El curso “Modelización de problemas lineales mediante grafos y redes. Aplicaciones” presenta los grafos y redes como herramientas matemáticas para representar y resolver problemas complejos en distintos ámbitos de la ingeniería y la ciencia de datos.
A lo largo de la formación, los participantes aprenderán a modelizar problemas como el cálculo de rutas óptimas o el diseño de redes de forma gráfica, y a aplicar distintos algoritmos de optimización. Además, se trabajará con software especializado que facilita la resolución de estos problemas y la toma de decisiones en escenarios reales.
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 curso “Implementación de chatbots locales y privados” enseña a diseñar e implementar asistentes conversacionales basados en LLM que funcionan sin depender de la nube y usando documentación privada.
Se aplicará la técnica RAG para enriquecer respuestas con información contextual, trabajando con fragmentación de documentos, bases de datos vectoriales y recuperación de información.
Al finalizar, los participantes habrán creado un chatbot funcional y autónomo, adquiriendo conocimientos clave en IA generativa y PLN aplicado.
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.
Se trata de un taller práctico estructurado en dos fases, una inicial donde los asistentes ensamblarán un dispositivo GNSS Real Time Kinematic o RTK con precisión centimétrica a partir de sus componentes y aprenderán a configurarlo así como diseñar piezas en 3D para albergar el equipo.
En la fase final, los asistentes podrán aprender a sacarle todo el partido a estos equipos mediante ejercicios como levantamientos topográficos o replanteo de caminos públicos.
En esta segunda fase será necesario traer instalado QGIS y Autocad. Hay disponible una versión con licencia gratuita temporal en la web de Autodesk.
En el taller básico hemos aprendido a almacenar los datos de sensores LoRaWAN en hojas de cálculo de Google.
Google Apps Script es una plataforma de desarrollo basada en Javascript que permite crear código para automatizar tareas.
En este taller vamos a automatizar el procesado de datos de los sensores con app script para crear alertas por correo electrónico bajo parámetros definidos por los usuarios.
Se trata de una actividad enmarcada en el catálogo de servicios que ofrece CICYTEX a través del proyecto TECH4Efficiency dirigida a pymes y micro-pymes.
Este taller será una experiencia enriquecedora para los estudiantes y profesionales de los sectores agrícola y forestal proporcionándoles habilidades prácticas y conocimientos especializados en el ámbito de las redes de sensores inalámbricos de bajo coste LoRaWAN. El taller básico supone una introducción a esta tecnología, centrada en la concienciación tecnológica y el valor que aporta en cuanto al control y la mejora en la eficiencia. Se trata de una actividad aplicada, donde cada participante debe llevar su propio ordenador para la realización de los casos prácticos.
Para mantener un ambiente interactivo y propicio para el aprendizaje, el taller cuenta con un cupo limitado a 10 participantes en cada edición.
Curso intensivo de 4 horas diseñado para introducir de manera clara y accesible el concepto de redes neuronales. Utiliza analogías cotidianas, visualizaciones interactivas y ejemplos reales para explicar su funcionamiento sin requerir conocimientos avanzados en matemáticas o programación. Incluye una demostración práctica de creación de una red neuronal básica usando herramientas gratuitas (Keras y Google Colab). Dirigido a principiantes curiosos por la IA.
