Inicio: 02/02/2023| Finalización: 27/04/2023
Días lectivos: Martes y jueves de 18:30 a 21:30
Duración del curso: 51 horas
Especialidad: Industria 4.0
Precio: 867€
Centro: Aula virtual
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Introducción al Curso de Vehículo conectado: IoT, Ciberseguridad, Big Data y Mantenimiento Predictivo (IA)
El objetivo de este curso es el de presentar y estudiar, de forma detallada, los principales conceptos, tecnologías y metodologías alrededor de la idea del vehículo conectado en la era del dato, la digitalización o la Industria 4.0. Para ello se trabajarán, de forma transversal, cinco pilares clave: i) los sistemas ciber-físicos, ii) el Internet of Things (IoT), iii) la ciberseguridad, iv) el Big Data y v) la Inteligencia Artificial.
Para una mejor asimilación de los conceptos, la teoría se complementará de forma habitual con sesiones prácticas que permitirán a los asistentes desarrollar, implementar y validar los conceptos presentados mediante diferentes casos reales.
Cada uno de los participantes recibirá un kit para poder trabajar durante el curso, que una vez finalizado, este material pasará a ser propiedad de cada alumno para poder proseguir su aprendizaje. Los alumnos deberán disponer de un ordenador portátil actualizado para poder asistir a las clases.
Objetivos del curso
Las diferentes sesiones del curso están orientadas y preparadas para tratar la cadena de los datos desde su creación, captura y extracción (a nivel físico en el lado del vehículo), pasando por el envío y almacenamiento en una plataforma digital avanzada hasta, finalmente, su eficiente procesado para una toma de decisiones inteligente, inmediata y segura.
De forma específica, encontramos los siguientes objetivos:
- Introducción a la digitalización e industria0
- Análisis del concepto de Vehículo Conectado, tecnologías y protocolos de comunicación internos
- El mundo ciber-físico y el dato: captura, extracción, envío, almacenamiento, procesado y visualización
- El concepto de Internet of Things
- La ciberseguridad como elemento transversal
- Big Data para el soporte al procesado de grandes volúmenes de datos en tiempo real
- Inteligencia Artificial como herramienta para el análisis inteligente de los datos y la toma de decisiones avanzada
- Mantenimiento predictivo de sistemas/procesos, basado en el aprendizaje automático (IA): reducción de costes y fallos inesperados
El alcance de dichos objetivos permitirá a los asistentes adquirir los conocimientos y capacidades necesarias para trabajar de forma excelente alrededor del concepto de vehículo conectado. Dichos conocimientos y capacidades facilitarán tanto la toma de decisiones en el momento de adquisición de nuevo material o infraestructura, como el desarrollo de nuevos sistemas automatizados para la extracción del dato y su posterior análisis, siendo capaces, así, de definir e implementar los flujos necesarios para finalmente extraer información valiosa y soportar una toma de decisiones inteligente.
Adicionalmente, se ofrece una sesión opcional de introducción al tratamiento y procesado de datos mediante el lenguaje de programación Python y sus recursos.
Dirigido a:
Profesionales que quieran adquirir los conocimientos y capacidades necesarias para trabajar alrededor del concepto de vehículo conectado. Dichos conocimientos y capacidades facilitarán tanto la toma de decisiones en el momento de adquisición de nuevo material o infraestructura, como el desarrollo de nuevos sistemas automatizados para la extracción del dato y su posterior análisis, siendo capaces, así, de definir e implementar los flujos necesarios para finalmente extraer información valiosa y soportar una toma de decisiones inteligente.
Información adicional
Todos nuestros cursos son bonificables para empresas (excepto autónomos) a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE).
Consultar descuentos especiales para estudiantes, personas en situación de desempleo, y empresas que realicen dos o más inscripciones en un mismo curso.
Programa del Curso de Vehículo conectado: IoT, Ciberseguridad, Big Data y Mantenimiento Predictivo (IA)
- Introducción al lenguaje de programación i al tratamiento de datos con Python
- Conceptos básicos y herramientas disponibles
- Programación básica
- Procesado de datos
- Sesión práctica
- Introducción curso
- La digitalización.
- Contextualización, 4ª revolución industrial y Industria 4.0
- Definición y conceptos
- Dominios, aplicaciones y soluciones
- ¿Industria 5.0?
- Vehículo conectado
- Introducción, conceptos e historia
- Tecnologías y aplicaciones
- Comunicaciones internas
- Redes, interfaces y protocolos
- Unidades de Control Electrónico y el Bus CAN
- Protocolos de última generación
- Herramientas de diagnóstico
- Comunicaciones externas
- V2V, V2P, V2I, V2C
- Sesión práctica:
- Caso de uso 1
- La instrumentación electrónica y el mundo ciber-físico (5 horas)
- Definiciones y propiedades
- Tipos de señales de instrumentación
- Tipos de sensores
- Analógicos y digitales
- Aplicaciones
- Caracterización
- Tipos de actuadores (electroneumático, calefactores, motores, solenoides…)
- Adquisición de señales
- Puentes (impedancia, Maxwell…)
- Amplificadores y filtros analógicos
- Conversores Analógicos/Digitales
- Sensores con comunicación digital
- Sesión práctica:
- Temperatura, humedad y luz ambiental
- Amplificadores y filtros analógicos
- IoT
- Introducción, elementos y conceptos básicos
- Arquitecturas
- Edge Analytics
- Monitorización de procesos
- ¿En qué consiste?
- Utilidades de la monitorización de los procesos
- Instrumentos necesarios
- Ejemplos de monitorización de procesos
- Sistemas de comunicación
- Sistemas inalámbricos de corto alcance (RFID, Bluetooth, BLE, NFC, Zigbee, etc.)
- Sistemas inalámbricos de largo alcance (4G/5G, LoRaWan, Sigfox, NB-IoT, LTE-M, etc.).
- Comunicaciones cableadas: Ethernet Industrial.
- Protocolos: TCP/UDP, MQTT, COAP, AMQP
- Sesión práctica
- Captura, comunicaciones, almacenamiento y monitorización de datos en tiempo real.
- Ciberseguridad
- Introducción y definición
- Superficies de ataque
- Nuevos modelos de ciberseguridad
- Ataques al bus CAN
- Otros ataques
- Sesión práctica:
- Caso de uso 1
- Big Data
- Introducción, problemática, requisitos y definición
- Plataformas y arquitecturas Big Data (+ IoT, Ciberseguridad e IA)
- Tecnologías y soluciones
- Suministradores y recursos cloud
- Sesión práctica
- Despliegue plataforma Big Data
- Inteligencia Artificial
- Introducción a la IA y al aprendizaje automático
- Capacidades y problemáticas
- Proyecto de IA o minado de datos
- Metodología CRISP-DM
- Tipos de algoritmos y problemas
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje semi-supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
- Modelos ensamblados
- Aprendizaje profundo
- Sesión práctica
- Caso de uso 1
- Caso de uso 2
- Mantenimiento predictivo
- Introducción al mantenimiento
- Tipos de mantenimiento
- Técnicas y aplicación de la IA
- Detección de anomalías
- Mantenimiento predictivo
- Mantenimiento prescriptivo
- Sesión práctica
- Detección de anomalías
- Mantenimiento predictivo
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