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Matricúlate en esta Maestría en Internet de las Cosas y consigue una doble titulación: Certificación oficial otorgada por la SEP y título de Máster Europeo

Titulación
Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
sin intereses
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Internet de las Cosas

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Andrea P. L

CHIAPAS

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Internet de las Cosas

Me gustaría desatacar, el método que tiene mi universidad es el adecuado a mi vida personal y laboral, el ritmo escolar se ajusta a mis necesidades y horarios.

Luis F. A

PUEBLA

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Internet de las Cosas

No se necesita hacer nada presencial, todo es en línea y se pueden realizar actividades laborales sin descuidar las materias.

Ismael R. G

MÉXICO

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Internet de las Cosas

El contenido está muy completo y actualizado. Son Fantásticos los facilitadores en todas las áreas. Por lo demás todo genial.

Diana V. N

MONTERREY

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Internet de las Cosas

Lo mejor de este programa es que me ha permitido trabajar y estudiar, mejorando mis conocimientos en el área de Sistemas Computacionales.

Ariana C. M

ZACATECAS

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Internet de las Cosas

La modalidad 100% en línea me ha permitido realizar esta Maestría compaginándola con mi trabajo. La recomiendo muchísimo.
* Todas las opiniones sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Internet de las Cosas, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de la Maestría en internet de las cosas

MAESTRÍA EN INTERNET DE LAS COSAS. Este plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP) con número de acuerdo M-088/2021. Estudia esta Maestría 100% online y consigue una doble titulación Euroinnova + UDAVINCI, así tendrás un título con validez oficial RVOE y un título de Máster Europeo.

Resumen salidas profesionales
de la Maestría en internet de las cosas
Gracias a esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Internet de las Cosas podrás conocer el mundo de la inteligencia artificial y el internet de las cosas. Al finalizarlo, el alumno tendrá conocimientos para comprender contenidos relacionados con la inteligencia artificial, además de conocer algunas herramientas del sector. Gracias al estudio del internet de las cosas, y también de los errores más habituales, el alumno conocerá qué debe y qué no debe hacer. Por último, el alumno tendrá la posibilidad de estudiar las comunicaciones de su red, o de su entorno de trabajo, de manera que pueda aplicar cambios o, al menos proponerlos, en vistas a ofrecer mejorar la conexión de la misma.
Objetivos
de la Maestría en internet de las cosas

- Saber de primera mano todo lo que rodea a la inteligencia artificial y el Internet de las cosas.
- Conocer casos del sector, tener la posibilidad de aprender sus virtudes y debilidades.
- Tener la posibilidad de conocer actualizaciones dentro del sector y cómo se han dado a conocer.
- Saber la estructura que hay que seguir para establecer el Internet de las cosas.
- Asimilar las acciones online y offline que se pueden aplicar en este sector.
Salidas profesionales
de la Maestría en internet de las cosas
Las salidas profesionales de esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Internet de las Cosas son las de digital transformation, IoT cloud developer o smart city manager. Se puede decir que todas las posiciones relacionadas con el internet de las cosas son válidas. Desarrolla tu carrera profesional y adquiere una formación avanzada y amplia las fronteras de este sector.
Para qué te prepara
la Maestría en internet de las cosas
Con esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Internet de las Cosas podrás aprender las nuevas tendencias dentro del mundo de la inteligencia artificial y el Internet de las cosas. Se tendrá la posibilidad de estudiar cómo llevar a cabo una estrategia de seguridad en IoT, conociendo los protocolos más seguros, las vulnerabilidades y aprendiendo de errores comunes de los desarrolladores.
A quién va dirigido
la Maestría en internet de las cosas
Esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Internet de las Cosas puede ir dirigida a propietarios de negocios con infraestructuras informáticas que desean establecer inteligencia artificial o Internet de las cosas en el mismo. Además, será útil para trabajadores del sector de las redes que desean especializarse en este sector.
Metodología
de la Maestría en internet de las cosas
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes asignaturas así como realizar las actividades de aprendizaje. Las horas de estudio realizadas en el campus virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.

Temario de la Maestría en internet de las cosas

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  1. Introducción
  2. Dónde se ubica el JavaScript en las páginas HTML
  3. Cómo enviar las salidas de resultados a las páginas HTML
  1. Declaraciones
  2. Sintaxis
  3. Comentarios
  4. Variables
  5. Tipos de datos
  1. Clase
  2. Propiedades
  3. Métodos
  4. Getters y Setters
  5. Constructores
  1. Operadores
  2. Sentencia condicional simple
  3. Sentencia condicional múltiple
  1. Fundamentos de la repetición controlada
  2. Instrucción de repetición mientras
  3. Instrucción de repetición haz - mientras
  4. Instrucción de repetición desde
  1. Declaración y creación de arreglos
  2. Paso de arreglos a los métodos
  3. Arreglos multidimensionales
  4. Listas de argumentos con longitud variable
  1. Manejo de cadenas
  2. Manejo de números
  3. Manejo de funciones matemáticas
  4. Manejo de valores booleanos
  1. JavaScript HTML DOM
  2. Modelo de objeto del navegador
  3. Formularios
  1. JavaScript Ajax
  2. Uso JSON en JavaScript
  1. Conceptos y generalidades
  2. Utilización de Jquery

  1. Evolución de la administración de los datos
  2. Tipos de administración de los datos
  3. Operaciones para el manejo de los datos masivos
  4. Tipos de datos masivos
  1. Historia de la computación distribuida
  2. Elementos de la computación distribuida
  3. Uso de la computación distribuida
  1. Pila de datos masivos
  2. Capas para el manejo de los datos masivos
  3. Tecnología para el uso de datos masivos
  1. Servicios de organización de datos
  2. Herramientas para la organización de datos
  3. Almacenamiento analítico de datos
  1. Importancia de la virtualización en el uso de datos masivos
  2. Servidor de virtualización
  3. Aplicaciones de la virtualización
  4. Manejo de la virtualización
  1. Aplicación de los datos masivos
  2. Manejo de datos masivos
  3. Funciones en el uso de datos masivos
  1. Relación de la nube con los datos masivos
  2. Modelos de despliegue y entrega en la nube
  3. Manejo de la nube para la administración de datos masivos
  1. Características de los sistemas de almacenamiento masivo
  2. Elementos de los sistemas de almacenamiento masivo
  3. Beneficios de los sistemas de almacenamiento masivo
  1. Sistemas de archivos distribuidos
  2. Uso de las funciones de reducción
  3. Manejo de las funciones de mapeo
  1. Manejo de recursos y aplicaciones
  2. Almacenamiento de los datos masivos
  3. Minería de datos masivos

  1. Importancia de la recolección de datos
  2. Historia y evolución
  3. Importancia de la clasificación de datos
  4. Historia y evolución
  5. Relación con la ciencia de datos
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Partes de una entrevista
  5. Tipos de preguntas
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. PARTICIPANTES
  4. Aplicación en la recolección de datos
  5. Registro de hechos
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Diseño
  4. Construcción
  5. Aplicabilidad en la recolección de datos
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Construcción
  5. aplicabilidad
  1. Importancia
  2. Beneficios
  3. Características
  4. Costos
  5. Algunas herramientas
  1. Conceptos
  2. Tipos
  3. Clasificaciones
  4. Datos cualitativos
  5. Datos cuantitativos
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Ventajas y beneficios
  4. Consecuencias negativas
  5. Herramientas

  1. Características de la inteligencia
  2. Uso de la inteligencia artificial
  3. Ventajas de la inteligencia artificial
  1. Historia de la inteligencia artificial
  2. Factores de la inteligencia artificial
  3. Evolución de la inteligencia artificial
  1. Lógica difusa
  2. Redes neurales artificiales
  3. Algoritmos genéticos
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Características de la lógica difusa
  3. Beneficios de la lógica difusa
  1. Uso de la lógica difusa
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Ventajas de la lógica difusa en la industria
  1. Historia de las redes neurales artificiales
  2. Características de las redes neurales artificiales
  3. Beneficios de las redes neurales artificiales
  1. Intervalo de trazado
  2. Distancia, individuo, expectativa y rango
  3. Selección, detención, máxima violación y función personalizada
  1. Uso aleatorio de la corrida anterior
  2. Generación actual
  3. Estado y resultado
  1. Tipos de la población
  2. Población inicial
  3. Puntuación inicial
  1. Escala de la función de ajuste
  2. Función del escalamiento
  3. Reproducción, cruzamiento, mutación y migración

  1. Sistema de procesamiento de archivos
  2. Sistema de procesamiento de bases de datos
  3. Historia del procesamiento de bases de datos
  4. Definición de una base de datos
  5. DBMS
  1. Conceptos de modelado
  2. Importancia del modelado
  3. Modelo E-R
  4. Modelo relacional
  5. Normalización
  1. Conceptos y definiciones
  2. Tipos de datos
  3. Sentencias del DDL
  4. Ejemplos de DDL
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno e Instalación
  4. Ejemplo práctico
  1. Introducción e Importancia
  2. Entorno
  3. Instalación
  4. Ejemplo práctico
  1. Historia y Conceptos
  2. Sentencia DDL en SQL
  3. Sentencia INSERT, DELETE, UPDATE
  4. Sentencia DELETE
  1. Sentencia SELECT
  2. Operadores de comparación y booleanos
  3. Subconsultas
  4. Funciones y Comandos de ordenamiento
  1. Sentencia SELECT con múltiples tablas
  2. Funciones de agrupación
  3. Operadores para múltiples tablas
  4. Sentencia JOIN
  1. Conceptos
  2. Tecnologías en la nube
  3. NoSQL
  4. Tendencias actuales

  1. Evolución Natural y fundamentos biológicos para resolver problemas de optimización
  2. Métodos exactos y heurísticos para la resolución de problemas de optimización y búsqueda
  3. Programación Evolutiva y Estrategias de Evolución
  4. Modelos de evolución
  5. Evolución de programas, análisis de datos, predicción y aprendizaje
  1. Reseña histórica
  2. Aplicaciones de los Algoritmos Genéticos
  3. Algoritmo Genético Tradicional: AG simple
  4. Funciones estándar de optimización y testeo
  1. Teorema de los esquemas
  2. La hipótesis de los building blocks
  3. Los roles de los operadores evolutivos
  4. Cruzamiento, mutación y convergencia prematura
  1. Cruzamiento de un punto
  2. Cruzamiento de dos puntos
  3. Cruzamiento uniforme
  1. Estructuras de datos
  2. Operaciones
  3. Resolviendo un problema: genotipo y fitness
  4. Escalado del fitness
  5. Discretización, restricciones y penalización
  1. Problemas de optimización
  2. Optimización continua
  3. Optimización combinatoria
  1. Genotipos no convencionales
  2. Dominancia, diploides y abyección
  3. Inversión y operadores de reordenamiento
  4. Micro operadores
  5. Nichos y especiación
  1. Hibridación
  2. Hibridación cuando sea posible
  3. Adaptación de los operadores genéticos
  1. Algoritmos meméticos
  2. Variantes de AG: CHC, Mutation Or Selection
  3. AE para optimización multiobjetivo
  1. Procesamiento paralelo-distribuido
  2. Paralelismo intrínseco y paralelismo explícito en los AG
  3. Modelos paralelos de AG y sus ventajas
  4. Paralelismo maestro-esclavo
  5. Modelo de subpoblaciones con migración
  6. Modelo celular

  1. Historia de la lógica difusa
  2. Utilidad de la lógica difusa
  3. Limitaciones de la lógica difusa
  1. Variable lingüística
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Reconocimiento y controladores
  1. Sistema de control en lazo abierto
  2. Sistema de control en lazo cerrado
  3. Lógica difusa en la industria
  1. Elementos de la lógica booleana
  2. Elementos de la lógica difusa
  3. Relación entre la lógica booleana y difusa
  1. Axiomas de los conjuntos convencionales
  2. Operaciones en la lógica convencional
  3. Leyes de De Morgan
  1. Lógica simbólica
  2. Tautologías
  3. Representación de conjuntos difusos discretos
  1. Operaciones y propiedades de los conjuntos clásicos
  2. Operaciones y propiedades de los conjuntos difusos
  3. Comparación entre los conjuntos clásicos y difusos
  1. Producto Cartesiano
  2. Cardinalidad, operación y propiedades en las relaciones
  3. Composición
  1. Cardinalidad de las relaciones difusas
  2. Operaciones de las relaciones difusas
  3. Propiedades de las relaciones difusas
  1. Producto cartesiano y composición difusa
  2. Tolerancia difusa y relaciones equivalentes
  3. Asignación de valores

  1. ¿Qué es Machine Learning?
  2. ¿Dónde se aplica Machine Learning?
  3. Plataformas que trabajan Machine Learning
  1. Definición de RNA e Inteligencia Artificial
  2. El modelo Biológico
  3. Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
  1. Errores comunes al aplicar RNA
  2. Ventajas y Desventajas
  3. Comparación de las RNA con otras técnicas
  1. Aproximación de funciones
  2. Clustering
  3. Predicción
  4. Clasificación
  1. Elementos de las RNA
  2. Estructura de las RNA
  3. Funcionamiento de las RNA
  1. Entrenamiento no supervisado
  2. Entrenamiento supervisado
  3. Entrenamiento hibrido
  1. Redes monocapa y multicapa
  2. Redes heteroasociativas y autoasociativas
  3. Redes Estocásticas
  4. Otras topologías de RNA
  1. Estructura del perceptrón
  2. Perceptrón multicapa
  3. La red Backpropagation
  1. Tipos de datos
  2. Como elegir la topología de RNA
  3. Diseño de estructura
  1. Gráficas de resultados
  2. Medidas de error de las RNA
  3. Definición del error aceptable

  1. Evolución de la administración de los datos
  2. ¿Qué es Big Data?
  3. Significados y variaciones del término
  4. Cambio de paradigma
  5. Datos al servicio de las personas
  1. Volumen - Variedad
  2. Velocidad - Veracidad
  3. Valor - Visualización
  4. Verificación - Variabilidad
  5. Viabilidad
  1. Banca
  2. Salud
  3. Ciudades inteligentes
  4. Agricultura
  5. Política
  1. Deportes
  2. Periodismo
  3. Logística
  4. Mercadotecnia
  5. Educación
  1. Arquitecturas para Big Data
  2. Generación de datos
  3. Adquisición de datos
  4. Almacenamiento de datos
  5. Análisis y visualización de datos
  1. BD Relacionales
  2. NoSql
  3. BD Key-Value
  4. BD Orientadas a documentos
  5. BD Orientadas a grafos
  1. BD Orientadas a objetos
  2. BD Columnas
  3. BD Espaciales
  1. Conceptos
  2. Sistema de archivos distribuidos Hadoop
  3. YARN
  4. MapReduce
  5. Ecosistema Hadoop
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico

  1. Bases de Datos y el Proceso KDD
  2. Análisis Básico de Ejemplos y Aplicaciones en Data Mining
  3. Procesos Estadísticos en Data Mining
  4. Herramientas Computacionales Para Data Mining
  1. Ruido y Ajuste de Datos
  2. Análisis Exploratorio en Datos
  3. Filtrado en Datos Estructurados y no Estructurados
  1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y sus Técnicas?
  2. Redes Neuronales Artificiales
  3. Topologías de Red
  4. Algoritmos de Propagación
  5. Redes Neuronales Pulsantes
  1. Minería de Textos
  2. Pre-Procesamiento y Digitalización
  3. Análisis Automatizado de Textos
  1. Sentiment Analysis
  2. Análisis de Texto y Lingüística Computacional
  3. Extracción de Información Subjetiva
  4. Minería de Opinión y Aplicaciones
  1. Espacio Vectorial
  2. Modelado de Vectores y Tensorflow
  3. Python en Data Mining
  1. Algoritmos de Aprendizaje Profundo
  2. Abstracciones de Alto Nivel
  3. Arquitecturas Compuestas
  4. Redes Neuronales Convolucionales
  1. Criterios de Decisión
  2. Requerimiento de Datos
  3. Evaluación de Decisiones
  1. Clustering
  2. Técnicas de Clustering
  3. Técnicas Estadísticas
  1. Fundamentos de Evaluación de Modelos
  2. Técnicas de Evaluación de Modelos
  3. Aplicación de las Técnicas de Evaluación de Modelos

