El Curso de Machine Learning aplicado a performance naval explora el uso de algoritmos de aprendizaje automático para optimizar el rendimiento de embarcaciones. Se centra en la aplicación de técnicas de análisis de datos y modelado predictivo para mejorar la eficiencia energética, la navegación y el diseño de buques. El curso aborda temas como optimización de rutas, predicción de olas y gestión de la propulsión, utilizando herramientas de Python y plataformas de simulación naval.
El programa proporciona una comprensión práctica de cómo el Machine Learning puede ser utilizado en la ingeniería naval para obtener ventajas competitivas. Se enfatiza en la interpretación de resultados y la toma de decisiones basada en datos, preparando a los participantes para roles como analistas de rendimiento naval, ingenieros de datos y consultores en eficiencia marítima. Se incluyen casos de estudio y proyectos aplicados a la industria naval.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): machine learning, rendimiento naval, optimización naval, análisis de datos, modelado predictivo, eficiencia energética, diseño de buques, Python, ingeniería naval.
249 €
## ¿Qué Aprenderás?
Descubre las habilidades esenciales para optimizar el rendimiento naval a través del aprendizaje automático. Este curso te proporcionará las herramientas y conocimientos necesarios para:
1. Analizar acoplos de alta complejidad:
* **Flap–lag–torsion:** Comprender y modelar la interacción dinámica entre el movimiento de aleteo, retraso y torsión en estructuras navales.
* **Whirl flutter:** Identificar y mitigar el fenómeno de flutter, un desafío crítico en el diseño de rotores y hélices.
* **Fatiga:** Evaluar la resistencia a la fatiga de los materiales y componentes, crucial para la seguridad y durabilidad de las embarcaciones.
2. Dominar el diseño estructural avanzado:
* Dimensionar laminados en **compósitos** utilizando técnicas de elementos finitos (FEA).
* Diseñar y evaluar **uniones** y bonded joints, optimizando la transferencia de carga y la integridad estructural.
3. Aplicar técnicas de vanguardia para la gestión de la integridad estructural:
* Implementar **damage tolerance**, un enfoque de diseño que considera la presencia de daños y su propagación.
* Utilizar métodos de ensayos no destructivos (**NDT**):
* **UT** (Ultrasonidos): Detectar defectos internos en materiales.
* **RT** (Radiografía): Visualizar la estructura interna de componentes.
* Termografía: Identificar anomalías de temperatura indicativas de fallos.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
## ¿Qué aprenderás en el curso de Aplicación de Machine Learning: Diseño y Evaluación de Propulsión Naval?
A través de este curso, te sumergirás en el fascinante mundo de la propulsión naval, utilizando las últimas técnicas de Machine Learning para optimizar el diseño y la evaluación de sistemas propulsores. Aprenderás a:
1. Profundizar en el análisis de la dinámica estructural y aeroelástica de las palas de hélices y rotores, incluyendo:
2. Dominar el diseño y la evaluación de materiales compuestos, esenciales en la construcción naval moderna:
3. Implementar estrategias avanzadas para garantizar la integridad estructural y la seguridad de las embarcaciones:
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de programación (Python preferiblemente), fundamentos de probabilidad y estadística; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos material de apoyo y asesoramiento personalizado.
1.1 Fundamentos de la Industria Naval y la Inteligencia Artificial.
1.2 Introducción a Machine Learning: Conceptos Clave y Terminología.
1.3 Aplicaciones de Machine Learning en el Contexto Naval.
1.4 Tipos de Algoritmos de Machine Learning Relevantes para el Análisis Naval.
1.5 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis Naval.
