El Internet de las cosas (IoT) utiliza sensores y APIs para conectarse e intercambiar datos mediante internet y es el principal motivo del desarrollo de la Industria 4.0. Con este Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital podrás administrar las infraestructuras y comunicaciones dentro del ecosistema IOT, Smart Cities y Smart Buildings. También podrás programar chatbots mediante procesamiento de lenguaje natural y crear modelos de visión artificial. Además verás qué tecnologías se aplican al Internet de las Cosas y cómo gestionar la ciberseguridad en dispositivos IoT y en la industria 4.0.
El Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital está dirigido a profesionales y estudiantes del sector informático o industrial que deseen adaptarse a la nueva revolución industrial, la industria 4.0 a través de las inmensas posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas (IoT). Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías este es tu máster.
Objetivos
– Descubrir las posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas y sus principales aplicaciones.
– Realizar gemelos digitales (Digital Twins) con los que poder simular entornos reales.
– Conocer y administrar las diferentes infraestructuras IoT.
– Descubrir qué tecnologías se aplican para el desarrollo de la industria 4.0.
– Desarrollar modelos de visión artificial gracias a la librería Open CV de Python.
– Gestionar y administrar Smart Cities y Smart buildings.
– Aplicar las medidas de ciberseguridad oportunas en dispositivos IoT y en la industria 4.0.
Salidas Profesionales
Gracias a la realización de este Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital podrás gestionar cualquier ecosistema IoT para adaptarse a la industria 4.0. Optarás a puestos tan importantes como IoT Engineer, Programador de modelos de visión artificial, Lider de proyectos en industrias 4.0 o Experto en gestión de ciberseguridad de ecosistemas IoT.
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
Descripción general OpenCV
Instalación OpenCV para Python en Windows
Instalación OpenCV para Python en Linux
Anaconda y OpenCV
Manejo de archivos
Leer una imagen con OpenCV
Mostrar imagen con OpenCV
Guardar una imagen con OpenCV
Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
Funciones de dibujo
Redimensión de imágenes
Erosión de imágenes
Desenfoque de imágenes
Bordeado de imágenes
Escala de grises en imágenes
Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
Erosión y dilatación de imágenes
Umbrales simples
Umbrales adaptativos
Umbral de Otsu
Contornos de imágenes
Incrustación de imágenes
Intensidad en imágenes
Registro de imágenes
Extracción de primer plano
Operaciones morfológicas en imágenes
Pirámide de imágen
Analizar imágenes usando histogramas
Ecualización de histogramas
Template matching
Detección de campos en documentos usando Template matching
Espacios de color en OpenCV
Cambio de espacio de color
Filtrado de color
Denoising de imágenes en color
Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
Detección de líneas
Detección de círculos
Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
Detectar esquinas (método Harris)
Encontrar círculos y elipses
Detección de caras y sonrisas
Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
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
¿Qué es Digital Twins?
Campos de aplicación de Digital Twins
Uso de la inteligencia artificial y el Machine Learning en Digital Twins
Digital Twins como herramienta en la producción
Monitorización del gemelo digital en la toma de decisiones
Comunicación entre Sistema real y Digital Twin
Optimización del matenimiento con Digital Twins
Concepto, clasificación y aplicaciones
Gestión del reloj en la simulación discreta
Simulación aleatoria, obtención de muestras y análisis de resultados
Introducción a los lenguajes de simulación
Antecedentes y surgimiento de las técnicas de ingeniería simultanea
Control de la producción desde el diseño
Diseño para seis sigma DFSS
Definición y tendencias de la Ingeniería Concurrente
Ingeniería convencional VS ingeniería concurrente
Fundamentos y elementos comunes las herramientas de la ingeniería concurrente: las T´s
Ciclo de vida del producto
Herramientas “Disign for X”
Ejemplos de aplicación de la ingeniería simultanea
Paralelismos entre calidad e ingeniería simultánea
Herramientas de mejora de la calidad
El aseguramiento de la calidad: la ISO y PDCA
La gestión de la calidad total: EFQM
Diagrama Causa-Efecto
Diagrama de Pareto
Círculos de Control de Calidad
Contexto evolutivo de los sistemas de visualización
Sistemas avanzados de organización industrial: ERP y MES
Consideraciones previas de supervisión y control
El concepto de “tiempo real” en un SCADA
Conceptos relacionados con SCADA
Definición y características del sistemas de control distribuido
Sistemas SCADA frente a DCS
Viabilidad técnico económica de un sistema SCADA
Mercado actual de desarrolladores SCADA
PC industriales y tarjetas de expansión
Pantallas de operador HMI
Características de una pantalla HMI
Software para programación de pantallas HMI
Dispositivos tablet PC
Buses de campo: aplicación y fundamentos
Evaluación de los buses industriales
Diferencias entre cableado convencional y cableado con Bus
Selección de un bus de campo
Funcionamiento y arquitectura de nodos y repetidores
Conectores normalizados
Normalización
Comunicaciones industriales aplicadas a instalaciones en Domótica e Inmótica
Buses propietarios y buses abiertos
Tendencias
Gestión de redes
Clasificación de los buses
AS-i (Actuator/Sensor Interface)
DeviceNet
CANopen (Control Area Network Open)
SDS (Smart Distributed System)
InterBus
WorldFIP (World Factory Instrumentation Protocol)
HART (Highway Addressable Remote Transducer)
P-Net
BITBUS
ARCNet
CONTROLNET
PROFIBUS (PROcess FIeld BUS)
FIELDBUS FOUNDATION
MODBUS
ETHERNET INDUSTRIAL
Que es GMAO
Que es CMMS - GMAC
Ventajas de utilizar Programas GMAO - Software GMAO
Los mejores Programas GMAO - Software GMAO
Módulos de un GMA
Como elegir un Programa GMAO - Software GMAO
Software de mantenimiento gratuito PMX-PRO
Titulación
Titulación de Máster de Formación Permanente en IOT Aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED – Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
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