Ingeniería de Aprendizaje por Refuerzo y Imitación en Conducción — RL/IL, reward shaping, safety.

2.2 RL/IL en navegación autónoma: Reward Shaping y seguridad operativa
2.2 Requisitos de certificación emergentes para buques autónomos (SC-Buque, condiciones especiales)
2.3 Energía y térmica en propulsión eléctrica naval (baterías/inversores)
2.4 Diseño para mantenibilidad y swaps modulares en sistemas de navegación
2.5 LCA/LCC en buques autónomos y sistemas de navegación (huella ambiental y coste)
2.6 Operaciones y puertos: integración en el entorno marítimo
2.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para control de cambios en buques autónomos
2.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL
2.9 IP, certificaciones y time-to-market
2.20 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo

3.3 RL/IL en navegación autónoma: Reward Shaping para rutas seguras y eficiencia operativa en buques
3.2 Reward Shaping enfocado en seguridad: límites de velocidad, zonas de seguridad, prevención de colisiones y gestión de proximidad a infraestructuras
3.3 Garantía de seguridad en RL/IL: Shielding, políticas de fallback, verificación formal y supervisión humana en operaciones críticas
3.4 Exploración segura en entornos marítimos: aprendizaje progresivo, simulación naval, domain randomization y transferencia sim-to-real
3.5 Arquitecturas y datasets para RL/IL en navegación: sensores (radar, AIS, GPS, cámaras, sonar), fusión de sensores, calidad de datos y etiquetado de incidentes
3.6 Protocolos de seguridad operativa: gestión de incidentes, pruebas de fallo, red team, planes de contingencia y cadena de mando de seguridad
3.7 Interpretabilidad y trazabilidad de políticas RL/IL: logs, explainabilidad, auditoría, cumplimiento normativo y capacidad de revisión post-misión
3.8 Integración con sistemas de navegación existentes: autopiloto, ECDIS, radar, bridge systems, interoperabilidad y normas marítimas
3.9 Métricas y benchmarks para conducción naval autónoma: seguridad, fiabilidad, consumo de combustible, tiempo de ruta, tasa de near-misses y robustez
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para misiones marítimas y evaluación de trade-offs operativos

4.4 RL/IL para Conducción Segura en entornos navales: fundamentos de RL y IL aplicados a navegación autónoma
4.2 Reward Shaping en navegación: diseño de funciones de recompensa, técnicas de shaping y prevención de reward hacking
4.3 Seguridad y garantías en RL/IL: aprendizaje seguro, límites operativos, shielded RL y garantías de seguridad
4.4 Arquitecturas de sistemas de conducción: integración de RL/IL con módulos de seguridad, guardianes y mecanismos de fallback
4.5 Protocolos de seguridad operacional: monitorización en tiempo real, redundancias, detección de anomalías y respuestas ante fallo
4.6 Dominio y generalización en navegación autónoma: sim-to-real, domain randomization, transferencia entre entornos marítimos y terrestres
4.7 Desarrollo e implementación de sistemas de conducción segura: diseño orientado a seguridad, MBSE/PLM, verificación y validación
4.8 Datos y simulación para entrenamiento: entornos simulados realistas, sensores, ruido y variabilidad, datos sintéticos
4.9 Implementación, despliegue y cumplimiento: consideraciones de hardware, latencia, costes, certificaciones y normativas marítimas
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para una maniobra de cruce de ruta o aproximación a puerto

## Módulo 5 — RL/IL: Reward Shaping y Conducción Autónoma

5. 5 Fundamentos de RL/IL: Conceptos clave y tipos de aprendizaje.
5. 5 Reward Shaping: Técnicas y estrategias para guiar el aprendizaje.
3. 3 Conducción Autónoma: Introducción a los desafíos y componentes.
4. 4 Modelado del Entorno: Representación del mundo real para el aprendizaje.
5. 5 Diseño de Recompensas: Criterios de seguridad y rendimiento.
6. 6 Algoritmos de RL/IL: Selección e implementación de modelos.
7. 7 Simulación y Entrenamiento: Validación en entornos simulados.
8. 8 Evaluación de Rendimiento: Métricas para la seguridad y eficiencia.
9. 9 Transferencia de Aprendizaje: Adaptación a diferentes escenarios.
50. Seguridad y Protección: Integración de medidas para la conducción segura.

