Curso de Normativas IMO en certificación naval

2.2 Introducción a la IA en la Predicción de Precios Eléctricos
2.2 Fundamentos de la Electricidad y el Mercado Energético
2.3 Importancia de la Predicción de Precios en la Industria Eléctrica
2.4 Conceptos Básicos de Inteligencia Artificial
2.5 Tipos de Modelos de IA Aplicables a la Predicción de Precios
2.6 Herramientas y Tecnologías Clave en IA para la Energía
2.7 Introducción a los Datos: Fuentes y Preparación para el Análisis
2.8 Metodología para la Predicción de Precios: Un Enfoque General
2.9 Ética y Consideraciones en el Uso de la IA en la Energía
2.20 Caso de Estudio: Ejemplos de Aplicación en el Mundo Real

3.3 Fundamentos de la IA en el sector eléctrico
3.2 Introducción al mercado de la energía eléctrica y su volatilidad
3.3 Importancia de la predicción de precios en la planificación y gestión
3.4 Tipos de datos relevantes para la predicción de precios eléctricos
3.5 Herramientas y software esenciales para el análisis de datos
3.6 Conceptos básicos de series temporales y su aplicación
3.7 Introducción a los modelos de IA y su aplicabilidad
3.8 Desafíos y oportunidades en la predicción de precios eléctricos con IA
3.9 Ética y consideraciones en el uso de la IA para la predicción
3.30 Caso de estudio: ejemplos de aplicaciones reales y resultados

4.4 Introducción a los Modelos Predictivos en IA para Precios Eléctricos
4.2 Recopilación y Preparación de Datos para Modelado
4.3 Fundamentos de Aprendizaje Automático para la Predicción de Precios
4.4 Modelos de Regresión para la Predicción de Precios Eléctricos
4.5 Modelos de Series Temporales para la Predicción de Precios
4.6 Modelos de Redes Neuronales Artificiales para la Predicción
4.7 Evaluación y Validación de Modelos Predictivos
4.8 Análisis de Sensibilidad y Optimización de Modelos
4.9 Estrategias de Implementación y Monitoreo de Modelos
4.40 Casos de Estudio y Aplicaciones Reales

5.5 Introducción a la Predicción de Precios Eléctricos con IA: Fundamentos y Panorama General
5.5 Recopilación y Preparación de Datos: Fuentes, Limpieza y Transformación para Modelos de IA
5.3 Modelado de Series Temporales: Técnicas Clásicas y su Aplicación en la Predicción de Precios Eléctricos
5.4 Introducción al Aprendizaje Automático: Algoritmos Supervisados y No Supervisados para la Predicción
5.5 Modelos de Regresión: Aplicación y Evaluación en la Predicción de Precios Eléctricos
5.6 Modelos de Clasificación: Identificación de Patrones y Tendencias en los Precios Eléctricos
5.7 Modelos de Redes Neuronales Artificiales (ANN): Conceptos Básicos y Aplicación en la Predicción
5.8 Evaluación de Modelos: Métricas de Rendimiento y Validación Cruzada
5.9 Análisis de Resultados: Interpretación de Predicciones y Toma de Decisiones Estratégicas
5.50 Estudio de Caso: Implementación de un Modelo de Predicción de Precios Eléctricos con IA

6.6 Introducción a los Modelos de IA para la Predicción de Precios Eléctricos
6.2 Recopilación y Preparación de Datos para Modelado Predictivo
6.3 Selección y Ajuste de Modelos de IA: Regresión y Series Temporales
6.4 Análisis de Características y Variables Exógenas
6.5 Implementación de Modelos: Herramientas y Plataformas
6.6 Evaluación del Rendimiento y Métricas de Precisión
6.7 Análisis de Sensibilidad y Optimización de Modelos
6.8 Estrategias de Análisis de Precios: Oferta, Demanda y Factores Externos
6.9 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales y Resultados
6.60 Conclusiones y Perspectivas Futuras en la Predicción de Precios