Diplomado en Generación de Datasets y Métricas de Realismo

Sobre nuestro Diplomado en Generación de Datasets y Métricas de Realismo

El Diplomado en Generación de Datasets y Métricas de Realismo se centra en la creación y evaluación de conjuntos de datos avanzados, combinando técnicas de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Explora la aplicación de modelos generativos y métodos de evaluación para mejorar el realismo de los datos sintéticos, incluyendo la implementación de métricas de similitud y análisis de sesgos. Se orienta a la creación de datasets robustos para el desarrollo de modelos de IA en diversos campos, desde visión por computadora hasta análisis de datos de series temporales.

El diplomado proporciona habilidades prácticas en el uso de herramientas de etiquetado de datos, aumentación de datos y validación cruzada, preparando a los participantes para roles como científicos de datos, ingenieros de ML y especialistas en IA generativa. Se enfatiza el uso de frameworks de IA populares y el entendimiento de la ética en IA, asegurando el desarrollo de soluciones responsables y efectivas para la industria tecnológica y la investigación.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): generación de datasets, métricas de realismo, inteligencia artificial, aprendizaje automático, modelos generativos, análisis de datos, validación cruzada, ética en IA, diplomado IA.

Diplomado en Generación de Datasets y Métricas de Realismo

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Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Generación de Datasets y Métricas de Realismo en Cursos Navales

  • Creación y gestión de datasets específicos para la simulación de escenarios navales.
  • Diseño de métricas de realismo para evaluar la fidelidad de las simulaciones, incluyendo variables críticas como la respuesta de la embarcación a condiciones ambientales extremas.
  • Implementación de técnicas de análisis de datos para la identificación de patrones y la optimización del rendimiento de los cursos.

2. Análisis y Evaluación de Datasets para el Realismo en Entornos Navales

2. Análisis y Evaluación de Datasets para el Realismo en Entornos Navales: ¿Qué Aprenderás?

  • Dominar el análisis de acoplamientos estructurales críticos: flap–lag–torsion, whirl flutter y fatiga, para comprender el comportamiento dinámico y la resistencia de componentes navales.
  • Aplicar técnicas de dimensionamiento y análisis de elementos finitos (FE) para evaluar la integridad estructural de: laminados en compósitos, así como el diseño y la resistencia de uniones y bonded joints.
  • Implementar metodologías avanzadas de análisis de damage tolerance, junto con la aplicación de técnicas de ensayos no destructivos (NDT) como ultrasonidos (UT), radiografía (RT) y termografía, para la detección temprana de fallas y la evaluación precisa del estado de los materiales.

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. Desarrollo y Validación de Datasets para Simulaciones Navales Realistas

  • Comprender el proceso de creación y curación de datasets para simulaciones navales.
  • Adquirir conocimientos sobre las fuentes de datos relevantes, incluyendo datos históricos, simulaciones previas y datos de pruebas en el mundo real.
  • Aprender a aplicar técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos para asegurar la calidad y la consistencia de los datasets.
  • Dominar métodos para la validación de datasets, incluyendo la comparación con datos de referencia y la evaluación de la precisión de las simulaciones.
  • Explorar el uso de herramientas de análisis de datos y software especializado para la manipulación y validación de datasets navales.
  • Desarrollar habilidades para identificar y solucionar problemas relacionados con la calidad y la representatividad de los datos.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos en proyectos prácticos de simulación naval, utilizando datasets validados.
  • Entender la importancia de los datasets en la precisión y confiabilidad de las simulaciones navales para la toma de decisiones.

5. Diseño y Evaluación de Métricas de Realismo para Simulaciones Navales

  • Fundamentos del diseño de simulaciones navales y su importancia en la evaluación del realismo.
  • Identificación y análisis de métricas clave para medir el realismo en simulaciones navales, como la fidelidad de la respuesta, la precisión de los datos y la validez de los resultados.
  • Diseño de experimentos y metodologías para la recopilación de datos relevantes para la evaluación de métricas de realismo en simulaciones navales.
  • Evaluación de la influencia de diferentes factores, como la complejidad del modelo, la resolución de la simulación y la calidad de los datos de entrada, en las métricas de realismo.
  • Aplicación de técnicas de análisis estadístico y procesamiento de datos para evaluar y mejorar las métricas de realismo en simulaciones navales.
  • Implementación de estrategias de mejora continua para optimizar las simulaciones navales y aumentar su realismo.
  • Exploración de casos de estudio y ejemplos prácticos de diseño y evaluación de métricas de realismo en simulaciones navales.