**Módulo 6 — RL/IL: Conducción Autónoma y Seguridad**

6.6 Introducción a RL/IL en Conducción Autónoma: Fundamentos y Aplicaciones
6.2 Reward Shaping: Diseño de Funciones de Recompensa para la Conducción Segura
6.3 Modelado del Entorno: Representación del Mundo para la Toma de Decisiones
6.4 Diseño de Agentes de RL/IL: Arquitecturas y Algoritmos
6.5 Seguridad en Conducción Autónoma: Métricas y Evaluación del Riesgo
6.6 Simulación y Entrenamiento: Plataformas y Entornos de Prueba
6.7 Validación y Verificación: Asegurando la Fiabilidad de los Sistemas
6.8 Consideraciones Éticas: Impacto Social y Responsabilidad
6.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Desafíos
6.60 Tendencias Futuras: Investigación y Desarrollo en RL/IL para la Conducción Autónoma

**Módulo 2 — RL/IL en Conducción: Seguridad y Diseño**

2.6 Principios de Diseño de Sistemas de Conducción con RL/IL
2.2 Reward Shaping Avanzado: Estrategias para la Optimización de la Seguridad
2.3 Protección contra Fallos: Diseño de Mecanismos de Recuperación
2.4 Modelado de Comportamiento Humano: Interacción con Conductores
2.5 Integración con Sistemas Existentes: Sensores y Actuadores
2.6 Arquitecturas de Software: Diseño e Implementación de Módulos
2.7 Pruebas de Seguridad: Evaluación de la Resiliencia y Fiabilidad
2.8 Análisis de Riesgos: Identificación y Mitigación de Peligros
2.9 Ejemplos Prácticos: Implementación en Diferentes Contextos de Conducción
2.60 Desafíos y Oportunidades: El Futuro de la Conducción con RL/IL

**Módulo 3 — Implementación RL/IL: Conducción Segura**

3.6 Proceso de Implementación: Desde el Diseño hasta el Despliegue
3.2 Reward Shaping Específico: Adaptación a Diferentes Escenarios
3.3 Técnicas de Regularización: Control del Comportamiento del Agente
3.4 Técnicas de Entrenamiento: Optimizando el Aprendizaje por Refuerzo
3.5 Garantía de Seguridad: Métodos para Asegurar el Cumplimiento
3.6 Integración con Hardware: Requisitos y Consideraciones
3.7 Pruebas en el Mundo Real: Validación en Entornos Controlados
3.8 Monitoreo y Mantenimiento: Despliegue y Actualizaciones del Sistema
3.9 Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas y Lecciones Aprendidas
3.60 Escalabilidad: Adaptando los Sistemas a Diferentes Vehículos y Entornos

**Módulo 4 — RL/IL: Conducción Autónoma y Protocolos**

4.6 Protocolos de Seguridad: Estándares y Regulaciones en la Industria
4.2 Reward Shaping para el Cumplimiento Normativo
4.3 Diseño de Sistemas Tolerantes a Fallos: Protección contra Incidentes
4.4 Interacción con el Tráfico: Modelado y Simulación de Otros Conductores
4.5 Comunicación con Otros Vehículos e Infraestructura (V2X)
4.6 Sistemas de Detección y Reacción ante Eventos Críticos
4.7 Protocolos de Pruebas y Certificación: Asegurando el Cumplimiento
4.8 Aspectos Legales: Responsabilidad en Caso de Accidentes
4.9 Aplicaciones en Entornos Urbanos y Carreteras
4.60 El Futuro de los Protocolos: Avances y Desafíos

**Módulo 5 — RL/IL: Seguridad Operacional y Conducción**

5.6 Principios de Seguridad Operacional: Análisis de Peligros y Riesgos
5.2 Reward Shaping Centrado en la Seguridad Operacional
5.3 Diseño de Sistemas Resilientes: Recuperación ante Fallos
5.4 Monitoreo y Diagnóstico en Tiempo Real
5.5 Optimización de la Conducción: Eficiencia y Seguridad
5.6 Simulación de Escenarios Complejos: Evaluación de la Fiabilidad
5.7 Gestión de Incidentes: Protocolos de Respuesta y Recuperación
5.8 Mantenimiento Predictivo: Maximizando la Disponibilidad
5.9 Integración de Datos: Análisis y Toma de Decisiones Basadas en Datos
5.60 Mejora Continua: Aprendizaje y Adaptación en el Tiempo

**Módulo 6 — RL/IL: Conducción Autónoma y Protección**

6.6 Protección contra Ataques: Ciberseguridad en Sistemas Autónomos
6.2 Reward Shaping para la Detección y Prevención de Ataques
6.3 Modelado de Vulnerabilidades: Análisis de Posibles Fallos
6.4 Diseño de Sistemas Seguros: Implementación de Controles
6.5 Pruebas de Penetración: Evaluación de la Resistencia del Sistema
6.6 Protocolos de Respuesta a Incidentes: Recuperación y Mitigación
6.7 Protección de Datos: Privacidad y Confidencialidad
6.8 Aspectos Legales de la Ciberseguridad en Vehículos Autónomos
6.9 Casos de Estudio: Ataques Reales y Soluciones
6.60 El Futuro de la Ciberseguridad en la Conducción Autónoma

