
Este Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas te ofrece una formación especializada en la materia. Internet de las cosas es una red de objetos físicos (vehículos, máquinas, electrodomésticos, etc.) que utiliza sensores y APIs para conectarse e intercambiar datos por internet. IoT es una tecnología fundamental para el desarrollo de la Industria 4.0. Este Master te ofrece una formación especializada en la arquitectura IoT y los sistemas ciberfísicos. Sin descuidar la seguridad en los dispositivos IoT, conociendo las distintas amenazas a estos dispositivos, los ataques más frecuentes y las medidas que podemos tomar para evitarlos. En la realización del máster contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia que te ayudarán en todo momento y gracias a las prácticas garantizadas en empresas punteras dentro del sector podrás acceder a un mercado laboral con gran auge y futuro.
Titulación:
Doble Titulación:
- Título Propio Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas expedido por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM), “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
- Título Propio Universitario en Diseño e Impresión 3D expedido por la Universidad Antonio de Nebrija con 5 créditos ECTS
Metodología:
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Temario:
MÓDULO 1. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0
UNIDAD DIDACTICA 1. INTERNET DE LAS COSAS
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDACTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOS
- Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
- Características CPS
- Componentes CPS
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
MÓDULO 2. TECNOLOGÍAS APLICADAS A INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SISTEMAS EMBEBIDOS EN IOT
- ¿Qué es un sistema embebido?
- Hardware
- Software
- Funcionamiento de los sistemas embebidos
- Ciclo de vida de desarrollo de software
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SENSORES ELECTRÓNICOS PARA IOT
- Sensores para IoT
- Sensores de temperatura
- Sensor de proximidad
- Sensor de presión
- Sensor de calidad del agua
- Sensor de calidad del agua
- Sensor de gas
- Sensor de humo
- Sensores IR(infrarojos)
- Sensores de nivel
- Sensores de imagen
- Sensores de detección de movimiento
- Sensores de acelerómetro
- Sensores de giroscopio
- Sensores de humedad
- Sensores ópticos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES, TIPOLOGÍAS Y SU APLICACIÓN EN IOT
- Arquitectura IoT
- Capas de la arquitectura IoT
- Tipos de redes IoT
- Seguridad en redes IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TECNOLOGÍA INALAMBRICA EN IOT
- Tecnología inalámbrica para IoT
- 2G/3G/4G/5G Móvil
- 802.15.4
- 6LoWPAN Direcciones Nodos
- Bluetooth
- LoRaWan
- LTE Cat 0/1
- NB-IoT
- SIGFOX
- Weightless
- Wi-Fi
- WirelessHART
- Zigbee
- Z-Wave
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMUNICACIÓN EN IOT
- Diseño lógico de IoT
- Bloques funcionales de IoT
- Modelos de comunicación de IoT y relación
- Modelos de comunicación de IoT y arquitectura
- API de comunicación de IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SECTORES Y APLICACIONES PARA IOT
- Aplicación de IoT
- Agricultura inteligente
- Vehículos inteligentes
- Hogar inteligente
- Control inteligente de la contaminación
- Smart Healthcare
- Ciudades Inteligentes
- Smart Retail
- Business Analytics
- Wearables
- Automatización industrial
- Ejemplo de aplicación
- Principales aplicaciones de IoT
MÓDULO 3. SMART BUILDINGS & SMART CITIES
UNIDAD DIDÁCTICA 1 .SMART BUILDINGS (EDIFICIOS INTELIGENTES). DOMÓTICA
- Domótica
- Edificios inteligenteas
- Diferencias entre Smart Home y Smart Building
UNIDAD DIDÁCTICA 2 .TRANSICIÓN ENTRE EDIFICIOS TRADICIONALES A EDIFICIOS INTELIGENTES Y CIUDADES INTELIGENTES
- Sistemas de automatización y control de edificios
- Funciones principales de BACS
- Funcionamiento de BACS
- Origen de BACS
- Desarrollo de BACS
- Tendencias de BACS
- Mercado de BACS
UNIDAD DIDÁCTICA 3 .SMART CITIES. CONCEPTO Y MODELOS
- Concepto de ciudad inteligente
- Gobernanza y crecimiento
- Desarrollo urbano e infraestructura
