Curso de Peritaje en seguros marítimos
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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.
Curso de Peritaje en seguros marítimos
- Modalidad: Online
- Duración: 4 meses
- Horas: 300 H
- Idioma: ES / EN
- Créditos: 60 ECTS
- Fecha de matrícula: 19-06-2026
- Fecha de inicio: 05-08-2026
- Plazas disponibles: 2
275 $
Competencies and outcomes
What you will learn
1. Validación de Sistemas IA para Aeronaves: Aprendizaje Integral
- Diseñar y evaluar algoritmos de IA para el control de vuelo autónomo y la navegación en aeronaves.
- Comprender los principios de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a sistemas aeronáuticos, incluyendo aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural.
- Aplicar metodologías de validación y verificación rigurosas para garantizar la seguridad y confiabilidad de los sistemas de IA en aeronaves.
- Evaluar el rendimiento de los sistemas de IA en entornos simulados y en condiciones reales de vuelo, utilizando herramientas y técnicas de análisis avanzadas.
- Dominar las normativas y regulaciones internacionales relacionadas con la certificación y el uso de sistemas de IA en la industria aeroespacial.
- Integrar sistemas de IA con la electrónica de aviónica, sensores y actuadores para optimizar el rendimiento de la aeronave y mejorar la seguridad.
- Identificar y mitigar los riesgos asociados con el despliegue de sistemas de IA en aeronaves, incluyendo la interpretación de resultados, la transparencia y la explicabilidad.
- Participar en el desarrollo y la implementación de pruebas de vuelo para evaluar el rendimiento de los sistemas de IA en condiciones reales.
- Aprender sobre las últimas tendencias en IA aplicada a la aeronáutica, como el mantenimiento predictivo, la gestión del tráfico aéreo y la detección de anomalías.
- Desarrollar habilidades para la colaboración en equipos multidisciplinarios y la comunicación efectiva de los resultados de la investigación y el desarrollo en el campo de la IA aeronáutica.
2. Dominio Experto en Validación de IA para Aviación
- Evaluación exhaustiva de la integridad estructural de aeronaves mediante el análisis de fenómenos complejos como flap-lag-torsión, whirl flutter y el impacto de la fatiga en componentes críticos.
- Desarrollo de habilidades avanzadas en el diseño y dimensionamiento de estructuras aeronáuticas utilizando materiales compuestos, enfocándose en laminados, uniones estructurales y bonded joints, empleando técnicas de Elementos Finitos (FEA) para simulación y optimización.
- Aplicación práctica de metodologías de damage tolerance y dominio de técnicas de Ensayos No Destructivos (NDT), incluyendo ultrasonido (UT), radiografía (RT) y termografía, para la inspección, evaluación y mantenimiento predictivo de aeronaves.
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. Validación de IA en Aeronáutica: Un Curso Práctico
- Evaluar la robustez de modelos de IA aplicados a la aeronáutica.
- Comprender los desafíos de la validación en sistemas complejos.
- Utilizar técnicas de verificación y validación específicas para IA.
- Aplicar métodos de prueba y evaluación de rendimiento.
- Interpretar resultados y optimizar modelos de IA.
- Familiarizarse con herramientas y estándares de la industria.
- Abordar aspectos éticos y de seguridad en la IA aeronáutica.
5. IA Aeronáutica: Validación de Sistemas y Aplicaciones
- Modelado y simulación de sistemas aeronáuticos complejos utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (IA).
- Validación de algoritmos de IA para el análisis y predicción del comportamiento de aeronaves.
- Aplicación de IA en el diseño y optimización de estructuras aeronáuticas, incluyendo la reducción de peso y la mejora de la eficiencia.
- Desarrollo de modelos predictivos basados en IA para la detección temprana de fallas y la gestión del mantenimiento.
- Implementación de IA en sistemas de control de vuelo y navegación, optimizando la seguridad y el rendimiento.
- Utilización de IA para el análisis de datos de vuelo y la identificación de tendencias y patrones.
- Exploración de las últimas tendencias en IA para la industria aeronáutica, incluyendo el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
- Aplicación de IA en la certificación y cumplimiento de normativas aeronáuticas.
6. Validación de IA en Aeronáutica: Fundamentos y Aplicaciones
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.
Who our [course/program] is aimed at:
Curso de Peritaje en seguros marítimos
- Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
- Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
- Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
- Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
- 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.
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
7.7 Introducción a la IA en Aviación: Conceptos Clave
7.2 Marco Regulatorio y Estándares de Validación
7.3 Metodologías de Validación de IA
7.4 Herramientas y Tecnologías para la Validación
7.7 Pruebas y Simulación en la Validación de IA
7.6 Análisis de Riesgos y Mitigación en Sistemas IA
7.7 Certificación y Aprobación de Sistemas IA
7.8 Aplicaciones Prácticas de IA en Aeronáutica
7.9 Estudios de Caso: Validación de IA en la Práctica
7.70 Tendencias Futuras y Desafíos en la Validación de IA
8.8 eVTOL y UAM: propulsión eléctrica, múltiples rotores
8.8 Requisitos de certificación emergentes (SC-VTOL, special conditions)
8.3 Energía y térmica en e-propulsión (baterías/inversores)
8.4 Design for maintainability y modular swaps
8.5 LCA/LCC en rotorcraft y eVTOL (huella y coste)
8.6 Operations & vertiports: integración en espacio aéreo
8.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para change control
8.8 Tech risk y readiness: TRL/CRL/SRL
8.8 IP, certificaciones y time-to-market
8.80 Case clinic: go/no-go con risk matrix
9.9 Principios de la IA en el contexto aeronáutico
9.9 Normativas y estándares clave para la validación de IA
9.3 Marco regulatorio global y regional
9.4 El papel de las autoridades de aviación en la validación
9.5 Proceso de validación: metodologías y mejores prácticas
9.6 Herramientas y técnicas para la verificación de IA
9.7 Gestión de riesgos y mitigación en sistemas de IA
9.8 Aspectos éticos y de seguridad en la validación de IA
9.9 Estudios de caso: ejemplos prácticos de validación exitosa
9.90 Futuro de la validación de IA en la aeronáutica
1. Análisis de la regulación en la validación de IA para aeronaves
2. Marco normativo y estándares en la certificación de sistemas IA
3. Análisis de la legislación aplicable a la IA en el sector aéreo
4. Implementación de procesos de validación conforme a normativas
5. Evaluación del impacto de las regulaciones en el desarrollo de IA
6. Identificación y gestión de riesgos normativos en proyectos de IA
7. Cumplimiento normativo en la validación de algoritmos y modelos de IA
8. Documentación y trazabilidad en la validación de IA
9. Auditoría y control de calidad en la validación de IA
10. Tendencias futuras en la regulación de IA en aeronáutica
- 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.
Capstone-type projects
Admissions, fees, and scholarships
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
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F. A. Q
Frequently asked questions
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”).