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Curso de Ética en el uso de IA para predicción de conflictos

Sobre nuestro Curso de Ética en el uso de IA para predicción de conflictos

El curso en ética en el uso de ia para predicción de conflictos de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre ética en el uso de ia para predicción de conflictos desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —Derecho Internacional Humanitario (Convenios de Ginebra), Tratado sobre el Comercio de Armas (ATT) y Posición Común 2008/944/PESC de la UE— 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 Mechanical, Enterprise Architect y DOORS Next. 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 especialista en cumplimiento normativo de defensa, auditor de programas de defensa y ingeniero de aseguramiento de calidad en industria de defensa, administración y organismos reguladores y centros de investigación.

Curso de Ética en el uso de IA para predicción de conflictos
Curso de Ética en el uso de IA para predicción de conflictos
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

745 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Previsión de Demanda Eléctrica: Dominio de la IA para Optimización

  • Dominar técnicas avanzadas de análisis predictivo con inteligencia artificial (IA) para la modelización de series temporales complejas.
  • Implementar modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) como redes neuronales y modelos de regresión para predecir la demanda eléctrica.
  • Optimizar el uso de algoritmos de IA para la gestión de datos y la mejora de la precisión de las previsiones.
  • Utilizar herramientas de software especializadas en análisis predictivo y modelado de la demanda.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos en estudios de casos reales y simulaciones de escenarios.
  • Entender la influencia de factores externos (clima, economía, etc.) en la demanda eléctrica y su integración en los modelos.
  • Desarrollar estrategias para la evaluación y gestión del riesgo asociado a la incertidumbre en las previsiones.
  • Aprender a comunicar eficazmente los resultados de las previsiones a diferentes stakeholders.

2. Análisis y Predicción de Demanda Eléctrica: IA al Servicio de la Eficiencia

  • Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la predicción de la demanda eléctrica.
  • Dominar las técnicas de análisis de datos y modelado predictivo para la demanda energética.
  • Utilizar algoritmos de IA, como redes neuronales y machine learning, para predecir la demanda eléctrica.
  • Interpretar y evaluar los resultados de las predicciones de demanda eléctrica.
  • Aplicar la IA para optimizar la eficiencia en la generación, distribución y consumo de energía.
  • Identificar y mitigar los riesgos asociados a la fluctuación de la demanda eléctrica.
  • Analizar casos de estudio y ejemplos prácticos de implementación de IA en el sector energético.
  • Desarrollar habilidades para la toma de decisiones basadas en la predicción de la demanda eléctrica.

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. Predicción de Demanda Eléctrica: Implementación de IA para Resultados Optimizados

  • Comprender los fundamentos de la predicción de la demanda eléctrica, incluyendo los factores clave que la influyen.
  • Explorar los conceptos de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) aplicados a la predicción de la demanda.
  • Aprender sobre diferentes modelos de IA y ML para la predicción de la demanda, como redes neuronales, árboles de decisión y modelos de series temporales.
  • Implementar y entrenar modelos de IA para predecir la demanda eléctrica utilizando datos históricos y en tiempo real.
  • Evaluar la precisión y el rendimiento de los modelos de IA implementados.
  • Optimizar los modelos de IA para mejorar la precisión y la eficiencia de la predicción.
  • Analizar y visualizar los resultados de la predicción de la demanda, incluyendo la interpretación de los datos y la identificación de tendencias.
  • Aplicar la predicción de la demanda eléctrica para la planificación de la producción de energía, la gestión de la red y la optimización de los costos.
  • Explorar casos de estudio y ejemplos prácticos de implementación de IA para la predicción de la demanda eléctrica en diferentes entornos.
  • Considerar las implicaciones éticas y regulatorias de la IA en la predicción de la demanda eléctrica, como la privacidad de los datos y la transparencia.

