La parte práctica del módulo de robótica móvil se realiza con el simulador RoboboSim, basado en Unity. Este simulador 3D incluye un modelo de robot AGV, utilizado en la industria para el transporte autónomo de materiales. Los estudiantes aprenderán sobre sensorización, actuación y control autónomo utilizando Python y librerías de inteligencia artificial como OpenCV, Keras y Scikit-Learn.
Este programa está diseñado para personas interesadas en crecer profesionalmente en la industria 4.0 y automatización.
El objetivo de la formación es proporcionar a los estudiantes las habilidades necesarias para dominar las tecnologías clave en la automatización y digitalización industrial.
MÓDULO 0: INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN
Tema 1. Python el nuevo desconocido
Tema 2. Características básicas del lenguaje
Tema 3. Programación orientada a objetos y excepciones
Tema 4. Manipulación de datos
MÓDULO 1: ROBÓTICA AUTÓNOMA MÓVIL
Tema 1. Introducción a la robótica autónoma
Tema 2. Actuadores
Tema 3. Sensores
Tema 4. Control autónomo
Tema 5. Navegación
Tema 6. Percepción y fusión de datos
Tema 7. Planificación de trayectorias y evitación de obstáculos
MÓDULO 2: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Tema 1. Introducción al aprendizaje máquina
Tema 2. Proyecto de aprendizaje máquina
Tema 3. Clasificación supervisada y regresión
Tema 4. Reducción de dimensionalidad
Tema 5. Aprendizaje no supervisado
Tema 6. Redes de neuronas artificiales
Tema 7. Aprendizaje por refuerzo en entornos industriales
MÓDULO 3: VISIÓN ARTIFICIAL
Tema 1. Introducción
Tema 2. Procesamiento de imágenes
Tema 3. Segmentación
Tema 4. Detección y extracción de características
Tema 5. Aprendizaje máquina para Visión Artificial
Tema 6. Visión 3D y reconstrucción de escenas
MÓDULO 4: IIOT: INTERNET INDUSTRIAL DE LAS COSAS
Tema 1. Introducción a IoT e IIoT
Tema 2. Redes de sensores y actuadores
Tema 3. Redes de comunicaciones para IoT
Tema 4. Sistemas de Control Industrial
Tema 5. Conceptos generales de computación en la nube
Tema 6. Seguridad y privacidad en IoT
Tema 7. Desarrollo de un proyecto personal IoT
Tema 8. Edge Computing en IIoT
MÓDULO 5: ROS: ROBOT OPERATING SYSTEM
Tema 1. Instalación y estructura de un proyecto
Tema 2. Modelo computacional y modos de comunicación
Tema 3. Registro y réplica de experimentos
Tema 4. Aplicaciones básicas de ROS
Tema 5. Simulación 3D en ROS
Tema 6. Sensores y actuadores en ROS
MÓDULO 6: CIBERSEGURIDAD EN ENTORNOS INDUSTRIALES
Tema 1. Fundamentos de Ciberseguridad en entornos industriales
Tema 2. Arquitecturas de redes industriales y superficies de ataque
Tema 3. Gestión de riesgos y evaluación de vulnerabilidad en infraestructuras críticas
Tema 4. Seguridad en dispositivos y Sistemas de Control Industrial (ICS)
Tema 5. Ciberseguridad en el Internet Industrial de las Cosas (IIoT)
Tema 6. Monitoreo, detección y respuesta ante incidentes en entornos industriales
Tema 7. Normativas, cumplimiento y buenas prácticas en ciberseguridad industrial
Tema 8. Resiliencia y recuperación ante ciberataques en entornos industriales
MÓDULO PREPARACIÓN CERTIFICACIÓN PCAP
Preparación del Certified Associate Python Programmer (PCAP)
TFM
Trabajo de fin de máster
Al concluir satisfactoriamente recibirás los siguientes títulos:
Para acceder al programa no es necesario proporcionar documentación específica.
Información Adicional
Salidas Profesionales:
Formación Flexible:
Tendrás clases telepresenciales en directo todos los meses, pero además contarás con más, contarás con vídeos formativos donde podrás ver contenidos más concretos y prácticos que te ayudarán en tu formación. Todos estos recursos audiovisuales estarán a tu disposición en formato diferido en la plataforma para que los vuelvas a ver siempre que quieras. Vídeos formativos donde podrás ver contenidos más concretos y prácticos que te ayudarán en tu formación. Todos estos recursos audiovisuales estarán a tu disposición en formato diferido en la plataforma para que los vuelvas a ver siempre que quieras.
