El Diplomado en Despliegue en Pasarelas Industriales y MLOps se centra en la implementación y gestión de plataformas de Internet de las Cosas (IoT) y Machine Learning Operations (MLOps) en entornos industriales. Aborda la integración de sistemas de adquisición de datos en tiempo real, el procesamiento de grandes volúmenes de información (Big Data), y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático para optimizar procesos, predecir fallos y mejorar la eficiencia en la manufactura. Se profundiza en el uso de pasarelas industriales, protocolos de comunicación (MQTT, OPC UA), plataformas de nube (AWS, Azure, GCP) y herramientas de automatización de pipelines de ML.
El programa proporciona experiencia práctica en la implementación y gestión de pipelines de MLOps, la monitorización de modelos, y la integración continua y entrega continua (CI/CD). Los participantes se familiarizan con el diseño de arquitecturas de sistemas IoT escalables y seguras, el despliegue de modelos en producción, y el manejo de la seguridad de datos y el cumplimiento normativo en la industria. Esto prepara a los profesionales para roles como ingenieros de MLOps, científicos de datos industriales, arquitectos de IoT y especialistas en ciberseguridad industrial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): pasarelas industriales, MLOps, IoT industrial, machine learning, despliegue de modelos, big data, CI/CD, plataformas en la nube, adquisición de datos, protocolos de comunicación, automatización industrial, diplomado en MLOps.
1.180 €
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. Despliegue MLOps en Pasarelas Industriales: Diseño, Implementación y Gestión
5. Estrategias Avanzadas para el Despliegue Eficiente de Modelos en Pasarelas Industriales y MLOps
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.
1.1 Introducción a las Pasarelas Industriales y su Importancia en el Contexto Actual
1.2 Fundamentos de MLOps: Principios y Beneficios
1.3 El Ciclo de Vida del Machine Learning: Del Desarrollo al Despliegue
1.4 Desafíos Específicos del Despliegue de Modelos en Pasarelas Industriales
1.5 Tecnologías Clave en MLOps para Pasarelas Industriales
1.6 Arquitectura General de una Solución MLOps en Pasarelas Industriales
1.7 Herramientas y Plataformas Comunes para MLOps
1.8 Roles y Responsabilidades en un Equipo MLOps
1.9 Casos de Uso y Ejemplos de Implementación en Diversos Sectores Industriales
1.10 Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento en MLOps
2.2 Diseño de MLOps para Pasarelas Industriales: Estrategias de Implementación
2.2 Pipelines de Despliegue Continuo (CD) y su Aplicación
2.3 Automatización de Pruebas y Validación de Modelos
2.4 Estrategias de Despliegue en Pasarelas Industriales: Modelos y Versiones
2.5 Gestión de Configuración y Orquestación de Modelos
2.6 Monitoreo y Registro de Modelos en Producción
2.7 Gestión de Datos para el Despliegue en Pasarelas Industriales
2.8 Seguridad y Protección de Modelos Implementados
2.9 Escalabilidad y Optimización de Recursos en MLOps
2.20 Integración con Plataformas de Pasarelas Industriales: Casos Prácticos
3.3 Diseño de Arquitecturas MLOps para Pasarelas Industriales
3.2 Selección de Plataformas y Herramientas MLOps
3.3 Componentes Clave de la Arquitectura MLOps (CI/CD, Registro de Modelos, etc.)
3.4 Integración de la Arquitectura MLOps con Pasarelas Industriales
3.5 Escalabilidad y Alta Disponibilidad en el Despliegue
3.6 Seguridad en el Despliegue de Modelos y Datos
3.7 Monitoreo y Logging en Entornos Industriales
3.8 Automatización del Despliegue y Actualización de Modelos
3.9 Optimización de Recursos Computacionales para el Despliegue
3.30 Consideraciones de Costo y Eficiencia en la Arquitectura MLOps
4.4 Diseño del Sistema MLOps para Pasarelas Industriales
4.2 Selección de Plataformas y Herramientas MLOps
4.3 Arquitectura de Despliegue para Modelos en Pasarelas Industriales
4.4 Pipeline de Despliegue Continuo (CD) para Modelos
4.5 Estrategias de Despliegue: Canary, Blue/Green, A/B Testing
4.6 Monitoreo y Alertas para Modelos Desplegados
4.7 Gestión de Versiones y Reversión de Modelos
4.8 Seguridad y Protección de Datos en el Despliegue
4.9 Documentación y Reporte del Proceso MLOps
4.40 Integración con Sistemas de Producción Industriales
5.5 Diseño y Planificación del Despliegue MLOps
5.5 Infraestructura para el Despliegue en Pasarelas Industriales
5.3 Implementación de Pipelines de Despliegue Automatizados
5.4 Estrategias de Despliegue Blue/Green y Canary
5.5 Monitoreo y Observabilidad de Modelos Desplegados
5.6 Gestión de Datos y Versionado de Modelos
5.7 Escalamiento y Optimización del Despliegue
5.8 Seguridad y Cumplimiento en MLOps
5.9 Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD) para Modelos
5.50 Caso práctico: Diseño e Implementación de un Despliegue MLOps en una Pasarela Industrial
6.6 Evaluación y Mejora del Desempeño de Modelos en Producción
6.2 Monitoreo y Alertas en Tiempo Real para Modelos en Pasarelas Industriales
6.3 Automatización de Pipelines MLOps para la Optimización Continua
6.4 Estrategias de A/B Testing y Canary Deployments en Entornos Industriales
6.5 Optimización de Recursos y Costos en el Despliegue MLOps
6.6 Implementación de Políticas de Seguridad y Gobernanza en MLOps
6.7 Integración de Modelos con Sistemas de Gestión de Datos Industriales
6.8 Escalabilidad y Adaptabilidad de Soluciones MLOps en Pasarelas
6.9 Análisis de Causa Raíz y Resolución de Problemas en Modelos
6.60 Mejores Prácticas para la Optimización Integral de MLOps
7.7 Estrategias de Diseño para el Despliegue en Pasarelas Industriales
7.2 Selección de Plataformas y Herramientas MLOps
7.3 Automatización del Despliegue: CI/CD
7.4 Monitoreo y Observabilidad de Modelos en Producción
7.7 Estrategias de Rollback y Gestión de Versiones
7.6 Optimización de Recursos y Escalabilidad
7.7 Seguridad en el Despliegue de Modelos
7.8 Gestión del Ciclo de Vida del Modelo
7.9 Integración con Sistemas Industriales Existentes
7.70 Mejores Prácticas y Estudios de Caso
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.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación