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Curso de control de tráfico con IA en UAM

Sobre nuestro Curso de control de tráfico con IA en UAM

El curso en control de tráfico con ia en UAM de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre control de tráfico con ia en UAM desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —EASA CS-23 y CS-25, DO-178C y DO-254— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: MATLAB/Simulink, ANSYS Fluent, OpenFOAM y CATIA. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado. Está orientado a perfiles de ingeniero aeronáutico, especialista en certificación y ingeniero de sistemas UAS en aeronáutica comercial, UAS y drones y espacio.

Curso de Sensores en maquinaria forestal
Curso de control de tráfico con IA en UAM
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

645 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio de la IA en el Control de Tráfico Naval: Un Curso UAM

  • Identificación y análisis de patrones de tráfico marítimo utilizando algoritmos de inteligencia artificial.
  • Implementación de sistemas de IA para la predicción de colisiones y la optimización de rutas en tiempo real.
  • Desarrollo de habilidades en el uso de herramientas de IA para el análisis de datos de tráfico y la toma de decisiones estratégicas.
  • Comprensión de la legislación marítima y su integración con sistemas de IA para el cumplimiento normativo y la seguridad.
  • Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la mejora continua del control de tráfico naval.

2. Optimización de Tráfico Naval con IA: Curso UAM

  • Dominar el análisis predictivo del tráfico naval mediante el uso de Inteligencia Artificial.
  • Implementar modelos de IA para optimizar rutas marítimas, considerando variables como clima, congestión y eficiencia de combustible.
  • Utilizar herramientas de IA para la gestión de riesgos y la toma de decisiones en tiempo real en operaciones navales.
  • Analizar datos históricos de tráfico y simular escenarios futuros para mejorar la planificación y la seguridad.
  • Aprender sobre las últimas tendencias en IA aplicada al sector marítimo y su impacto en la sostenibilidad y la eficiencia operativa.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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.

4. Implementación de IA para la Gestión Avanzada del Tráfico Naval: Curso UAM

4. Implementación de IA para la Gestión Avanzada del Tráfico Naval: Curso UAM

  • Comprender los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático aplicados a la navegación marítima.
  • Explorar el uso de algoritmos de IA para optimizar las rutas de navegación y reducir el consumo de combustible.
  • Aprender a utilizar la IA para la predicción y gestión del tráfico marítimo, incluyendo la detección de colisiones y la gestión de congestiones.
  • Analizar el uso de sistemas de IA para la monitorización y el mantenimiento predictivo de buques y equipos.
  • Estudiar las aplicaciones de la IA en la seguridad marítima, incluyendo la detección de amenazas y la respuesta a emergencias.
  • Familiarizarse con las herramientas y plataformas de IA más utilizadas en la industria naval.
  • Desarrollar habilidades prácticas en la implementación y gestión de soluciones de IA para la gestión del tráfico naval.
  • Evaluar el impacto ético y regulatorio de la IA en el sector marítimo.

5. Análisis y Control del Tráfico Naval con IA: Curso UAM

  • Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la gestión del tráfico naval.
  • Utilizar herramientas de IA para la detección y predicción de patrones de tráfico marítimo.
  • Analizar datos de tráfico naval para identificar riesgos y optimizar la eficiencia operativa.
  • Aplicar algoritmos de IA para la gestión de colisiones y la prevención de accidentes en el mar.
  • Dominar el uso de sistemas inteligentes para la monitorización y el control del tráfico naval en tiempo real.
  • Evaluar y mitigar los riesgos asociados al tráfico marítimo, incluyendo amenazas de seguridad y medioambientales.
  • Desarrollar estrategias para la optimización de rutas y la gestión de flotas utilizando IA.
  • Integrar la IA con sistemas de navegación y comunicación marítima para una gestión integral del tráfico naval.
  • Analizar casos de estudio y ejemplos prácticos de la aplicación de IA en el sector marítimo.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas reales relacionados con el tráfico naval.

6. Curso UAM: IA para la Eficiencia y Seguridad en el Control del Tráfico Naval

6. Curso UAM: IA para la Eficiencia y Seguridad en el Control del Tráfico Naval

  • Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito naval.
  • Analizar datos de tráfico marítimo para identificar patrones y anomalías.
  • Utilizar algoritmos de IA para optimizar rutas y reducir la congestión en áreas de navegación.
  • Aplicar técnicas de IA para predecir colisiones y mejorar la seguridad marítima.
  • Implementar sistemas de IA para la gestión eficiente de puertos y terminales.
  • Explorar el uso de IA en la detección de amenazas y la respuesta a emergencias en el mar.
  • Evaluar el impacto de la IA en la eficiencia operativa y la sostenibilidad del transporte marítimo.
  • Aprender sobre las consideraciones éticas y legales relacionadas con el uso de la IA en el sector naval.
  • Desarrollar habilidades prácticas en el uso de herramientas y plataformas de IA relevantes para el control del tráfico naval.
  • Estudiar casos de estudio y ejemplos de la vida real sobre la aplicación exitosa de la IA en el sector marítimo.

Curso de Sensores en maquinaria forestal

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de control de tráfico con IA en UAM

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.

Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.

  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

6 módulos · 60 submódulos · 300 horas

1Introducción a la IA en el Tráfico Naval (50 h)
  • 1.1. Módulo 1 — Introducción a la IA en el Tráfico Naval
  • 1.2. Fundamentos de la IA y su Aplicación al Tráfico Naval
  • 1.3. Introducción a los Sistemas de Gestión de Tráfico Marítimo (STM)
  • 1.4. Recopilación y Análisis de Datos en el Entorno Naval
  • 1.5. Algoritmos de IA Relevantes para el Control de Tráfico
  • 1.6. Aprendizaje Automático y Redes Neuronales en el Contexto Marítimo
  • 1.7. Ética y Consideraciones Legales en el Uso de IA Naval
  • 1.8. Introducción a la Ciberseguridad en Sistemas IA de Tráfico Naval
  • 1.9. Impacto de la IA en la Eficiencia y Seguridad Marítima
  • 1.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Actuales de IA en el Tráfico Naval
2Marco legal y principios del tráfico naval (50 h)
  • 2.1. Legislación marítima internacional y nacional relevante
  • 2.2. Convenios y acuerdos internacionales sobre seguridad marítima
  • 2.3. Marco regulatorio del tráfico marítimo: funciones y responsabilidades
  • 2.4. Principios fundamentales de la seguridad marítima y navegación segura
  • 2.5. Roles y responsabilidades de las autoridades marítimas y portuarias
  • 2.6. Normativa sobre prevención de colisiones y señales marítimas
  • 2.7. Normativa sobre protección del medio ambiente marino
  • 2.8. El Convenio SOLAS y su impacto en el control del tráfico naval
  • 2.9. Legislación sobre la protección de buques y instalaciones portuarias (ISPS)
  • 2.10. Ética y responsabilidad en el control del tráfico naval
3Introducción a la IA en el Tráfico Naval (50 h)
  • 3.1. Fundamentos del Tráfico Naval y su Evolución.
  • 3.2. Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos Clave.
  • 3.3. IA y su Aplicación en Diferentes Sectores: Un Panorama General.
  • 3.4. El Rol de la IA en la Transformación del Control de Tráfico Naval.
  • 3.5. Ventajas y Desafíos de la IA en el Ámbito Marítimo.
  • 3.6. Ética y Responsabilidad en el Uso de la IA en el Sector Naval.
  • 3.7. Tecnologías Clave de IA Relevantes para el Control de Tráfico.
  • 3.8. Fuentes de Datos y su Importancia para la IA en el Tráfico Naval.
  • 3.9. Herramientas y Plataformas de IA para el Análisis de Datos Navales.
  • 3.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Iniciales de IA en el Control de Tráfico Naval.
4Introducción a la IA y el Tráfico Naval (50 h)
  • 4.1. Fundamentos del Tráfico Naval: Principios y Regulaciones
  • 4.2. Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos Clave
  • 4.3. IA en el Contexto Marítimo: Aplicaciones Actuales y Futuras
  • 4.4. El Papel de la IA en el Control del Tráfico Naval: Visión General
  • 4.5. Datos en el Tráfico Naval: Fuentes, Tipos y Gestión
  • 4.6. Ética y Consideraciones Legales de la IA en el Mar
  • 4.7. Desafíos y Oportunidades de la IA en el Sector Marítimo
  • 4.8. Herramientas y Tecnologías de IA Relevantes
  • 4.9. Caso de Estudio: Ejemplos de Aplicación de IA en el Tráfico Naval
  • 4.10. Tendencias Futuras: El Futuro del Control del Tráfico Naval con IA
5Fundamentos del tráfico naval y IA (50 h)
  • 5.1. Principios del tráfico naval: regulación y estructura
  • 5.2. Sistemas de navegación marítima y su funcionamiento
  • 5.3. Introducción a la Inteligencia Artificial: conceptos clave y aplicaciones
  • 5.4. Aprendizaje automático y redes neuronales en contexto naval
  • 5.5. Datos y fuentes de datos relevantes para el tráfico naval
  • 5.6. Herramientas y tecnologías de IA aplicables al control de tráfico
  • 5.7. Ética y consideraciones legales en el uso de la IA en el mar
  • 5.8. Introducción a los algoritmos de IA para el análisis de datos navales
  • 5.9. Casos de estudio iniciales sobre IA y tráfico naval
  • 5.10. Introducción a la seguridad y protección de datos en entornos navales
6Principios de IA y el Control Naval (50 h)
  • 6.1. Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
  • 6.2. Fundamentos del Control de Tráfico Naval
  • 6.3. Integración de IA en Sistemas de Control
  • 6.4. Algoritmos de IA Aplicables al Tráfico Naval
  • 6.5. Recopilación y Análisis de Datos en el Entorno Naval
  • 6.6. Ética y Consideraciones Legales en el Uso de IA
  • 6.7. Arquitectura de Sistemas de IA para el Control
  • 6.8. Redes Neuronales y Aprendizaje Automático en el Tráfico Naval
  • 6.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Actuales de IA en el Sector Naval
  • 6.10. Desafíos y Oportunidades Futuras
  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de control de tráfico con ia en UAM y su vocabulario normativo.
  • Aplicar EASA CS-23 y CS-25, DO-178C y DO-254 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con MATLAB/Simulink y ANSYS Fluent.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en túnel de viento y banco HIL/SIL.
  • Analizar datos de operación y traducirlos en decisiones de ingeniería.
  • Elaborar el dossier técnico y de cumplimiento que exige el cliente o el regulador.
  • Dirigir técnicamente un proyecto de control de tráfico con ia en UAM de principio a fin.

Cómo se estudia

Metodología

Formación 100 % online en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: el alumno avanza a su ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compatibilizarlo con el trabajo.

Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es MATLAB/Simulink, ANSYS Fluent, OpenFOAM, CATIA, NX, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de túnel de viento, banco HIL/SIL, cámara termovacío. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • EASA CS-23 y CS-25
  • DO-178C
  • DO-254
  • DO-160
  • ARP4754A
  • ARP4761
  • Reglamento (UE) 2019/947
  • ECSS-E-ST
  • EASA Part 21
  • EASA SC-VTOL

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero aeronáutico
  • Especialista en certificación
  • Ingeniero de sistemas UAS
  • Ingeniero de estructuras aeroespaciales
  • Especialista en aviónica
  • Ingeniero de misión espacial

Sectores de destino: aeronáutica comercial, UAS y drones, espacio, UAM/eVTOL, MRO, defensa aeroespacial. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Cómo se construye el modelo

Pulsa cada etapa para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónCONTROL DE TRÁFICO CON IA EN UAMDIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Adquisición

De dónde salen los datos, con qué frecuencia y qué sesgos trae el muestreo.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Preparación

Limpieza, valores ausentes, normalización y construcción de variables.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Modelado

Elección del algoritmo, ajuste de hiperparámetros y control del sobreajuste.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Simulación

Modelos físicos y gemelos digitales: hipótesis, mallado y coste de cálculo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Validación

Métricas, validación cruzada y contraste contra datos reales medidos.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Despliegue

Puesta en producción, latencia, versionado y trazabilidad de las decisiones.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Monitorización

Deriva de los datos, reentrenamiento y alertas cuando el modelo se degrada.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Gobernanza

Reproducibilidad, documentación del modelo y requisitos regulatorios.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO/IEC 25012

Modelo de calidad del dato: exactitud, completitud, coherencia y actualidad.

ISO/IEC 42001

Sistema de gestión de la inteligencia artificial dentro de una organización.

ASME V&V 10 y 20

Verificación y validación de modelos de simulación frente a datos experimentales.

Reglamento europeo de IA

Clasificación por riesgo y obligaciones de documentación y supervisión.

Tu dedicación

300 horas: cuánto te va a llevar

La formación es 100 % online y asíncrona, así que el calendario lo pones tú. Estas son las tres velocidades más habituales.

5 h por semana

60

semanas

13,9 meses aproximadamente

10 h por semana

30

semanas

6,9 meses aproximadamente

15 h por semana

20

semanas

4,6 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

  • Análisis predictivo: Modelado IA de rutas navales; detección de anomalías; optimización en tiempo real.
  • Simulación avanzada: IA para simulación de escenarios; entrenamiento de sistemas de control; análisis de riesgo.
  • Automatización inteligente: Implementación de IA en sistemas de navegación y comunicación; optimización de rutas.

  • Análisis predictivo: Modelado IA de rutas navales; detección de anomalías; optimización en tiempo real.
  • Simulación avanzada: IA para simulación de escenarios; entrenamiento de sistemas de control; análisis de riesgo.
  • Automatización inteligente: Implementación de IA en sistemas de navegación y comunicación; optimización de rutas.

  • Proyecto 1: Desarrollo de un Sistema IA para la Predicción de Congestión en el Tráfico Naval.
  • Proyecto 2: Implementación de un Algoritmo IA para la Optimización de Rutas Navales en Tiempo Real.
  • Proyecto 3: Creación de una Plataforma IA para la Detección y Prevención de Colisiones Navales.
  • Proyecto 4: Diseño de un Modelo IA para la Gestión Eficiente de Puertos Marítimos.
  • Proyecto 5: Simulación y Análisis de un Sistema IA para la Mejora de la Seguridad Marítima.

  • Predicción de Rutas Navales IA: Algoritmos predictivos, análisis de datos históricos, optimización de rutas.
  • Sistema Inteligente Anticolisión: Detección y evasión de colisiones, modelado predictivo, simulación avanzada.
  • Gestión de Flotas con IA: Optimización de recursos, análisis de rendimiento, mantenimiento predictivo.
  • Plataforma de Simulación Naval IA: Entornos simulados, entrenamiento de tripulaciones, pruebas de escenarios críticos.

  • Sistema IA para Detección y Predicción de Colisiones: Implementación, entrenamiento y evaluación.
  • Optimización Rutas Navales con IA: Algoritmos genéticos, simulación de escenarios.
  • IA para Análisis de Riesgos y Toma de Decisiones: Modelado predictivo, dashboards interactivos.
  • Plataforma Inteligente de Gestión del Tráfico Naval: Integración de datos, alertas en tiempo real.

CUERPO DOCENTE Y EXPERTOS

Conoce a nuestros profesores

Prof. Luca Benedetti, director academico del SEIUM Design & Industrial Design Institute

Prof. Luca Benedetti

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.

Conocer al Profesor
Prof. Kenji Takahashi, director academico del SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Prof. Kenji Takahashi

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.

Conocer al Profesor
Dra. Lucia Hernandez Vega, directora academica del SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Dra. Lucía Hernández Vega

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.

Conocer al Profesor
Dr. Kevin O’Connor, director academico del SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Dr. Kevin O’Connor

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.

Conocer al Profesor
Dr. Javier Ferrer Salvatierra, director academico del SEIUM Naval & Offshore Institute

Dr. Javier Ferrer Salvatierra

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.

Conocer al Profesor
Dra. Isabel Martin Robles, directora academica del SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Dra. Isabel Martín Robles

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.

Conocer al Profesor
Dr. Carlos Navarro Sanz, director academico del SEIUM Energy & Networks Institute

Dr. Carlos Navarro Sanz

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.

Conocer al Profesor

Admisiones

Cómo se accede a este curso

  1. 1
    Solicitud

    Rellenas el formulario con tu perfil y la formación que te interesa. Sin coste ni compromiso.

  2. 2
    Evaluación del perfil

    Revisamos formación y experiencia para confirmar que el programa encaja con tu punto de partida.

