Curso lA Aplicada a Sistemas Electrónicos
Información general
Resumen
Este curso te prepara para aplicar inteligencia artificial a sistemas electrónicos, integrando sensores, datos, IoT y sistemas embebidos. Aprenderás a analizar señales, preparar datos, desarrollar modelos básicos de Machine Learning, detectar anomalías y realizar predicciones.
También explorarás Edge AI y sus aplicaciones industriales en industria, mientras desarrollas un prototipo de sistema electrónico inteligente para resolver problemas de monitoreo, diagnóstico, automatización y toma de decisiones con herramientas de programación y analítica.
Habilidades que desarrollarás
Analizar datos
Analiza datos provenientes de sensores y sistemas electrónicos, aplicando técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar patrones, clasificar condiciones y detectar anomalías.
Integrar IA a sistemas electrónicos
Integra modelos de inteligencia artificial con sistemas electrónicos, IoT y sistemas embebidos, utilizando herramientas de programación y procesamiento de datos para desarrollar soluciones inteligentes.
Desarrollar prototipos de sistemas electrónicos
Desarrolla prototipos de sistemas electrónicos inteligentes orientados a aplicaciones industriales, evaluando el desempeño de las soluciones de IA y su potencial para el monitoreo, diagnóstico, automatización y toma de decisiones.
Contenido
- Inteligencia artificial, Machine Learning y Deep Learning.
- Tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado.
- Problemas de clasificación, regresión y detección de anomalías.
- Aplicaciones de IA en Ingeniería Electrónica.
- Arquitectura general de un sistema electrónico inteligente.
- Casos de aplicación en automatización e industria.
- Fuentes de datos en sistemas electrónicos.
- Sensores y variables de proceso.
- Adquisición y organización de datos.
- Preprocesamiento y limpieza de datos.
- Normalización y transformación.
- Extracción de características.
- Análisis básico de señales.
- Construcción de conjuntos de datos para Machine Learning.
- Aplicaciones
- Construcción de modelos básicos de Machine Learning.
- Clasificación y predicción.
- Detección de anomalías.
- Evaluación de modelos.
- Integración de modelos con sistemas IoT.
- Sistemas embebidos inteligentes.
- Introducción a Edge AI.
- Procesamiento local versus procesamiento en la nube.
- Arquitecturas básicas de sistemas electrónicos inteligentes.
- Aplicaciones
- Desarrollo de un proyecto integrador en el que el participante:
- Identifica un problema de ingeniería.
- Define las variables y fuentes de datos.
- Adquiere o utiliza un conjunto de datos.
- Preprocesa la información.
- Selecciona y entrena un modelo de IA.
- Evalúa los resultados.
- Integra el modelo con un sistema electrónico o IoT.
- Presenta el prototipo y sus resultados.
Características:
Perfil Docente:
Profesional especializado en ingeniería e inteligencia artificial, con experiencia en Machine Learning, IoT, sistemas electrónicos y automatización. Su trayectoria conecta tecnología, innovación y soluciones aplicadas a retos reales de la industria.
Dirigido a:
Profesionales, estudiantes, técnicos y tecnólogos de áreas como Ingeniería Electrónica, Mecatrónica, Eléctrica, de Sistemas, Industrial, Automatización, Instrumentación, Telecomunicaciones e IoT, así como personas vinculadas a innovación, tecnología y transformación digital que buscan aplicar inteligencia artificial a sistemas electrónicos y procesos industriales.
