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MASTER IOT

MASTER IOT: Master en IOT Aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital + 60 Creditos ECTS

MASTER IOT
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
Sin Intereses
Equipo Docente Especializado
Equipo Docente Especializado
Acompañamiento Personalizado
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MASTER IOT: Gracias a este master online homologado no solamente podras completar tus conocimientos en MASTER IOT, sino que ademas conseguiras una titulacion universitaria homologada baremable en oposiciones y bolsas de empleo.

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Información y contenidos de: Master iot Homologado

UCAVMaster Online Curso  homologado UCAV - Universidad Católica de ÁvilaTitulación con la APOSTILLA de la HayaMiembro de CLADEA - Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración

Título Propio de la Universidad Católica de Ávila con 60 Créditos ECTSSi lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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MÓDULO 1. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOS
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas de trabajo futuras

MÓDULO 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

MÓDULO 3. VISIÓN ARTIFICIAL Y SU APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos?
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)

MÓDULO 4. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLN
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

MÓDULO 5. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1 .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
  1. Introducción a la Inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes Inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

MÓDULO 6. TECNOLOGIAS APLICADAS A INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

UNIDAD DIDÁCTICA 1 .SISTEMAS EMBEBIDOS EN IOT
  1. ¿Qué es un sistema embebido?
  2. Hardware
  3. Software
  4. Funcionamiento de los sistemas embebidos
  5. Ciclo de vida de desarrollo de software integrado
UNIDAD DIDÁCTICA 2 .SENSORES ELECTRÓNICOS PARA IOT
  1. Sensores para IoT
  2. Sensores de temperatura
  3. Sensor de proximidad
  4. Sensor de presión
  5. Sensor de calidad del agua
  6. Sensor químico
  7. Sensor de gas
  8. Sensor de humo
  9. Sensores IR (infrarojos)
  10. Sensores de nivel
  11. Sensores de imagen
  12. Sensores de detección de movimiento
  13. Sensores de acelerómetro
  14. Sensores de giroscopio
  15. Sensores de humedad
  16. Sensores ópticos
UNIDAD DIDÁCTICA 3 .REDES, TIPOLOGÍAS Y SU APLICACIÓN EN IOT
  1. Arquitectura IoT
  2. Capas de la arquitectura IoT
  3. Tipos de redes IoT
  4. Seguridad en redes IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 4 .TECNOLOGÍA INALAMBRICA EN IOT
  1. Tecnología inalámbrica para IoT
  2. 2G/3G/4G/5G Móvil
  3. 802.15.4
  4. 6LoWPAN Direcciones Nodos
  5. Bluetooth
  6. LoRaWan
  7. LTE Cat 0/1
  8. NB-IoT
  9. SIGFOX
  10. Weightless
  11. Wi-Fi
  12. WirelessHART
  13. Zigbee
  14. Z-Wave
UNIDAD DIDÁCTICA 5 .SISTEMAS DE COMUNICACIÓN EN IOT
  1. Diseño lógico de IoT
  2. Bloques funcionales de IoT
  3. Modelos de comunicación de IoT y relación
  4. Modelos de comunicación de IoT y arquitectura
  5. API de comunicación de IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 6 .SECTORES Y APLICACIONES PARA IOT
  1. Aplicación de IoT
  2. Agricultura inteligente
  3. Vehículos inteligentes
  4. Hogar inteligente
  5. Control inteligente de la contaminación
  6. Smart Healthcare
  7. Ciudades Inteligentes
  8. Smart Retail
  9. Business Analytics
  10. Wearables
  11. Automatización industrial
  12. Ejemplo de aplicación
  13. Principales aplicaciones de IoT

MÓDULO 7. SMART BUILDINGS & SMART CITIES

UNIDAD DIDÁCTICA 1 .SMART BUILDINGS (EDIFICIOS INTELIGENTES). DOMÓTICA
  1. Domótica
  2. Edificios inteligentes
  3. Diferencias entre Smart Home y Smart Building
UNIDAD DIDÁCTICA 2 .TRANSICIÓN ENTRE EDIFICIOS TRADICIONALES A EDIFICIOS INTELIGENTES Y CIUDADES INTELIGENTES
  1. Sistemas de automatización y control de edificios
  2. Funciones principales de BACS
  3. Funcionamiento de BACS
  4. Origen de BACS
  5. Desarrollo de BACS
  6. Tendencias de BACS
  7. Mercado de BACS
UNIDAD DIDÁCTICA 3 .SMART CITIES. CONCEPTO Y MODELOS
  1. Concepto de ciudad inteligente
  2. Gobernanza y crecimiento
  3. Desarrollo urbano e infraestructura
  4. Medio ambiente y recursos naturales
  5. Sociedad y comunidad
  6. Opciones de futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 4 .PLANIFICACIÓN DE CIUDADES INTELIGENTES Y ECOSISTEMAS
  1. Planificación de ciudades inteligentes
  2. Marco del ecosistema de Smart City
  3. Proceso de construcción

