Conviértete en líder de la transformación digital, dominando las tecnologías de la Industria 4.0 y la Inteligencia Artificial para impulsar la innovación y competitividad en cualquier sector empresarial.
El Máster en Industria Conectada e Inteligencia Artificial está promovido por la Fundación Instituto Ricardo Valle de Innovación (Innova IRV) y organizado por Fom Talent y MBIT DATA School, en colaboración con ESESA como docente y socio local.
Hemos creado una experiencia única para que descubras tu pasión por la IA, los datos y la tecnología.
Evalúa tus capacidades actuales y accede a orientación personalizada para guiarte en la elección de un programa adecuado y eficaz para tu desarrollo profesional.
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Sesiones Lectivas
Las sesiones se emitirán online por streaming. La asistencia tendrá su peso en la calificación final, representando un porcentaje de la nota obtenida. Para el cálculo de su
aportación a la citada calificación, se tomará como referencia el mínimo absoluto de horas de asistencia establecido por
los directores académicos para la obtención del título, fijado en el 70 % de las horas lectivas del programa.
Sesiones Especiales
Además de las sesiones online, el programa contempla una serie de sesiones presenciales, seminarios y visitas a empresas, dirigidas por expertos relevantes y enfocadas al trabajo colaborativo.
Evaluación
La metodología de evaluación de los alumnos se fundamentará en la asistencia y el trabajo/proyecto final de grupo, una evaluación individual de cada módulo a la conclusión del mismo y el trabajo/proyecto final, que podrá ser individual o en grupos de hasta un máximo de tres alumnos.
Proyecto Final
Los alumnos deberán presentar un proyecto individual o de grupo a la conclusión del programa. Los directores académicos validarán, en su caso, los grupos durante el primer tercio del Programa. Los trabajos se definirán sobre la base de propuestas de los profesores y de los propios alumnos y se requerirán presentaciones preliminares cortas de los proyectos a mediados del Programa.
Semana 01 (8 horas - PRESENCIAL): Sesión de inauguración.
- Presentación de objetivos y contenidos del programa.
- Establecimiento de expectativas.
- Identificación de los principales beneficios a extraer del programa.
- Ejemplos reales de casos de éxito en la Industria Conectada y la Inteligencia Artificial.
Internet de las cosas y redes de sensores.
Bases y aplicaciones del Internet de las Cosas (IoT) y cómo las redes de sensores están revolucionando la industria, permitiendo una conectividad y recolección de datos sin precedentes.
Sistemas ciberfísicos: PLC, SCADA, MES.
Sistemas ciberfísicos utilizados en la industria moderna y su papel esencial en la automatización y el control.
Visión artificial.
Tecnologías de visión artificial y cómo están transformando los procesos industriales, desde la inspección de calidad hasta la automatización de tareas.
Ciberseguridad industrial.
Ciberseguridad y discusión sobre su importancia en el entorno industrial y cómo garantizar la protección de datos y sistemas en la era digital.
Robótica colaborativa, AGV y drones.
Robótica avanzada en la industria, incluidos robots colaborativos, vehículos guiados automáticos AGV y drones, y cómo están revolucionando los procesos de producción.
Realidad aumentada y realidad virtual.
Tecnologías de RA y RV en la industria para capacitación, diseño y otros usos.
Blockchain.
Tecnología blockchain y su potencial para transformar la cadena de suministro y otros procesos industriales.
Factores disruptivos de la tecnología Big Data e IA.
Discusión sobre cómo Big Data e IA están cambiando radicalmente la industria y los factores clave detrás de esta revolución.
Big Data y Procesamiento Masivo.
Tecnologías y herramientas utilizadas para el procesamiento masivo de datos y cómo estas permiten análisis más profundos y decisiones informadas, rápidas y certeras en la industria.
Arquitecturas de datos y el cloud.
Exploración de las modernas arquitecturas de datos y cómo las soluciones en la nube están facilitando el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos.
Sistemas No Code y Low Code en Data Science.
Análisis de estas soluciones, que están permitiendo una adopción más rápida y amplia de soluciones de Data Science en la industria.
Self-service Analytics y Data-Driven Companies.
Herramientas de data visualization y de análisis de autoservicio, que empoderan a las empresas para que sus decisiones se basen en datos y tomen decisiones informadas.
Data Science y Machine Learning I.
Conceptos clave y aplicaciones de Data Science y Machine Learning en la industria.
Data Science y Machine Learning II.
Continuación del estudio sobre técnicas avanzadas y aplicaciones en la industria utilizando Data Science y Machine Learning. Aprendizaje no supervisado y clustering para identificación de patrones, sistemas de alarmas y antifraude.
Data Science y Machine Learning III.
Algoritmos de aprendizaje no supervisado para predicción y clasificación. Finalización del bloque con una exploración profunda de casos de uso específicos y aplicaciones industriales de Data Science y Machine Learning.
Inteligencia Artificial I.
La Inteligencia Artificial y cómo está transformando la industria con soluciones avanzadas de automatización y análisis. Del Machine Learning al Deep Learning: evolución de los algoritmos de Redes Neuronales
Inteligencia Artificial II.
Continuación del estudio sobre IA, con foco en técnicas avanzadas y aplicaciones específicas en contextos industriales. Aprendizaje por Refuerzo e Inteligencia Artificial Generativa.
Introducción a las Operaciones.
Visión general de las operaciones en la industria moderna y cómo la conectividad está transformando todos los aspectos de la producción.
Del Lean Manufacturing a la industria 4.0.
Transición desde conceptos tradicionales de producción, como Lean Manufacturing, hacia la moderna Industria 4.0 y sus implicaciones.
Mantenimiento predictivo.
Definición de mantenimiento predictivo y ejemplos de cómo el análisis de datos y las soluciones conectadas están permitiendo un mantenimiento más eficiente y predictivo en la industria.
De la transparencia a la inteligencia.
Exploración de cómo las soluciones de datos están llevando a la industria desde simplemente tener transparencia en sus operaciones a tomar decisiones inteligentes basadas en datos.
Diagnóstico y hoja de ruta en la industria 4.0.
Estudio sobre cómo diagnosticar el estado actual de una empresa en términos de Industria 4.0 y cómo establecer una hoja de ruta para la transformación digital.
IT / OT.
Convergencia de IT y OT en la industria y cómo la colaboración entre ambas áreas está llevando a una trazabilidad total en áreas como la logística.
Gestión integral de la cadena de suministro.
La geopolítica actual obliga a utilizar todos los datos disponibles y la información generada para planificar y tomar las decisiones adecuadas en la logística de aprovisionamiento y la cadena de suministro.
Gemelo digital.
Concepto de gemelo digital y cómo esta tecnología está permitiendo simulaciones avanzadas y análisis en la industria.
Comunicación personal. Narrativa para Negocios.
Taller sobre cómo mejorar las habilidades de comunicación personal, con un enfoque en narrativas efectivas para presentaciones de negocios.
Innovación y Creatividad.
Técnicas y herramientas para fomentar la innovación y la creatividad en el diseño de productos y soluciones industriales, que incluyen su financiación pública y la propiedad industrial.
Diseño de productos conectados.
Cómo diseñar productos que aprovechen las tecnologías modernas de IoT y análisis de datos.
Transformación digital y nuevos negocios. Business Plan.
Cómo llevar la transformación digital a la creación de nuevos modelos de negocio y cómo elaborar un plan de negocio efectivo.
Gestión de talento 4.0.
Análisis sobre cómo las empresas pueden gestionar y desarrollar talento en la era de la Industria 4.0.
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