  1. Antecedentes
  2. Importancia
  3. Áreas de aplicación
  4. Proceso de descubrimiento del conocimiento
  5. Tendencias
  1. ¿Qué es R?
  2. Antecedentes
  3. Configuración del entorno de trabajo
  4. Características importantes
  5. Ayuda
  1. Tipos de datos
  2. Operaciones aritméticas
  3. Operadores lógicos
  4. Operadores relacionales
  5. Funciones de conversión
  1. Vectores
  2. Matrices
  3. Factores y vectores de caracter
  4. Listas
  5. Data frames
  1. Estructura condicional IF-ELSE
  2. Estructura SWITCH
  3. Bucle FOR
  4. Bucle WHILE
  5. Sentencia BREAK, NEXT
  1. Estructura
  2. Visibilidad del código
  3. Recursividad
  4. Funciones matemáticas
  5. Funciones de análisis estadístico
  1. Comandos para gráficos exploratorios
  2. Estadística descriptiva
  3. Medidas de tendencia central
  4. Medidas de dispersión
  5. Coeficiente de correlación, covarianza
  1. Probabilidad
  2. Distribuciones discretas
  3. Distribuciones continuas
  4. Intervalos de confianza
  5. Test de hipótesis
  1. Análisis clúster
  2. Clústeres jerárquicos y secuenciales
  3. Clústeres aglomerativos y exclusivos
  4. Modelos predictivos
  5. Modelo lineal
  1. Función plot()
  2. Colores
  3. Gráficos para una variable
  4. Gráficas de curvas continua
  5. Gráficas escalonadas

  1. Elementos de la investigación
  2. Características del enfoque cuantitativo
  3. Características del enfoque cualitativo
  4. Diferencias entre los enfoques de investigación
  5. Ventajas de los enfoques de investigación
  1. Tipos de proyectos de investigación
  2. Proyecto de investigación cuantitativa
  3. Proyecto de investigación cualitativa
  4. Fuentes de ideas para la investigación
  5. Antecedentes de la investigación
  1. Planteamiento del problema de investigación
  2. Enfoque cuantitativo
  3. Criterios para plantear el problema
  4. Elementos para el planteamiento del problema de investigación
  5. Objetivos, preguntas y justificación de la investigación
  1. Desarrollo de la perspectiva teórica
  2. Etapas para el desarrollo de la perspectiva teórica
  3. Elementos para la revisión de la literatura
  4. Elementos del marco teórico
  5. Construcción del marco teórico
  1. Estudio exploratorio
  2. Estudio descriptivo
  3. Estudio correlacional
  4. Estudio explicativo
  5. Selección del tipo de estudio
  1. Elementos de las hipótesis
  2. Características de las variables
  3. Tipos de hipótesis
  4. Hipótesis nulas
  5. Hipótesis alternativas
  1. Características del diseño en la investigación
  2. Diseño experimentales
  3. Experimentos puros
  4. Diseños no experimentales
  5. Diseños transeccionales descriptivos
  1. Delimitación de la población
  2. Selección de muestra
  3. Tipos de muestra
  4. Muestra probabilística
  5. Muestra no probabilística
  1. Características para la recolección de datos
  2. Instrumento de medición
  3. Análisis de los datos cuantitativos
  4. Proceso para el análisis de los datos cuantitativos
  5. Pruebas de hipótesis
  1. Características del reporte
  2. Elementos del reporte
  3. Recursos para la elaboración del reporte
  4. Criterios para la elaboración del reporte
  5. Protocolo de investigación

  1. Definición de Sistema Experto
  2. Diferencias entre sistemas convencional y experto
  3. Tipos de sistemas expertos
  1. Estado y Espacio de la Problemática
  2. Reglas de Inferencia en el Sistema
  3. Sistemas de resolución y deducción
  1. ¿Qué es la Lógica de Predicados?
  2. Prototipado
  3. Implementación
  1. Arquitectura de sistemas expertos
  2. Etapas en el Desarrollo de Sistemas Expertos
  3. Errores en el Desarrollo
  1. Diseño técnico
  2. Lenguajes para representación de conocimiento
  3. Herramientas avanzadas de desarrollo
  1. Matemática en Sistemas Expertos
  2. Cálculo Proposicional
  3. Predicados de Primer Orden
  1. Sistemas basados en reglas de producción
  2. Representación del conocimiento empleando reglas de producción
  3. Representaciones Relacionales
  1. Optimización
  2. Evolución
  3. Evaluación Genética
  1. Representación del conocimiento difuso
  2. Razonamiento aproximado
  3. Inferencia y clasificación difusa
  1. Diseño
  2. Diagnóstico
  3. Planificación

  1. Tipo de problemática
  2. Tipo de investigación (cualitativa/cuantitativa)
  3. Análisis del entorno del problema
  1. Entrevistas y cuestionarios
  2. Clasificación y depuración de Datos
  3. Acomodo y homologación de Datos
  1. Respaldo de información
  2. Recuperación de la información
  3. Diagnóstico de la base de Datos
  1. Conceptos Fundamentales de Machine Learnig
  2. Conceptos Fundamentales de Deeplearning
  3. Tipos de entrenamiento
  1. Aplicaciones de Lógica Difusa
  2. Conceptos fundamentales
  3. Funciones Características
  4. Mecanismos de inferencia
  1. Aplicación de RNA
  2. Estructuras y/o topologías de red
  3. Tipos de entrenamiento
  4. Elección de RNA óptima
  1. Aplicación de los algoritmos géneticos
  2. Conceptos fundamentales de computación evolutiva
  3. Algoritmos Genéticos
  4. Sistemas expertos y agentes inteligentes
  1. Aplicación de sistemas expertos
  2. Concepto de agentes evolutivos
  3. Implementación de Sistemas expertos
  1. Procesamiento de Lenguaje Natural
  2. Evaluación de modelos
  3. Técnicas de Clustering
  1. Sociología de la privacidad
  2. Cultura de la protección de datos
  3. Tecnología y privacidad

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. La relación entre M2M e IoT
  2. IoT y Smart Cities
  3. Los sistemas inteligentes de transporte
  4. Smart Home
  1. Dispositivos e IoT
  2. Interfaces
  3. Impresión 3D
  1. La seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Vulnerabilidades de IoT
  4. Necesidades de seguridad específicas de IoT
  1. La importancia de la eficiencia energética
  2. Las fuentes de consumo
  3. IoT como gran aliado de las energías renovables
  4. Microrredes
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas futuras
  1. Introducción a Arduino
  2. Características
  3. Objetivos
  4. Una vuelta por el pasado
  5. El microcontrolador
  6. Componentes hardware

  1. ¿Qué es un sistema embebido?
  2. Hardware
  3. Software
  4. Funcionamiento de los sistemas embebidos
  5. Ciclo de vida de desarrollo de software integrado
  1. Sensores para IoT
  2. Sensores de temperatura
  3. Sensor de proximidad
  4. Sensor de presión
  5. Sensor de calidad del agua
  6. Sensor químico
  7. Sensor de gas
  8. Sensor de humo
  9. Sensores IR (infrarrojos)
  10. Sensores de nivel
  11. Sensores de imagen
  12. Sensores de detección de movimiento
  13. Sensores de acelerómetro
  14. Sensores de giroscopio
  15. Sensores de humedad
  16. Sensores ópticos
  1. Arquitectura IoT
  2. Capas de la arquitectura IoT
  3. Tipos de redes IoT
  4. Seguridad en redes IoT
  1. Tecnología inalámbrica para IoT
  2. 2G/3G/4G/5G Móvil
  3. 6LoWPAN Direcciones Nodos
  4. Bluetooth
  5. LoRaWan
  6. LTE Cat 0/1
  7. NB-IoT
  8. SIGFOX
  9. Weightless
  10. Wi-Fi
  11. WirelessHART
  12. Zigbee
  13. Z-Wave
  1. Diseño lógico de IoT
  2. Bloques funcionales de IoT
  3. Modelos de comunicación de IoT y relación
  4. Modelos de comunicación de IoT y arquitectura
  5. API de comunicación de IoT
  1. Aplicación de IoT
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Titulación de la Maestría en internet de las cosas

Doble Titulación:

Titulación de Master Europeo en Inteligencia Artificial. Especialización en Internet de las Cosas con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y CLADEA (Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración)

Titulación Oficial de Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad DAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE). Este plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP) con número de acuerdo M-088/2021. Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

Curso Online Euroinnova Universidad Da VinciTitulación con la APOSTILLA de la HayaMiembro de CLADEA - Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración

UDAVINCI - UNIVERSIDAD DA VINCI

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Información complementaria

Preguntas al director académico sobre la Maestría en internet de las cosas

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