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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y PRIMEROS PASOS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPARACIÓN DE ARDUINO Y CONFIGURACIÓN DE ENTORNO PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CODIFICACIÓN Y CONTROL DE ARDUINO CON PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MANEJO DE ENTRADAS ANALÓGICAS CON PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 5. USO DE SALIDAS ANALÓGICAS

UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES NEURONALES, SERIES TEMPORALES Y PROBLEMAS DE REGRESIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 8. OBTENCIÓN DE PARÁMETROS EN ARDUINO Y GENERACIÓN DE CONJUNTOS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROCESAMIENTO DE DATOS Y ETAPA DE ENTRENAMIENTO

UNIDAD DIDÁCTICA 10. CREACIÓN DE RED NEURONAL ARTIFICIAL Y APLICACIONES CON ARDUINO Y TENSORFLOW CON KERASF

Opiniones

Lo que dicen nuestros alumnos:

Lucía H. V.

Madrid

Ha sido un curso con unas facilidades muy interesantes. Me ha gustado mucho la gestión del tutor a la hora de resolver las dudas, ha sido muy eficaz.

4

Gloria C. A.

Guadalajara

Haber realizado este curso me ha despertado un gran interés por este tema tan actual. Muy recomendable.

4

Francisco J. M.

Albacete

Me ha parecido un curso muy interesante al que se le puede sacar mucho partido. Lo recomiendo.

4

Alma R. F.

Córdoba

Muy buen curso. Un temario muy adecuado y una parte práctica que ayuda mucho a entender los temas.

4

Sebastián H. F.

Sevilla

Me ha gustado mucho el curso, es una gran oportunidad debido a las expectativas de futuro con las que cuenta este ámbito.

4

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales

Con esta formación estarás capacitado para dominar el descifrado de patrones, construir redes neuronales artificiales o establecer correlaciones a partir del dominio de esta plataforma. Configura y programa con Phyton la placa Arduino paso a paso para finalizar con la ejecución del script. Extrae los beneficios que la flexibilidad de la arquitectura TensorFlow facilita para implementar procesadores dentro de dispositivos móviles o servidores en una única API.

En INESEM apostamos por las áreas más innovadoras y el uso de la tecnología que está haciendo funcionar los procesos y las trayectorias de los profesionales más ambiciosos. Únete a nosotros y alcanza tus anhelos profesionales de la mano de los profesionales más cualificados y comprometidos con el esfuerzo del alumno


Objetivos
  • Grabar a través del lenguaje de programación que sea compatible con Arduino aquellas instrucciones que se deseen.
  • Programar en C++ los pines de entrada y salida desde el core o la API de Arduino.
  • Analizar las entradas y el uso de las salidas analígicas con Phyton para comprender su manejo.
  • Adquirir conocimientos sólidos sobre Machine Learning para analizar y crear modelos analíticos.
  • Utilizar TensorFlow para detectar intervalos de tiempo periódicos y predecir comportamientos.
  • Generar conjuntos de datos a partir de la extracción y detección de parámetros en Arduino.
  • Crear paso a paso aplicaciones y redes neuronales artificiales a través de TensorFlow.
Salidas profesionales
Con esta formación estarás capacitado para ocupar puestos que en la actualidad están muy demandados como analista de datos, data scientist, phyton developer, data engineer, data analytics o consultor. Sus innumerables aplicaciones en áreas como finanzas, salud, marketing o ciberseguridad garantizar una proyección profesional sin límites que te permita alcanzar tus retos profesionales más ambiciosos.
Para qué te prepara
Tras la finalización de esta acción formativa podrás conocer el sistema de aprendizaje automático más popular en la creación de redes neuronales de tipo artificial. Realizarás un recorrido formativo que te permitirá programar pines de entrada y salida con Arduino, entre otras tareas, para así convertirte en un perfil profesional especializado en la construcción de modelos analíticos y sus innumerables aplicaciones.

A quién va dirigido
Los profesionales interesados en este curso tienen como procedencia las áreas ligadas a la ingeniería, las matemáticas, la tecnología o la ciencia. También se dedica a perfiles profesionales interesados en reciclar sus conocimientos y sumarse a un mundo en constante evolución que precisa de una formación constante.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.
Carácter oficial
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Titulación de curso arduino machine learning

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
INESEM
INESEM_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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