6. Optimización de Datasets y Métricas para el Realismo en Simulación Naval

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.

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Generación de Datasets y Métricas de Realismo

  • 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.

1.1 Introducción a los Datos en Cursos Navales
1.2 Tipos de Datos Relevantes para la Simulación Naval
1.3 Fuentes de Datos: Adquisición y Recopilación
1.4 Estructura y Formato de los Datasets Iniciales
1.5 Herramientas para la Creación de Datasets
1.6 Ejemplos de Datasets Iniciales: Escenarios y Entornos
1.7 Metodología para la Evaluación Inicial de Datasets
1.8 Primeras Métricas de Realismo: Identificación y Definición
1.9 Casos Prácticos: Creación de Datasets para Ejercicios Específicos
1.10 Desafíos Comunes y Soluciones en la Creación de Datos Iniciales

2.2 Introducción al Análisis de Datasets Navales
2.2 Fuentes de Datos Navales: Tipos y Características
2.3 Preprocesamiento de Datos para Simulaciones Navales
2.4 Análisis Exploratorio de Datos en el Contexto Naval
2.5 Técnicas de Visualización de Datos Aplicadas a Entornos Navales
2.6 Evaluación de la Calidad de los Datos en Simulaciones Navales
2.7 Identificación y Manejo de Valores Atípicos y Errores en Datasets Navales
2.8 Análisis Estadístico Descriptivo e Inferencial Aplicado a Datos Navales
2.9 Herramientas y Software para el Análisis de Datasets Navales
2.20 Estudio de Casos: Análisis de Datasets en Simulaciones Navales Específicas

3.3 Introducción a los Datasets para Simulación Naval Realista
3.2 Fuentes de Datos y Técnicas de Recopilación para Entornos Navales
3.3 Estructura y Formato de los Datasets Navales
3.4 Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Contexto Naval
3.5 Creación de Datasets Sintéticos para Simulación
3.6 Validación y Verificación de Datasets para Simulación
3.7 Integración de Datasets en Motores de Simulación Naval
3.8 Casos de Estudio: Implementación de Datasets en Simulaciones Específicas
3.9 Herramientas y Software para la Gestión de Datasets Navales
3.30 Mejores Prácticas y Futuras Direcciones en el Uso de Datasets para Simulación

4.4 Fundamentos de la creación de datasets para simulación naval
4.2 Fuentes de datos para la construcción de escenarios realistas
4.3 Técnicas de adquisición y preprocesamiento de datos navales
4.4 Desarrollo de datasets para entornos submarinos
4.5 Validación de datasets mediante pruebas y análisis
4.6 Implementación de datasets en simuladores navales
4.7 Evaluación del realismo de los datasets creados
4.8 Control de calidad y mantenimiento de datasets navales
4.9 Estudios de caso: datasets para diferentes escenarios navales
4.40 Futuro de los datasets en la simulación naval realista

5.5 Introducción a las Métricas de Realismo en Simulaciones Navales
5.5 Tipos de Métricas de Realismo: Visual, Comportamental, Físico
5.3 Diseño de Métricas para Datos de Sensores y Entorno
5.4 Diseño de Métricas para el Comportamiento de la Tripulación y Buques
5.5 Evaluación Subjetiva y Objetiva del Realismo
5.6 Validación de Métricas: Pruebas y Análisis Estadístico
5.7 Herramientas y Software para la Medición del Realismo
5.8 Análisis Comparativo de Métricas en Diferentes Escenarios
5.9 Optimización y Ajuste de Métricas para Mejorar la Experiencia
5.50 Informes y Documentación de Métricas de Realismo Naval