MÓDULO 8. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS
  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES
  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móv
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD
  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0

MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MASTER

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online MASTER IOT

Media de opiniones de los Cursos y Master Euroinnova
Opinión de Paula G. F.
Sobre Master en Internet de las Cosas (IOT) + Titulacion Universitaria
BARCELONA
En general muy bien. Volveré a matricularme con Euroinnova.
Opinión de Alfredo H. M.
Sobre Master en Direccion y Gestion de Unidades de Enfermeria + Titulacion Universitaria
SEVILLA
Muy contento de haberme matriculado con Euroinnova. Espero poder volver a disfrutar de sus ofertas.
* Todas las opiniones sobre el Master Online MASTER IOT, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Resumen salidas profesionales de master iot:
El Internet de las cosas (IoT) utiliza sensores y APIs para conectarse e intercambiar datos mediante internet y es el principal motivo del desarrollo de la Industria 4.0. Con este Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital podrás administrar las infraestructuras y comunicaciones dentro del ecosistema IOT, Smart Cities y Smart Buildings. También podrás programar chatbots mediante procesamiento de lenguaje natural y crear modelos de visión artificial. Además verás qué tecnologías se aplican al Internet de las Cosas y cómo gestionar la ciberseguridad en dispositivos IoT y en la industria 4.0.
Objetivos de master iot:

- Descubrir las posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas y sus principales aplicaciones.
- Realizar gemelos digitales (Digital Twins) con los que poder simular entornos reales.
- Conocer y administrar las diferentes infraestructuras IoT.
- Descubrir qué tecnologías se aplican para el desarrollo de la industria 4.0.
- Desarrollar modelos de visión artificial gracias a la librería Open CV de Python.
- Gestionar y administrar Smart Cities y Smart buildings.
- Aplicar las medidas de ciberseguridad oportunas en dispositivos IoT y en la industria 4.0.
Salidas profesionales de master iot:
Gracias a la realización de este Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital podrás gestionar cualquier ecosistema IoT para adaptarse a la industria 4.0. Optarás a puestos tan importantes como IoT Engineer, Programador de modelos de visión artificial, Lider de proyectos en industrias 4.0 o Experto en gestión de ciberseguridad de ecosistemas IoT.
Para qué te prepara el master iot:
Con este Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital podrás administrar las infraestructuras y comunicaciones dentro del ecosistema IOT, Smart Cities y Smart Buildings. También podrás programar chatbots mediante procesamiento de lenguaje natural y crear modelos de visión artificial. Además verás qué tecnologías se aplican al Internet de las Cosas y cómo gestionar la ciberseguridad en dispositivos IoT y en la industria 4.0. Requisitos generales de acceso: a) Estar en posesión de un título universitario español. b) Estar en posesión de un título extranjero que esté homologado a un título universitario oficial español. c) Estar en posesión de un título extranjero no homologado pero que pueda estimarse de nivel equivalente a un título universitario oficial español. d) Profesionales de reconocida y acreditada experiencia laboral y/o profesional, siempre que dicha experiencia esté relacionada con las competencias inherentes al título de Máster. No se estableces requisitos específicos
A quién va dirigido el master iot:
El Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital está dirigido a profesionales y estudiantes del sector informático o industrial que deseen adaptarse a la nueva revolución industrial, la industria 4.0 a través de las inmensas posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas (IoT). Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías este es tu máster.
Metodología de master iot:
Metodología Curso Euroinnova
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Es tu momento.
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Juan Antonio Cortés Ibañez
Grado en Ingeniería en Informática, Máster universitario en Ciencia de Datos
Linkedin Euroinnova Twitter Euroinnova Google Scholar Euroinnova
Rafael Marín Sastre
Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado - Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas
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