5. Predicción Eléctrica con IA: Estrategias Avanzadas para la Demanda

  • Introducción a la Inteligencia Artificial en la Predicción Eléctrica.
  • Fundamentos de la Demanda Eléctrica: Análisis y Modelado.
  • Recopilación y Preparación de Datos para la Predicción con IA.
  • Algoritmos de Aprendizaje Automático para la Predicción de la Demanda.
  • Estrategias Avanzadas: Redes Neuronales, Series Temporales y Modelos Híbridos.
  • Optimización de Modelos de Predicción: Métricas de Evaluación y Ajuste Fino.
  • Implementación Práctica: Desarrollo y Despliegue de Modelos en Entornos Reales.
  • Consideraciones de Escalabilidad y Gestión de Datos en Sistemas de Predicción.
  • Análisis de Escenarios y Simulación: Impacto de Factores Externos.
  • Tendencias Futuras: Inteligencia Artificial y el Futuro de la Demanda Eléctrica.

6. Predicción de la Demanda Eléctrica: IA Aplicada a la Optimización Energética

6. Predicción de la Demanda Eléctrica: IA Aplicada a la Optimización Energética

  • Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el contexto de la energía.
  • Explorar las diferentes técnicas de predicción de series temporales y su aplicación en la demanda eléctrica.
  • Aprender a utilizar herramientas y librerías de IA para el análisis y la predicción de datos energéticos.
  • Desarrollar modelos predictivos para la demanda eléctrica, considerando variables como el clima, el día de la semana y los patrones de consumo.
  • Evaluar y optimizar los modelos de predicción utilizando métricas de rendimiento relevantes.
  • Aplicar la IA para la optimización de la generación y distribución de energía, incluyendo la gestión de recursos renovables.
  • Analizar y predecir el impacto de las fuentes de energía renovable en la red eléctrica.
  • Estudiar el uso de la IA en la gestión de la demanda y la respuesta a la misma (Demand Response).
  • Investigar el papel de la IA en la mejora de la eficiencia energética y la reducción de costos.
  • Evaluar casos de estudio y ejemplos prácticos de la aplicación de la IA en el sector energético.

Curso de Ética en el uso de IA para predicción de conflictos

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Ética en el uso de IA para predicción de conflictos

  • Graduados/as en Ingeniería Eléctrica, Energía, Informática, Matemáticas o afines.
  • Profesionales de empresas del sector eléctrico, incluyendo generación, transmisión, distribución y comercialización.
  • Analistas de datos, científicos de datos e ingenieros de IA/Machine Learning que deseen aplicar sus conocimientos al sector energético.
  • Consultores especializados en el sector energético interesados en la predicción de la demanda.

Requisitos recomendados: conocimientos básicos de programación (Python), estadística y/o modelado matemático. Se valorará experiencia previa en el sector eléctrico. ES/EN B2+/C1. Ofrecemos cursos de nivelación si fuera necesario.

  • 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 · 58 submódulos · 300 horas

