Máster en Formación Permanente en Industria 4.0 e Internet de las Cosas
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Máster en Formación Permanente en Industria 4.0 e Internet de las Cosas
    Máster en Formación Permanente en Industria 4.0 e Internet de las Cosas

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    Presentación

    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.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Este Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas te prepara para 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. Conocer la Industria 4.0, las Smart Cities, Smart buildings, sistemas ciberfísicos y aprender sobre la seguridad en los dispositivos IoT.
    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.
    A quién va dirigido
    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.
    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.
    Temario

    MÓDULO 1. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0

    UNIDAD DIDACTICA 1. INTERNET DE LAS COSAS

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras

    UNIDAD DIDACTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOS

    1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
    2. Características CPS
    3. Componentes CPS
    4. Ejemplos de uso
    5. Retos y líneas de trabajo futuras

    MÓDULO 2. TECNOLOGÍAS APLICADAS A INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. SISTEMAS EMBEBIDOS EN IOT

    1. ¿Qué es un sistema embebido?
    2. Hardware
    3. Software
    4. Funcionamiento de los sistemas embebidos
    5. Ciclo de vida de desarrollo de software

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. SENSORES ELECTRÓNICOS PARA IOT

    1. Sensores para IoT
    2. Sensores de temperatura
    3. Sensor de proximidad
    4. Sensor de presión
    5. Sensor de calidad del agua
    6. Sensor de calidad del agua
    7. Sensor de gas
    8. Sensor de humo
    9. Sensores IR(infrarojos)
    10. Sensores de nivel
    11. Sensores de imagen
    12. Sensores de detección de movimiento
    13. Sensores de acelerómetro
    14. Sensores de giroscopio
    15. Sensores de humedad
    16. Sensores ópticos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES, TIPOLOGÍAS Y SU APLICACIÓN EN IOT

    1. Arquitectura IoT
    2. Capas de la arquitectura IoT
    3. Tipos de redes IoT
    4. Seguridad en redes IoT

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. TECNOLOGÍA INALAMBRICA EN IOT

    1. Tecnología inalámbrica para IoT
    2. 2G/3G/4G/5G Móvil
    3. 802.15.4
    4. 6LoWPAN Direcciones Nodos
    5. Bluetooth
    6. LoRaWan
    7. LTE Cat 0/1
    8. NB-IoT
    9. SIGFOX
    10. Weightless
    11. Wi-Fi
    12. WirelessHART
    13. Zigbee
    14. Z-Wave

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMUNICACIÓN EN IOT

    1. Diseño lógico de IoT
    2. Bloques funcionales de IoT
    3. Modelos de comunicación de IoT y relación
    4. Modelos de comunicación de IoT y arquitectura
    5. API de comunicación de IoT

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. SECTORES Y APLICACIONES PARA IOT

    1. Aplicación de IoT
    2. Agricultura inteligente
    3. Vehículos inteligentes
    4. Hogar inteligente
    5. Control inteligente de la contaminación
    6. Smart Healthcare
    7. Ciudades Inteligentes
    8. Smart Retail
    9. Business Analytics
    10. Wearables
    11. Automatización industrial
    12. Ejemplo de aplicación
    13. Principales aplicaciones de IoT

    MÓDULO 3. SMART BUILDINGS & SMART CITIES

    UNIDAD DIDÁCTICA 1 .SMART BUILDINGS (EDIFICIOS INTELIGENTES). DOMÓTICA

    1. Domótica
    2. Edificios inteligenteas
    3. Diferencias entre Smart Home y Smart Building

    UNIDAD DIDÁCTICA 2 .TRANSICIÓN ENTRE EDIFICIOS TRADICIONALES A EDIFICIOS INTELIGENTES Y CIUDADES INTELIGENTES

    1. Sistemas de automatización y control de edificios
    2. Funciones principales de BACS
    3. Funcionamiento de BACS
    4. Origen de BACS
    5. Desarrollo de BACS
    6. Tendencias de BACS
    7. Mercado de BACS

    UNIDAD DIDÁCTICA 3 .SMART CITIES. CONCEPTO Y MODELOS

    1. Concepto de ciudad inteligente
    2. Gobernanza y crecimiento
    3. Desarrollo urbano e infraestructura
    4. Medio ambiente y recursos naturales
    5. Sociedad y comunidad
    6. Opciones de futuro

    UNIDAD DIDÁCTICA 4 .PLANIFICACIÓN DE CIUDADES INTELIGENTES Y ECOSISTEMAS

    1. Planificación de ciudades inteligentes
    2. Marco del ecosistema de Smart City
    3. Proceso de construcción

    MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Introducción a la inteligencia artificial
    2. Historia
    3. La importancia de la IA

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Tipos de inteligencia artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

    1. Relación entre inteligencia artificial y big data
    2. IA y Big Data combinados
    3. El papel del Big Data en IA
    4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS

    1. Sistemas expertos
    2. Estructura de un sistema experto
    3. Inferencia: Tipos
    4. Fases de construcción de un sistema
    5. Rendimiento y mejoras
    6. Dominios de aplicación
    7. Creación de un sistema experto en C#
    8. Añadir incertidumbre y probabilidades

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Futuro de la inteligencia artificial
    2. Impacto de la IA en la industria
    3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    1. Introducción
    2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
    3. Ejemplos de aprendizaje automático
    4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
    5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
    6. El futuro del aprendizaje automático

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

    1. Introducción
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    1. Introducción
    2. Filtrado colaborativo
    3. Clusterización
    4. Sistemas de recomendación híbridos

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN

    1. Clasificadores
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    1. Introducción
    2. El proceso de paso de DSS a IDSS
    3. Casos de aplicación

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

    1. Aprendizaje profundo
    2. Entorno de Deep Learning con Python
    3. Aprendizaje automático y profundo

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES

    1. Redes neuronales
    2. Redes profundas y redes poco profundas

    UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA

    1. Perceptrón de una capa y multicapa
    2. Ejemplo de perceptrón

    UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA

    1. Tipos de redes profundas
    2. Trabajar con TensorFlow y Python

    UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

    1. Entrada y salida de datos
    2. Entrenar una red neuronal
    3. Gráficos computacionales
    4. Implementación de una red profunda
    5. El algoritmo de propagación directa
    6. Redes neuronales profundas multicapa

    MÓDULO 5. VISIÓN ARTIFICIAL Y SU APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES

    1. Visión artificial y su aplicación en la industria 4.0

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL

    1. Ópticas
    2. Iluminación
    3. Cámaras
    4. Sistemas 3D
    5. Sensores
    6. Equipos compactos
    7. Metodologías para la selección del hardware

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL

    1. Algoritmos
    2. Software
    3. Segmentación e interpretación de imágenes
    4. Metodologías para la selección del software

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0

    1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
    2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)

    MÓDULO 6. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN

    1. ¿Qué es PLN?
    2. ¿Qué incluye el PLN?
    3. Ejemplos de uso de PLN
    4. Futuro del PLN

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLN

    1. Introducción a Python
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Librerías para el análisis de datos en Python
    4. PLN en Python con la librería NLTK
    5. Otras herramientas para PLN

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN

    1. Principios del análisis sintáctico
    2. Gramática libre de contexto
    3. Analizadores sintácticos (Parsers)

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN

    1. Aspectos introductorios del análisis semántico
    2. Lenguaje semántico para PLN
    3. Análisis pragmático

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN

    1. Aspectos introductorios
    2. Pasos en la extracción de información
    3. Ejemplo PLN
    4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

    MÓDULO 7. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS

    1. Concepto de seguridad TIC
    2. Tipos de seguridad TIC
    3. Aplicaciones seguras en Cloud
    4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
    5. Redes WiFi seguras
    6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES

    1. Buenas prácticas de seguridad móvil
    2. Protección de ataques en entornos de red móv

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD

    1. Inteligencia Artificial
    2. Tipos de inteligencia artificial
    3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras
    8. Vulnerabilidades de IoT
    9. Necesidades de seguridad específicas de IoT

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0

    1. Industria 4.0
    2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0

    MÓDULO 8. DISEÑO E IMPRESIÓN 3D

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA IMPRESIÓN 3D

    1. Concepto de impresión 3D
    2. Origen, desarrollo y actualidad de la impresión 3D
    3. Aplicaciones de la impresión 3D
    4. Evolución de la impresión 3D

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ARQUITECTURA DE LAS IMPRESORAS 3D

    1. Componentes de una impresora 3D
    2. Monte usted mismo su impresora 3D

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNOLOGÍAS DE IMPRESIÓN 3D

    1. Introducción
    2. Evolución de las tecnologías de impresión

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. MATERIALES

    1. Materiales para impresión 3D
    2. Materiales 3D: tipos y usos

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISEÑO Y MODELADO DE ELEMENTOS 3D

    1. Concepto de diseño asistido por ordenador
    2. Breve historia del CAD
    3. Implantación del CAD en el mercado
    4. Herramientas básicas de modelado
    5. Programas para la iniciación en el modelado 3D
    6. Diseño 3D con Tinkercad

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESCANEADO 3D

    1. Escáner
    2. Proceso de escaneado
    3. Aplicaciones del escaneado 3D

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. EDICION Y REPARACIÓN DE MALLAS

    1. Las mallas
    2. Edición de mallas
    3. Reparación de mallas

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. SLICERS O REBANADORES

    1. Slicers o rebanadores
    2. Ultimaker Cura

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. RECOMENDACIONES EN EL DISEÑO 3D

    1. Diseño
    2. Software
    3. Impresora
    4. Materiales

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. IMPRESIÓN 3D PASO A PASO: EJEMPLOS

    1. Obtener un modelo
    2. Posicionar el objeto
    3. Imprimir
    4. Laminar

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. POSTIMPRESIÓN 3D: ACABADOS

    1. Acabado
    2. Acabado superficial
    3. Identificar y corregir problemas

    MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MASTER

    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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