1.6 Herramientas y Entornos de Desarrollo para Machine Learning en la Industria Naval.
1.7 Introducción a Python y Librerías Específicas (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
1.8 Casos de Estudio: Ejemplos de Aplicaciones de Machine Learning en el Sector Naval.
1.9 Desafíos y Consideraciones Éticas en la Implementación de Machine Learning en la Industria Naval.
1.10 Panorama General del Curso y Objetivos del Módulo.
2.2 Fundamentos de Machine Learning para aplicaciones navales
2.2 Introducción al análisis de datos en el contexto naval
2.3 Conceptos clave de optimización del rendimiento naval
2.4 Exploración de modelos predictivos aplicables a la industria naval
2.5 Herramientas y software para el análisis de datos navales
2.2 Selección y preparación de datos para modelos predictivos
2.2 Algoritmos de Machine Learning para la predicción del rendimiento naval
2.3 Optimización de la eficiencia de combustible y reducción de costos
2.4 Predicción del comportamiento de buques en diferentes condiciones
2.5 Aplicación de modelos predictivos en el diseño y mantenimiento naval
2.6 Casos prácticos de optimización del rendimiento naval con Machine Learning
3.3 Introducción al Análisis del Rendimiento Naval con Machine Learning
3.2 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis Naval
3.3 Exploración de Datos y Visualización para el Rendimiento Naval
3.4 Selección y Aplicación de Algoritmos de Machine Learning para el Análisis
3.5 Evaluación y Validación de Modelos de Rendimiento Naval
3.6 Optimización del Rendimiento: Predicción y Simulación
3.7 Análisis de Datos de Desempeño: Identificación de Áreas de Mejora
3.8 Implementación de Soluciones de Machine Learning en Entornos Navales
3.9 Casos de Estudio: Análisis de Rendimiento en la Industria Naval
3.30 Tendencias Futuras y Avances en Machine Learning para la Marina
4.4 Introducción a la Optimización Naval con Machine Learning
4.2 Recolección y Preparación de Datos para Análisis Naval
4.3 Algoritmos de Machine Learning para el Análisis del Desempeño
4.4 Modelado Predictivo del Comportamiento Naval
4.5 Optimización de la Eficiencia Energética en Buques
4.6 Machine Learning en el Diseño y Evaluación de Cascos
4.7 Aplicación de Machine Learning en la Propulsión Naval
4.8 Análisis de Riesgos y Toma de Decisiones en el Diseño Naval
4.9 Integración de Machine Learning en la Gestión del Ciclo de Vida
4.40 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas
5.5 Introducción al Machine Learning: conceptos clave y aplicaciones navales
5.5 Fundamentos de estadística y probabilidad para análisis de datos
5.3 Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, y por refuerzo
5.4 Preprocesamiento y limpieza de datos navales: técnicas y herramientas
5.5 Selección de características y reducción de dimensionalidad
5.6 Introducción a Python y bibliotecas relevantes (scikit-learn, pandas, numpy)
5.7 Evaluación de modelos: métricas y validación cruzada
5.8 Consideraciones éticas y de sesgo en el Machine Learning naval
5.5 Introducción al modelado del rendimiento naval: objetivos y desafíos
5.5 Modelos de regresión para predecir la velocidad, el consumo de combustible y la potencia
5.3 Modelos de clasificación para la detección de fallos y la optimización de rutas
5.4 Modelos de series temporales para la predicción de oleaje y condiciones climáticas
5.5 Selección y ajuste de modelos: optimización de hiperparámetros
5.6 Validación y análisis de sensibilidad de modelos
5.7 Visualización y comunicación de resultados
5.8 Integración de modelos en sistemas de gestión naval
3.5 Fuentes y tipos de datos de performance naval
3.5 Exploración y análisis descriptivo de datos
3.3 Técnicas de visualización para la identificación de patrones
3.4 Detección y tratamiento de valores atípicos y datos faltantes
3.5 Análisis de correlación y dependencia entre variables
3.6 Análisis de componentes principales (PCA) para la reducción de la dimensionalidad
3.7 Agrupamiento (clustering) para la segmentación del rendimiento
3.8 Estudios de casos de análisis de datos de rendimiento naval
4.5 Introducción a la optimización naval: objetivos y restricciones
4.5 Optimización basada en modelos: aproximaciones y ventajas
4.3 Algoritmos de optimización: gradiente descendente, búsqueda aleatoria, algoritmos genéticos
4.4 Optimización del consumo de combustible y la eficiencia energética
4.5 Optimización de la velocidad y la ruta
4.6 Optimización del mantenimiento predictivo
4.7 Aplicaciones en la gestión de flotas y la planificación de operaciones
4.8 Estudios de casos de optimización naval con Machine Learning
5.5 Principios de diseño de propulsión naval
5.5 Aplicación de Machine Learning en el diseño de hélices y sistemas de propulsión
5.3 Modelado y simulación de la hidrodinámica de barcos
5.4 Optimización de la eficiencia de la propulsión: análisis de la interacción casco-hélice
5.5 Diseño de sistemas de propulsión eléctrica y híbrida
5.6 Evaluación del impacto ambiental de la propulsión naval
5.7 Uso de Machine Learning en la selección de materiales y la reducción de costes
5.8 Estudios de casos de diseño de propulsión naval con Machine Learning
6.5 Estudio de caso 5: Optimización del consumo de combustible en buques mercantes
6.5 Estudio de caso 5: Predicción de la velocidad óptima en función de las condiciones meteorológicas
6.3 Estudio de caso 3: Detección de anomalías y fallos en motores navales
6.4 Estudio de caso 4: Optimización de rutas y planificación de viajes
6.5 Análisis de datos y resultados de casos prácticos
6.6 Discusión sobre la implementación y los desafíos
6.7 Análisis de sensibilidad y evaluación de riesgos
6.8 Conclusiones y lecciones aprendidas
7.5 Identificación de oportunidades para la implementación de ML en la industria naval
7.5 Selección de la solución de Machine Learning adecuada
7.3 Integración de modelos ML en los sistemas existentes
7.4 Gestión de datos y la infraestructura necesaria
7.5 Capacitación del personal
7.6 Consideraciones de seguridad y cumplimiento normativo
7.7 Monitoreo y mantenimiento de los modelos
7.8 Escalabilidad y sostenibilidad de las soluciones ML
8.5 Definición del problema y recopilación de datos
8.5 Selección del modelo y diseño de la arquitectura
8.3 Entrenamiento y ajuste del modelo
8.4 Validación y evaluación del rendimiento del modelo
8.5 Despliegue y monitoreo del modelo en producción
8.6 Actualización y mejora continua del modelo
8.7 Documentación y comunicación de los resultados
8.8 Casos de estudio y ejemplos de modelos de desempeño naval
6.6 Recopilación y Preparación de Datos Navales
6.2 Selección de Modelos de Machine Learning para el Desempeño Naval
6.3 Entrenamiento y Validación de Modelos de Machine Learning
6.4 Análisis de Datos y Evaluación del Rendimiento Naval
6.5 Optimización del Diseño y Operación Naval
6.6 Implementación de Estrategias de Mejora
6.7 Estudios de Casos: Optimización del Consumo de Combustible
6.8 Estudios de Casos: Predicción de Fallas en Equipos
6.9 Estudios de Casos: Mejora de Rutas y Planificación
6.60 Conclusiones y Futuras Investigaciones
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación