El Curso de Validación de IA en Aeronáutica se centra en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para mejorar la precisión, eficiencia y seguridad en el diseño, operación y mantenimiento de aeronaves. Cubre la validación de modelos de IA para la detección de anomalías, el análisis predictivo y la optimización de sistemas aeronáuticos, integrando herramientas de procesamiento de datos y simulación con regulaciones como EASA y FAA. Se exploran casos de uso en control de vuelo autónomo, diagnóstico de fallos y gestión de mantenimiento predictivo.
El curso ofrece formación práctica en entornos de desarrollo de IA, utilizando datos de sensores aeronáuticos y simulaciones para validar algoritmos y modelos. Se aborda la interpretación de resultados, la gestión de riesgos asociados a la IA, y el cumplimiento de las normativas de seguridad. Los participantes adquirirán habilidades para roles como científicos de datos aeronáuticos, ingenieros de IA para la aviación y especialistas en validación de modelos, impulsando la innovación en la industria aeroespacial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): inteligencia artificial, aprendizaje automático, validación de IA, aeronáutica, análisis predictivo, detección de anomalías, control de vuelo autónomo, mantenimiento predictivo, datos de sensores, modelado de IA.
275 €
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.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
Módulo 2 — Fundamentos de la Validación de IA en Aeronáutica
2.1 Conceptos clave de IA: Aprendizaje automático, redes neuronales, aprendizaje profundo.
2.2 Tipos de IA en aviación: Sistemas de control autónomos, detección de anomalías, mantenimiento predictivo.
2.3 Procesos de Validación y Verificación (V&V): Metodologías y estándares.
2.4 Fuentes de datos para IA: adquisición, procesamiento y gestión.
2.5 Métricas de rendimiento: precisión, exhaustividad, F1-score.
2.6 Sesgos y equidad en IA: identificación y mitigación.
2.7 Regulaciones y normativas: EASA, FAA, RTCA.
2.8 Herramientas y tecnologías de validación.
2.9 Consideraciones de seguridad y confiabilidad.
2.10 Estudios de caso: ejemplos de validación de IA en la aviación.
2.2. Fundamentos de los Algoritmos de IA en Aeronáutica
2.2. Tipos de Algoritmos: Selección y Aplicación
2.3. Diseño de Algoritmos para la Validación de IA
2.4. Métodos de Validación: Pruebas, Simulación y Análisis
2.5. Herramientas y Plataformas de Validación de IA
2.6. Aspectos Regulatorios y Normativos en la Validación de Algoritmos
2.7. Técnicas de Verificación de Algoritmos de IA
2.8. Manejo de Datos y Calidad para la Validación
2.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Desafíos
2.20. Futuro de los Algoritmos de IA en Aeronáutica
3.3 Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) y sus fundamentos.
3.2 Marco regulatorio aeronáutico: EASA, FAA, etc.
3.3 Normativas específicas para la IA en aeronáutica.
3.4 Estándares de seguridad funcional: DO-378C, etc.
3.5 Ciberseguridad en sistemas de IA aeronáuticos.
3.6 Ética y responsabilidad en el desarrollo de IA.
3.7 Introducción al aprendizaje automático (Machine Learning).
3.8 Introducción al Deep Learning.
3.9 Datos y entrenamiento de modelos IA.
3.30 El ciclo de vida del desarrollo de sistemas de IA.
4.4 Introducción a la Inteligencia Artificial en Aeronáutica
4.2 Principios de IA: Aprendizaje Automático y Redes Neuronales
4.3 Marco Regulatorio Aeronáutico: EASA, FAA y otros
4.4 Estándares de Certificación: DO-478C, DO-254 y su adaptación a la IA
4.5 Consideraciones Éticas y de Seguridad en la IA Aeronáutica
4.6 Gobernanza de Datos y Gestión de Riesgos en Sistemas IA
4.7 Ciberseguridad en Sistemas IA para Aeronaves
4.8 Casos de Estudio: Aplicaciones de IA en Aviación
4.9 Herramientas y Tecnologías para el Desarrollo de Sistemas IA
4.40 Tendencias Futuras y Desafíos de la IA en la Aeronáutica
5.5 Arquitectura de sistemas IA para aeronaves: Introducción
5.5 Métodos de validación y verificación de IA
5.3 Pruebas y evaluación de modelos de IA
5.4 Consideraciones de seguridad en IA aeronáutica
5.5 Datos y entrenamiento para IA en aviación
5.6 Herramientas y plataformas para la validación de IA
5.7 Casos de estudio: Aplicaciones de IA en aeronáutica
5.8 Desafíos y tendencias futuras en la validación de IA
5.9 Marco regulatorio y estándares para IA en aviación
5.50 Implementación práctica de la validación de IA
6.6 Introducción a la Legislación Aeronáutica y Regulación de IA
6.2 Marco Legal Internacional y Nacional para la IA en Aviación
6.3 Sistemas IA en Aeronaves: Tipos y Aplicaciones
6.4 Fundamentos de la IA: Algoritmos y Modelos Aplicados
6.5 Arquitectura de Sistemas IA en Aviación
6.6 Diseño y Desarrollo de Sistemas IA Seguros y Confiables
6.7 Consideraciones Éticas y de Seguridad en IA Aeronáutica
6.8 Estándares y Normativas de la Industria para Sistemas IA
6.9 Introducción a la Validación y Verificación de Sistemas IA
6.60 Desafíos y Oportunidades de la IA en la Aviación
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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”).