Estudiarás bajo una metodología teórica y práctica, donde aprenderás, interiorizarás y aplicarás todo, estarás constantemente acompañado por tutores y profesores expertos en el sector. Además, te ayudaremos a perfeccionar tus conocimientos en el idioma inglés, el lenguaje del sector. Tendrás total control de tu horario y tiempos de estudio, con el acceso a una plataforma e-learning donde podrás acceder al material y volver a ver las clases en diferido.
Personas interesadas en especializarse en conocer la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) para alcanzar mayores niveles de automatización en los procesos industriales.
Módulo 1. Robótica autónoma móvil (300 horas)
Parte teórica:
1.1. Actuadores.
1.2. Sensores.
1.3. Control autónomo.
1.4. Navegación.
Parte práctica:
Utilización del simulador RoboboSim con modelo AGV.
Programación de tareas simples con actuadores y sensores.
Programación básica de control PID.
Programación de comportamientos autónomos mediante arquitecturas reactivas y deliberativas.
Módulo 2. Aprendizaje automático (300 horas)
Parte teórica:
2.1. Introducción al aprendizaje máquina.
2.2. Proyecto de aprendizaje máquina.
2.3. Clasificación supervisada y regresión.
2.4. Reducción de dimensionalidad.
2.5. Aprendizaje no supervisado.
2.6. Redes de neuronas.
Parte práctica:
Introducción a sci-kit learning.
Preparación de los datos: normalización, visualización.
SVM, árboles de decisión, ensamblaje y random forest.
Reducción de dimensionalidad: PCA.
Aprendizaje no supervisado: k-means, DBSCAN
Redes de neuronas artificiales.
Módulo 3. Visión Artificial (300 horas)
Parte teórica:
3.1. Introducción
3.2. Procesamiento de imágenes.
3.3. Segmentación.
3.4. Detección y extracción de características.
3.5. Aprendizaje máquina para Visión Artificial.
Parte práctica:
Introducción a OpenCV y otras librerías necesarias.
Técnicas de procesamiento de imágenes: filtros, histogramas.
Técnicas de segmentación: umbralización, operaciones morfológicas, contornos.
Detección y extracción de características.
Aprendizaje máquina para Visión Artificial: redes convolucionales.
Módulo 4. IIoT: Internet Industrial de las cosas (300 horas)
Parte teórica:
4.1. Introducción a IoT e IIoT.
4.2. Redes de sensores y actuadores.
4.3. Redes de comunicaciones para IoT.
4.4. Sistemas de Control Industrial.
4.5. Conceptos generales de computación en la nube.
4.6. Seguridad y privacidad en IoT.
4.7. Desarrollo de un proyecto personal IoT.
Parte práctica
Introducción al uso del ESP8266.
Uso de sensores y actuadores con el ESP8266.
Uso de la conexión WiFi del ESP8266.
Uso de MQTT con el ESP8266.
Securización de MQTT.
Uso de Azure con nodos IoT basados en el ESP8266.
Módulo 5. ROS: Robot Operating System (300 horas)
Parte teórica:
5.1. Instalación y estructura de un proyecto.
5.2. Modelo computacional y modos de comunicación.
5.3. Registro y réplica de experimentos.
5.4. Aplicaciones básicas de ROS.
5.5. Simulación 3D en ROS.
5.6. Sensores y actuadores en ROS.
Parte práctica:
ROS (basado en libro de ejercicios propio de MINT).
Introducción a ROS 1.
Instalación y estructura de un proyecto.
Creación de nodos, topics y servicios.
Herramientas de visualización y análisis.
Simulación 3D en ROS mediante Gazebo.
Sensores y actuadores en ROS: programación de un brazo robótico.
Finalizada la formación, recibirás una titulación que, acredita los conocimientos obtenidos, durante toda la formación.
Para acceder al máster, no son necesarios conocimientos previos en el sector, ni tener una titulación específica.
Información Adicional
Algunos cargos para los que te capacitará el máster son:
Tendrás acceso gratuito a la mayor plataforma de aprendizaje de idiomas online del mundo, BUSUU.