- Medio ambiente y recursos naturales
- Sociedad y comunidad
- Opciones de futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 4 .PLANIFICACIÓN DE CIUDADES INTELIGENTES Y ECOSISTEMAS
- Planificación de ciudades inteligentes
- Marco del ecosistema de Smart City
- Proceso de construcción
MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
MÓDULO 5. VISIÓN ARTIFICIAL Y SU APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES
- Visión artificial y su aplicación en la industria 4.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL
- Ópticas
- Iluminación
- Cámaras
- Sistemas 3D
- Sensores
- Equipos compactos
- Metodologías para la selección del hardware
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL
- Algoritmos
- Software
- Segmentación e interpretación de imágenes
- Metodologías para la selección del software
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
- Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
- Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
MÓDULO 6. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLN
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
MÓDULO 7. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS
- Concepto de seguridad TIC
- Tipos de seguridad TIC
- Aplicaciones seguras en Cloud
- Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
- Redes WiFi seguras
- Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES
- Buenas prácticas de seguridad móvil
- Protección de ataques en entornos de red móv
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD
- Inteligencia Artificial
- Tipos de inteligencia artificial
- Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- Vulnerabilidades de IoT
- Necesidades de seguridad específicas de IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
- Industria 4.0
- Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
MÓDULO 8. DISEÑO E IMPRESIÓN 3D
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA IMPRESIÓN 3D
- Concepto de impresión 3D
- Origen, desarrollo y actualidad de la impresión 3D
- Aplicaciones de la impresión 3D
- Evolución de la impresión 3D
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ARQUITECTURA DE LAS IMPRESORAS 3D
- Componentes de una impresora 3D
- Monte usted mismo su impresora 3D
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNOLOGÍAS DE IMPRESIÓN 3D
- Introducción
- Evolución de las tecnologías de impresión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MATERIALES
- Materiales para impresión 3D
- Materiales 3D: tipos y usos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISEÑO Y MODELADO DE ELEMENTOS 3D
- Concepto de diseño asistido por ordenador
- Breve historia del CAD
- Implantación del CAD en el mercado
- Herramientas básicas de modelado
- Programas para la iniciación en el modelado 3D
- Diseño 3D con Tinkercad
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESCANEADO 3D
- Escáner
- Proceso de escaneado
- Aplicaciones del escaneado 3D
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EDICION Y REPARACIÓN DE MALLAS
- Las mallas
- Edición de mallas
- Reparación de mallas
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SLICERS O REBANADORES
- Slicers o rebanadores
- Ultimaker Cura
UNIDAD DIDÁCTICA 9. RECOMENDACIONES EN EL DISEÑO 3D
- Diseño
- Software
- Impresora
- Materiales
UNIDAD DIDÁCTICA 10. IMPRESIÓN 3D PASO A PASO: EJEMPLOS
- Obtener un modelo
- Posicionar el objeto
- Imprimir
- Laminar
UNIDAD DIDÁCTICA 11. POSTIMPRESIÓN 3D: ACABADOS
- Acabado
- Acabado superficial
- Identificar y corregir problemas
MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MASTER
curso gratuito le prepara para ser
Mediante la realización de este Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas podrás trabajar como consultor en todo tipo de proyectos industriales en el contexto de la Industria 4.0, liderar proyectos IoT o gestionar la seguridad de estos sistemas, así como analizar toda la información generada por todos estos sistemas (un auténtico big data), entre otros muchos campos.
. ¿A qué esperas para llevar a cabo tus proyectos personales?.Cursos gratuitos relacionados:
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