6.6 Revisión de Datasets Existentes para Simulación Naval

6.2 Identificación de Áreas de Mejora en Datasets

6.3 Refinamiento de Datasets: Técnicas de Optimización

6.4 Optimización de Métricas de Realismo

6.5 Ajuste de Parámetros y Calibración de Datos

6.6 Validación de Datasets Optimizados

6.7 Análisis de Sensibilidad y Robustez

6.8 Diseño de Experimentos para la Optimización

6.9 Herramientas y Software para la Optimización

6.60 Evaluación del Impacto de la Optimización en el Realismo

7.7 Introducción a las Métricas de Realismo Naval: Definición y Tipos
7.2 Diseño de Métricas para Datos de Sensores en Simulaciones Navales
7.3 Diseño de Métricas para Modelado de Comportamiento de Buques
7.4 Diseño de Métricas para Entornos Visuales y Condiciones Climáticas
7.7 Diseño de Métricas para Interacción Humano-Máquina en Simulación
7.6 Validación de Métricas: Pruebas y Evaluación de la Fidelidad
7.7 Implementación de Métricas en Plataformas de Simulación Naval
7.8 Análisis de Sensibilidad de las Métricas de Realismo
7.9 Mejora Continua: Refinamiento y Actualización de Métricas
7.70 Estudio de Casos: Aplicación de Métricas en Cursos Navales

8.8 Introducción a los Datos y Métricas en Cursos Navales
8.8 Fuentes de Datos para Simulación Naval
8.3 Creación de Datasets Iniciales para Entornos Navales
8.4 Diseño de Métricas Preliminares de Realismo
8.5 Herramientas y Técnicas para la Generación de Datos
8.6 Integración de Datos en la Plataforma de Simulación
8.7 Validación Básica de Datasets
8.8 Análisis Inicial de Resultados y Ajustes

8.8 Introducción al Análisis de Datasets Navales
8.8 Tipos de Datos y Estructuras para el Análisis
8.3 Técnicas de Análisis Estadístico Aplicadas
8.4 Identificación de Patrones y Anomalías
8.5 Evaluación de la Calidad y Fiabilidad de los Datos
8.6 Análisis Comparativo de Escenarios y Datos
8.7 Interpretación de Resultados y Conclusiones
8.8 Diseño de Informes y Presentación de Hallazgos

3.8 Introducción a la Simulación Naval Realista
3.8 Creación de Escenarios de Simulación Detallados
3.3 Integración de Datasets en la Simulación
3.4 Optimización del Rendimiento de la Simulación
3.5 Implementación de Interacciones Complejas
3.6 Diseño de Pruebas y Experimentos de Simulación
3.7 Análisis de Resultados de Simulación
3.8 Ajustes y Refinamientos Basados en Resultados

4.8 Introducción a la Validación de Datasets
4.8 Métodos de Validación de Datos
4.3 Verificación de la Consistencia de los Datos
4.4 Validación Cruzada y Comparación
4.5 Validación de la Exactitud de los Datos
4.6 Pruebas de Sensibilidad y Análisis de Incertidumbre
4.7 Documentación y Reporte de Resultados
4.8 Mejora Continua de Datasets Basada en Validación

5.8 Introducción al Diseño de Métricas de Realismo
5.8 Selección y Definición de Métricas Clave
5.3 Diseño de Indicadores de Rendimiento (KPIs)
5.4 Métricas para Entornos y Comportamientos
5.5 Métricas para Interacciones y Eventos
5.6 Implementación de Métricas en la Simulación
5.7 Presentación y Visualización de Métricas
5.8 Interpretación y Análisis de Resultados

6.8 Introducción a la Optimización de Datasets y Métricas
6.8 Técnicas de Optimización de Datos
6.3 Ajuste Fino de las Métricas de Realismo
6.4 Mejora del Rendimiento de la Simulación
6.5 Optimización Basada en Retroalimentación
6.6 Estrategias de Escalabilidad y Rendimiento
6.7 Implementación de Mejoras
6.8 Análisis y Evaluación de las Mejoras

7.8 Creación de Datasets Avanzados
7.8 Implementación de Métricas Complejas
7.3 Integración de Datos en Simulación Avanzada
7.4 Análisis Profundo de Escenarios
7.5 Evaluación del Realismo en Diferentes Escenarios
7.6 Ajustes y Mejoras Continuas
7.7 Análisis de Resultados Detallado
7.8 Documentación y Reportes Avanzados

8.8 Métricas Específicas para la Evaluación de Cursos
8.8 Diseño de Sistemas de Evaluación Detallados
8.3 Implementación de Retroalimentación
8.4 Evaluación de la Efectividad del Curso
8.5 Análisis de Resultados y Mejoras
8.6 Adaptación de Métricas
8.7 Informes y Presentación de Resultados
8.8 Evaluación Continua y Optimización del Curso

  • 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.

Proyectos tipo capstones

Admisiones, tasas y becas

  • 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.

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