Diplomado en Transformación Digital

Introducción a las tecnologías del Mundo Digital e Ind 4.0

Sociedad Aumentada, la nueva revolución industrial, convergencia tecnológica. Mapa de habilitadores tecnológicos, desafíos y oportunidades. Test de diagnóstico digital.

Internet de las Cosas (IoT)

Conceptos generales de Internet of Things, Aplicaciones de IoT. Industria y Medios.

Administración de infraestructura. Aplicaciones existentes. Dispositivos y soluciones de IoT específicos en la Industrias y Smart Cities. Definición de sensores y actuadores. Sistemas de consolidación de datos. Integración de redes para la Analítica de Datos.

Inteligencia Artificial

Definiciones y breve historia. Introducción al aprendizaje automático. La familia de métodos TDIDT. Ejemplos de aplicación. Fundamentos sobre redes neuronales. El modelo biológico. Elementos de una red neuronal artificial. Diferentes topologías y mecanismos de aprendizaje. Ejemplos de aplicación. Algoritmos genéticos y sus operadores básicos. Ejemplos de aplicación. Sistemas expertos y el modelado del conocimiento. Sistemas expertos basados en reglas. Ejemplos de aplicación.

Blockchain

Tecnología Blockchain. Definición y aspectos técnicos básicos. Tipos de Blockchain, criptografía y hash. Visión crítica sobre la tecnología. Ecosistema cripto. Criptomonedas y Tokens. Tokenización, aproximación y discusión sobre posibles aplicaciones. Smart contracts, concepto, clasificación, naturaleza jurídica, usos y regulación. Jurisprudencia destacada sobre tecnología Blockchain.

Visión Artificial

Introducción a la Visión Artificial. Machine Learning y Deep Learning. Redes neuronales convolucionales. Detección y clasificación de objetos. Estimación de la postura humana. Control de calidad de piezas o productos industriales. Trabajo práctico de implementación.

Analítica de Datos.

El ciclo de vida de un proyecto de Analítica de Datos. Definiendo el Problema. Del Problema a la Aproximación. Entender el Negocio. Obteniendo los Datos. Requerimientos de Datos. Recolección de Datos con IoT. Validando y Resumiendo los Datos. Entendiendo los Datos. Validando los Datos – Detectando Problemas de Calidad. Preparación de los Datos Analizando los Datos, interpretando el análisis, comunicando los resultados. Modelado de la solución. Analizando los Datos. Interpretando y evaluando los resultados. Comunicando los resultados. Generando realimentación

Experiencia de Usuario

Técnicas y herramientas del trabajo en diseño de experiencias, patrones de

usabilidad y accesibilidad, Expectativa de usuarios, modelos de comportamiento e interacción

con el usuario, motivación y percepción, determinantes internos y externos del

comportamiento del usuario y determinantes socioculturales que influyen en su decisión.