1Introducción a la Predicción de Demanda con IA (50 h)
  • 1.1. Fundamentos de la Predicción de Demanda Eléctrica: Introducción.
  • 1.2. Importancia de la IA en la Predicción de Demanda.
  • 1.3. Tipos de Datos y Variables Relevantes.
  • 1.4. Métricas Clave de Rendimiento (KPIs).
  • 1.5. Introducción a los Modelos de IA: Conceptos Básicos.
  • 1.6. Beneficios de la Predicción Precisa de Demanda.
  • 1.7. Desafíos en la Implementación de IA.
  • 1.8. El Futuro de la IA en la Gestión Energética.
  • 1.9. Estructura del Curso y Metodología.
  • 1.10. Recursos y Herramientas para el Aprendizaje.
2IA: Modelos y técnicas de predicción (50 h)
  • 2.1. Dominio de la IA para Previsión de Demanda Eléctrica
  • 2.2. Análisis de Datos y Modelado con IA para Predicción
  • 2.3. Aprendizaje Automático Aplicado a la Demanda Eléctrica
  • 2.4. Implementación de Algoritmos de IA para Optimización
  • 2.5. Estrategias Avanzadas de IA en Predicción Eléctrica
  • 2.6. Optimización Energética mediante IA
  • 2.7. IA en el Pronóstico de Demanda Eléctrica
  • 2.8. Técnicas Avanzadas de Optimización con IA
  • 2.9. Conceptos y magnitudes fundamentales de Ética en el uso de IA para predicción de conflictos
  • 2.10. Panorama tecnológico y estado del arte
3IA en Predicción Eléctrica: Modelos y Aplicaciones (50 h)
  • 3.1. Fundamentos de la IA en la predicción de demanda eléctrica
  • 3.2. Recopilación y preparación de datos para modelos de IA
  • 3.3. Modelos de aprendizaje automático para la predicción
  • 3.4. Implementación de algoritmos de IA: estudio de caso
  • 3.5. Evaluación y validación de modelos predictivos
  • 3.6. Aplicaciones de la IA en la optimización energética
  • 3.7. Estrategias avanzadas de IA para la predicción de demanda
  • 3.8. Integración de la IA en la toma de decisiones energéticas
  • 3.9. Herramientas y plataformas para la predicción de demanda
  • 3.10. Futuro de la IA en el sector energético
4Implementación de IA para la Demanda Eléctrica (50 h)
  • 4.1. Introducción a la Implementación de IA en la Predicción de Demanda Eléctrica
  • 4.2. Recopilación y Preparación de Datos para Modelos de IA
  • 4.3. Selección de Algoritmos de IA para la Predicción de Demanda
  • 4.4. Implementación de Modelos de IA para la Predicción de Demanda Eléctrica
  • 4.5. Validación y Evaluación de Modelos de IA
  • 4.6. Ajuste y Optimización de Modelos de IA
  • 4.7. Integración de Modelos de IA en Sistemas de Predicción de Demanda
  • 4.8. Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas de IA
  • 4.9. Desafíos y Soluciones en la Implementación de IA
  • 4.10. Tendencias Futuras en la Predicción de Demanda Eléctrica con IA
5IA Avanzada: Predicción de Demanda Eléctrica (50 h)
  • 5.1. Introducción a la IA en la Predicción de Demanda Eléctrica
  • 5.2. Recopilación y Preparación de Datos para Modelos de IA
  • 5.3. Algoritmos de Aprendizaje Automático para la Predicción
  • 5.4. Implementación de Redes Neuronales para Pronósticos
  • 5.5. Técnicas Avanzadas: Series Temporales y Modelos Híbridos
  • 5.6. Evaluación y Validación de Modelos Predictivos
  • 5.7. Optimización y Ajuste Fino de los Modelos
  • 5.8. Integración de IA en Sistemas de Gestión Energética
  • 5.9. Análisis de Casos de Estudio y Aplicaciones Reales
  • 5.10. Tendencias Futuras y Desafíos en la Predicción Eléctrica con IA
6Optimización Energética con IA en Demanda (50 h)
  • 6.1. Introducción a la IA en la Optimización Energética
  • 6.2. Recopilación y Preparación de Datos para la Predicción
  • 6.3. Modelos de IA para la Predicción de Demanda Eléctrica
  • 6.4. Implementación de Algoritmos de Aprendizaje Automático
  • 6.5. Evaluación y Validación de Modelos Predictivos
  • 6.6. Optimización de la Demanda Eléctrica con IA
  • 6.7. Estrategias Avanzadas de IA para la Predicción
  • 6.8. Aplicaciones Prácticas y Casos de Estudio
  • 6.9. Integración de la IA en Sistemas Energéticos
  • 6.10. Tendencias Futuras y Desafíos de la IA en la Energía
  • 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 ética en el uso de ia para predicción de conflictos y su vocabulario normativo.
  • Aplicar Derecho Internacional Humanitario (Convenios de Ginebra), Tratado sobre el Comercio de Armas (ATT) y Posición Común 2008/944/PESC de la UE a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con MATLAB/Simulink y ANSYS Mechanical.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en laboratorio de ensayos ambientales MIL-STD-810 y entorno de verificación de requisitos.
  • 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 ética en el uso de ia para predicción de conflictos 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 Mechanical, Enterprise Architect, DOORS Next, Polarion ALM, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de laboratorio de ensayos ambientales MIL-STD-810, entorno de verificación de requisitos, laboratorio de ciberseguridad de sistemas. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • Derecho Internacional Humanitario (Convenios de Ginebra)
  • Tratado sobre el Comercio de Armas (ATT)
  • Posición Común 2008/944/PESC de la UE
  • Reglamento (UE) 2021/821 de doble uso
  • Ley 53/2007 de control del comercio exterior de material de defensa
  • Régimen de Wassenaar
  • STANAG de interoperabilidad OTAN
  • AQAP 2110 (aseguramiento de la calidad OTAN)
  • ISO 9001 y EN 9100
  • MIL-STD-810 (condiciones ambientales)

