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.
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
– 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 Profesionales
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.
Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
Redes WiFi seguras
Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
Buenas prácticas de seguridad móvil
Protección de ataques en entornos de red móv
Inteligencia Artificial
Tipos de inteligencia artificial
Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
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
Industria 4.0
Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
Introducción a la inteligencia artificial
Historia
La importancia de la IA
Tipos de inteligencia artificial
Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
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
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
Futuro de la inteligencia artificial
Impacto de la IA en la industria
El impacto económico y social global de la IA y su futuro
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
Introducción
Algoritmos
Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos
Clasificadores
Algoritmos
Componentes
Aprendizaje
Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación
Aprendizaje profundo
Entorno de Deep Learning con Python
Aprendizaje automático y profundo
Redes neuronales
Redes profundas y redes poco profundas
Perceptrón de una capa y multicapa
Ejemplo de perceptrón
Tipos de redes profundas
Trabajar con TensorFlow y Python
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
Domótica
Edificios inteligenteas
Diferencias entre Smart Home y Smart Building
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
Concepto de ciudad inteligente
Gobernanza y crecimiento
Desarrollo urbano e infraestructura
Medio ambiente y recursos naturales
Sociedad y comunidad
Opciones de futuro
Planificación de ciudades inteligentes
Marco del ecosistema de Smart City
Proceso de construcción
Concepto de impresión 3D
Origen, desarrollo y actualidad de la impresión 3D
Aplicaciones de la impresión 3D
Evolución de la impresión 3D
Componentes de una impresora 3D
Monte usted mismo su impresora 3D
Introducción
Evolución de las tecnologías de impresión
Materiales para impresión 3D
Materiales 3D: tipos y usos
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
Escáner
Proceso de escaneado
Aplicaciones del escaneado 3D
Las mallas
Edición de mallas
Reparación de mallas
Slicers o rebanadores
Ultimaker Cura
Diseño
Software
Impresora
Materiales
Obtener un modelo
Posicionar el objeto
Imprimir
Laminar
Acabado
Acabado superficial
Identificar y corregir problemas
Titulación
Titulación de Máster de Formación Permanente en Industria 4.0 e Internet de las Cosas con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED – Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
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