Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas + 5 Créditos ECTS en formación programada online. Formación Bonificada

Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas + 5 Créditos ECTS

MATRICULACIÓN

Entidad:

INESEM Formación Programada
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 1795 €
Bonificable hasta el 100%
Créditos
5 ECTS

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
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.
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.
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.
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.
Metodología

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

Claustro Docente
Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Material Adicional
De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.
Temario
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
  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
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es un sistema embebido?
  2. Hardware
  3. Software
  4. Funcionamiento de los sistemas embebidos
  5. Ciclo de vida de desarrollo de software
  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
  1. Arquitectura IoT
  2. Capas de la arquitectura IoT
  3. Tipos de redes IoT
  4. Seguridad en redes 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
  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
  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
  1. Domótica
  2. Edificios inteligenteas
  3. Diferencias entre Smart Home y Smart Building
  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
  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
  1. Planificación de ciudades inteligentes
  2. Marco del ecosistema de Smart City
  3. Proceso de construcción
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  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
  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
  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
  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
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  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
  1. Visión artificial y su aplicación en la industria 4.0
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del 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
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  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
  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móv
  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
  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
  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
  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
  1. Componentes de una impresora 3D
  2. Monte usted mismo su impresora 3D
  1. Introducción
  2. Evolución de las tecnologías de impresión
  1. Materiales para impresión 3D
  2. Materiales 3D: tipos y usos
  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
  1. Escáner
  2. Proceso de escaneado
  3. Aplicaciones del escaneado 3D
  1. Las mallas
  2. Edición de mallas
  3. Reparación de mallas
  1. Slicers o rebanadores
  2. Ultimaker Cura
  1. Obtener un modelo
  2. Posicionar el objeto
  3. Imprimir
  4. Laminar
  1. Acabado
  2. Acabado superficial
  3. Identificar y corregir problemas
Titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM).

Doble Titulación:

  • Título Propio Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas expedido por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM), “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.” 
  • Instituto Europeo de Estudios Empresariales
  • Título Propio Universitario en Diseño e Impresión 3D  expedido por la Universidad Antonio de Nebrija con 5 créditos ECTS
Certificado Universidad Antonio de Nebrija 
Requisitos Acceso
Este curso bonificado pertenece al sistema de Formación Programada de INESEM Business School. Se tramita con cargo a un crédito formativo asignado a las empresas privadas españolas para la formación de sus trabajadores sin que les suponga un coste. Para tramitar este curso de formación programada es necesario:
  • Estar trabajando para una empresa privada.
  • Encontrarse cotizando en el Régimen General de la Seguridad Social
  • Que el curso seleccionado esté relacionado con el puesto de trabajo o actividad principal de la empresa.
  • Que la empresa autorice la formación programada
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas + 5 Créditos ECTS
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 1795 €
Bonificable hasta el 100%
Créditos
5 ECTS
MATRICULACIÓN
MATRÍCULA ONLINE
Master en Industria 4.0 e Internet de las Cosas + 5 Créditos ECTS
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Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES, S.A. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza Legitimación Consentimiento del interesado Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional

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