El curso presenta las bases del control de flujo en computación cuántica y la aparición de los circuitos dinámicos como nuevas estructuras de control.
Se abordarán los fundamentos teóricos, limitaciones y ejemplos prácticos de hardware y software, analizando sus posibles aplicaciones y líneas de investigación futuras en el ámbito de la computación cuántica avanzada.
Este curso ofrece una introducción accesible al mundo de la computación cuántica, abordando sus fundamentos teóricos, sus diferencias con la computación clásica y sus principales aplicaciones en la resolución de problemas complejos.
A lo largo de dos módulos, los participantes conocerán tanto los conceptos esenciales de la mecánica cuántica aplicados a la informática, como las tecnologías actuales de los ordenadores cuánticos, sus puertas lógicas, algoritmos y lenguajes de programación, así como las plataformas disponibles para el desarrollo y la experimentación.
Todas las industrias poseen numerosos equipos o sistemas. Todos estos equipos fallan y, por lo tanto, necesitan de mantenimiento para poder volver a estar de nuevo operativos. Tradicionalmente el mantenimiento se realizaba a intervalos periódicos de tiempo aún incluso cuando el sistema estaba funcionando (mantenimiento preventivo) o en el momento en el que el sistema falla (mantenimiento reactivo). Con el desarrollo de los sensores, el mantenimiento predictivo está ganando terreno a las dos estrategias de mantenimiento anteriores. El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento que se basa en la monitorización de equipos y sistemas con el fin de conocer su estado, detectar signos iniciales de fallos y predecir el tiempo de vida útil
del mismo. La monitorización de equipos, la adquisición de datos de dicha monitorización y el análisis de los mismos permiten identificar patrones y determinar indicadores útiles para realizar tareas de mantenimiento proactivo,
es decir, antes de que el fallo del sistema se produzca porque se haya detectado un signo temprano de fallo. Este curso se centra en el análisis de datos
y la exploración de técnicas estadísticas necesarias para implementar estrategias de mantenimiento predictivo
El aprendizaje profundo está en el núcleo de la Inteligencia Artificial que tenemos presente, y cada vez más, en nuestro día a día. Sin embargo, ¿qué entendemos como aprendizaje profundo? En este curso se presentarán los conceptos clave para dar respuesta a esta pregunta, acompañados de casos prácticos utilizando la librería PyTorch del lenguaje Python.
Introducción práctica a las técnicas de predicción basadas en modelos de regresión, centrándose en los enfoques más utilizados en el análisis de datos. A lo largo de las sesiones, se trabajará con modelos de regresión lineal simple y múltiple, se abordarán técnicas de diagnóstico y validación, y se aprenderá a seleccionar variables y comparar modelos. El enfoque es aplicado, con ejemplos y resolución de problemas reales mediante herramientas estadísticas estándar.
Hoy en día, tener presencia digital es clave para que un negocio crezca y llegue a más clientes. Este curso te enseñará a desarrollar una estrategia digital adaptada a tu negocio local o emprendimiento, usando herramientas sencillas y accesibles para promocionarte en internet, atraer clientes y aumentar tus ventas.
Dicha formación está diseñada para ayudar a emprendedores y responsables de negocios locales a comprender y aplicar estrategias digitales efectivas que impulsen su visibilidad, crecimiento y competitividad en el entorno actual. A través de un enfoque práctico y accesible, los participantes aprenderán a desarrollar una presencia digital coherente, utilizar herramientas de marketing online, redes sociales, posicionamiento local y comercio electrónico, así como analizar métricas clave para tomar decisiones informadas. El training está orientado a personas sin necesidad de experiencia previa en marketing digital, pero con interés en aprovechar las oportunidades que ofrece el entorno digital para sus negocios.
No necesitas tener conocimientos previos en marketing ni en tecnología, solo ganas de aprender y mejorar tu presencia online.