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Especialista en cumplimiento normativo de defensa
  • Auditor de programas de defensa
  • Ingeniero de aseguramiento de calidad
  • Responsable de control de exportaciones
  • Analista de política de defensa y seguridad
  • Gestor de programa industrial
  • Especialista en ética aplicada a tecnología
  • Ingeniero de sistemas y requisitos

Sectores de destino: industria de defensa, administración y organismos reguladores, centros de investigación, organismos internacionales, consultoría de cumplimiento, auditoría técnica. 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.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónÉTICA EN EL USO DE IA PARA PREDICCIÓN DEDIAGRAMA 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

  • Predicción Demanda Eléctrica: Modelos IA (RNN, LSTM, XGBoost).
  • Optimización Energética: Análisis datos históricos, ajuste modelos, evaluación escenarios.
  • Eficiencia Energética: Implementación, validación, análisis impacto optimización.
  • IA en Energía: Desarrollo prototipo, informe técnico, presentación resultados.

  • Predicción Demanda Eléctrica: Modelos IA (RNN, LSTM, XGBoost).
  • Optimización Energética: Análisis datos históricos, ajuste modelos, evaluación escenarios.
  • Eficiencia Energética: Implementación, validación, análisis impacto optimización.
  • IA en Energía: Desarrollo prototipo, informe técnico, presentación resultados.

  • IA en Previsión Eléctrica: Modelos predictivos, optimización de algoritmos de aprendizaje automático, análisis de datos históricos.
  • Análisis de Demanda: Factores influyentes, segmentación de clientes, visualización de datos y dashboards interactivos.
  • Implementación de IA: Plataformas de aprendizaje automático, desarrollo y despliegue de modelos predictivos.
  • Optimización Energética: Estrategias de eficiencia, reducción de costos, simulación y análisis de escenarios.

  • Optimización Energética IA: Modelado predictivo, algoritmos ML, análisis de datos históricos, optimización en tiempo real.
  • IA para Predicción: Implementación de modelos predictivos avanzados (RNN, LSTM), análisis de escenarios, optimización de recursos.
  • Eficiencia Eléctrica IA: Diseño de sistemas inteligentes, evaluación de impacto, integración de energías renovables.

  • IA en Predicción Eléctrica: Modelos predictivos (ML, DL); análisis de datos históricos; optimización de algoritmos.
  • Análisis de Demanda: Técnicas de series temporales; evaluación de factores influyentes (clima, economía); visualización y reporting.
  • Implementación y Validación: Desarrollo de software; pruebas y validación de modelos; análisis de sensibilidad y escenarios.
  • Eficiencia Energética: Optimización de recursos; reducción de costos; impacto ambiental.

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 Mechanical, Enterprise Architect, DOORS Next. 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 Ética en el uso de IA para predicción de conflictos

¿Qué es Ética en el uso de IA para predicción de conflictos?

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 Ética en el uso de IA para predicción de conflictos?

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 Ética en el uso de IA para predicción de conflictos?

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 Ética en el uso de IA para predicción de conflictos?

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 Ética en el uso de IA para predicción de conflictos?

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 Ética en el uso de IA para predicción de conflictos 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.

Testimonios & trayectorias

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
Defensa & Sistemas Terrestres.
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 Ética en el uso de IA para predicción de conflictosDiplomadoDiplomado en Ética y Control del Uso de Sistemas Automatizados
Horas300 h800 h
Módulos68
Submódulos6080
Precio745 €890 €

Ver Diplomado en Ética y Control del Uso de Sistemas Automatizados

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