  3. 3
    Entrevista técnica

    Una conversación con el equipo académico para ajustar objetivos, ritmo y dedicación.

  4. 4
    Matrícula

    Se confirma la plaza y recibes los accesos. El programa arranca cuando tú decides.

Qué documentación hace falta

Currículum actualizado y titulación o acreditación de experiencia equivalente. Si quieres, puedes añadir ejemplos de proyectos o de código; no son obligatorios, pero ayudan a afinar el itinerario.

Becas y formas de pago

Hay descuento por pago único y becas parciales por mérito académico, por situación económica y por fomento de la inclusión, además de convenios con empresas del sector. En la entrevista se revisa cuál te corresponde.

Cuándo puedes empezar

La matrícula está abierta todo el año. Al ser un programa online y asíncrono no hay que esperar a una convocatoria: se empieza en cuanto se formaliza la matrícula.

¿Tienes dudas?

Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.

Por favor, activa JavaScript en tu navegador para completar este formulario.

F. A. Q

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 300 horas totales repartidas en 3 a 5 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con MATLAB/Simulink, ANSYS Fluent, OpenFOAM, CATIA. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

¿Qué titulación obtengo?

Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.

¿Se puede convalidar con otra formación de SEIUM?

Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.

Contáctanos

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre control de tráfico con IA en UAM

¿Qué es control de tráfico con IA en UAM?

Es una especialidad propia de los datos y la simulación en ingeniería. En la práctica consiste en aplicar un método de ingeniería concreto (requisitos, diseño, cálculo, ensayo y puesta en servicio) a ese ámbito, con sus propias normas, herramientas y criterios de aceptación. Este curso recorre ese método completo en 6 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene control de tráfico con IA en UAM?

Contratan sobre todo departamentos de I+D, consultoras de cálculo y equipos de ciencia de datos industrial. Los puestos habituales son los de ingeniero de diseño, de cálculo, de ensayo, de puesta en marcha y de calidad o cumplimiento normativo, además de los perfiles de proyecto que coordinan a los anteriores.

¿Qué normas hay que conocer para trabajar en control de tráfico con IA en UAM?

Las de referencia son ISO/IEC 25012, ISO/IEC 42001, ASME V&V 10 y 20, entre otras. No basta con saber que existen: lo que piden las empresas es saber qué exige cada una, qué evidencia hay que generar y cómo se documenta. Es lo que se trabaja en el módulo de marco normativo.

¿Qué herramientas se usan en control de tráfico con IA en UAM?

En el día a día se trabaja con entornos de análisis y aprendizaje automático, software de simulación numérica y plataformas de datos. Durante la formación se usan en los ejercicios y en el proyecto final, de modo que lo que se practica es lo mismo que se pide en una oferta de empleo.

¿Cuánto se tarda en especializarse en control de tráfico con IA en UAM?

Este programa son 300 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 30 semanas; con 5 horas, el doble. Al ser 100 % online y asíncrono, el calendario lo marca el alumno y no hay clases a hora fija.

¿Se puede estudiar control de tráfico con IA en UAM online?

Sí. Todo el programa es online y asíncrono: material, ejercicios y entregas quedan disponibles desde el primer día y cada módulo se cierra con un entregable que el tutor corrige de forma individual. No hay desplazamientos ni horarios.

¿Qué nivel previo hace falta?

Se parte de una base técnica: formación en ingeniería o experiencia equivalente en el sector. No se exige experiencia previa en la especialidad concreta, porque los primeros módulos reconstruyen los fundamentos antes de entrar en los métodos avanzados.

Ficha del programa

El programa en datos

6módulosEstructura
60submódulosUnidades de trabajo
300horasCarga total
3-5mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
300 horas · 3 a 5 meses.
Estructura
6 módulos y 60 submódulos.
Área
Aeroespacial, UAM, Drones & Espacio.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Curso · estás aquíCurso de control de tráfico con IA en UAMDiplomadoDiplomado en Continuing Airworthiness y Control de Aeronavegabilidad
Horas300 h800 h
Módulos68
Submódulos6080
Precio645 €1.090 €

Ver Diplomado en Continuing Airworthiness y Control de Aeronavegabilidad

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