Ingeniería de Series temporales, señales e IA en el borde
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Ingeniería de Series temporales, señales e IA en el borde aborda el desarrollo avanzado de algoritmos para procesamiento y análisis en tiempo real, integrando DSP, MEC, IA y ML aplicados a plataformas UAM y eVTOL. El enfoque comprende modelado de series temporales para diagnóstico predictivo, inferencia basada en LSTM y análisis espectral, combinando técnicas de CFD y dinámica de sistemas para optimizar la respuesta en el borde de red. La ingeniería abarca áreas troncales como dinámica/control, sistemas FBW y análisis aeroacústico, garantizando interoperabilidad con protocolos ADS-B y RTCA DO-178C para sistemas críticos en vuelo.
Los laboratorios cuentan con entornos de HIL y SIL avanzados para simulación y validación de modelos de IA, con sistemas robustos de adquisición de datos, análisis de vibraciones y pruebas EMC/Lightning. La trazabilidad cumple con normativa aplicable internacional y estándares aeronáuticos, asegurando conformidad con FAA Part 27/29 y EASA CS-27/CS-29. La formación habilita perfiles profesionales en análisis de datos, integración de sistemas embebidos, validación de software aeronáutico, y diseño de algoritmos de control adaptativo para plataformas aéreas avanzadas.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): series temporales, inteligencia artificial, procesamiento de señales, MEC, DSP, HIL, FAA Part 27, dinámica/control, validación SIL, eVTOL.
Ingeniería de Series temporales, señales e IA en el borde
- Format: Online
- Duration: 19 months
- Time: 1900 H
- Practices: Consult
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 04-07-2026
- Start date: 28-08-2026
- Available places: 7
352.000 $
Skills and results
What you will learn
1. Ingeniería de Series Temporales, Señales y IA para Dispositivos Edge
To whom is our:
Ingeniería de Series temporales, señales e IA en el borde
**Módulo 9 — Fundamentos de Series Temporales y Señales**
9.9 Introducción a las Series Temporales: Definición, Tipos y Aplicaciones.
9.9 Conceptos Clave: Estacionariedad, Tendencia, Estacionalidad y Ruido.
9.3 Técnicas de Preprocesamiento: Limpieza, Normalización y Transformación.
9.4 Análisis de Señales: Tipos, Características y Representaciones.
9.5 Introducción a las Señales en el Contexto Naval: Ejemplos y Aplicaciones.
9.6 Herramientas y Bibliotecas para el Análisis de Series Temporales y Señales.
9.7 Métodos de Visualización para Series Temporales y Señales.
9.8 Fundamentos de Filtros: Filtros Digitales y Aplicaciones.
9.9 Introducción a la Transformada de Fourier y su Aplicación en Señales.
9.90 Casos de Estudio: Análisis de Datos Históricos Navales y Señales.
Capstone-type projects
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