**Módulo 7 — RL/IL: Conducción Segura y Implementación**

7.6 Fases de Implementación: Planificación, Desarrollo y Despliegue
7.2 Reward Shaping Específico para la Implementación
7.3 Optimización del Rendimiento: Eficiencia y Tiempo de Respuesta
7.4 Pruebas en Diferentes Entornos: Validación y Verificación
7.5 Integración con la Infraestructura: Consideraciones Prácticas
7.6 Gestión del Cambio: Adaptación a los Nuevos Sistemas
7.7 Formación del Personal: Operación y Mantenimiento
7.8 Escalabilidad y Mantenimiento: Adaptación Continua
7.9 Despliegue en el Mundo Real: Experiencias y Lecciones
7.60 El Futuro de la Implementación: Avances Tecnológicos y Desafíos

**Módulo 8 — RL/IL: Conducción y Seguridad Integral**

8.6 Enfoque Integral de la Seguridad: Diseño, Implementación y Operación
8.2 Reward Shaping para una Seguridad Integral: Consideraciones Holísticas
8.3 Modelado del Riesgo: Evaluación y Mitigación de Peligros
8.4 Interacción Humano-Máquina: Diseño de una Interfaz Segura
8.5 Aspectos Regulatorios: Cumplimiento y Certificación
8.6 Pruebas en el Mundo Real: Evaluación de la Seguridad
8.7 Gestión de la Seguridad: Cultura y Procedimientos
8.8 Aspectos Éticos y Sociales: Impacto en la Sociedad
8.9 Estudios de Caso: Implementaciones Exitosas y Retos
8.60 El Futuro de la Seguridad: Innovación y Desarrollo Sostenible

**Módulo 7 — RL/IL: Reward Shaping y Conducción Autónoma**

7. 7 Fundamentos de RL/IL: Introducción y conceptos clave.
2. 2 Reward Shaping: Diseño y optimización de funciones de recompensa para la conducción.
3. 3 Conducción Autónoma: Implementación de RL/IL en escenarios de conducción.
4. 4 Modelado de Entorno: Simulación y representación del mundo real.
7. 7 Estrategias de Exploración: Técnicas para la exploración eficiente del espacio de acción.
6. 6 Algoritmos de RL/IL: Selección y aplicación de algoritmos relevantes.
7. 7 Validación y Verificación: Métodos para asegurar la seguridad y fiabilidad.
8. 8 Protección: Implementación de mecanismos de seguridad en RL/IL.
9. 9 Evaluación de Rendimiento: Métricas y análisis de resultados.
70. 70 Ética y Responsabilidad: Consideraciones éticas en la conducción autónoma.

**8. Módulo 8 — RL/IL y Conducción Autónoma: Seguridad**

8.8 Introducción a RL/IL y Conducción Autónoma: Fundamentos y conceptos clave.
8.8 Reward Shaping: Principios y técnicas para la optimización de recompensas.
8.3 Seguridad en Conducción Autónoma: Definición de objetivos y métricas de seguridad.
8.4 Implementación de RL/IL para la Seguridad: Estrategias para la reducción de riesgos.
8.5 Análisis de casos: Aplicaciones exitosas y desafíos en la industria.
8.6 Ética y regulación en Conducción Autónoma: Consideraciones legales y sociales.
8.7 Prácticas de simulación y testeo para la validación de sistemas RL/IL.
8.8 Diseño de experimentos y evaluación de rendimiento con métricas de seguridad.
8.8 Estudio de casos: Fallos y lecciones aprendidas en sistemas de conducción autónoma.
8.80 Futuro de RL/IL en Conducción Autónoma: Tendencias, innovaciones y perspectivas.

**8. Módulo 8 — Diseño de Sistemas Seguros con RL/IL**

8.8 Principios de Diseño Seguro: Introducción y conceptos clave.
8.8 Reward Shaping para la Protección: Diseño de funciones de recompensa robustas.
8.3 Modelado de Riesgos: Identificación y análisis de posibles fallos.
8.4 Técnicas de Protección en RL/IL: Implementación de mecanismos de seguridad.
8.5 Verificación y Validación: Métodos para asegurar la fiabilidad del sistema.
8.6 Arquitecturas de Sistemas Seguros: Diseño de componentes y subsistemas.
8.7 Herramientas de Desarrollo: Plataformas y librerías para la implementación.
8.8 Diseño de Entornos de Simulación: Creación de escenarios de prueba realistas.
8.8 Integración con Hardware: Consideraciones para la implementación en vehículos.
8.80 Case studies: Análisis de sistemas de conducción autónoma segura.

**3. Módulo 3 — Implementación Segura con RL/IL**

3.8 Arquitectura de Implementación: Diseño de la estructura del sistema.
3.8 Implementación de Reward Shaping: Técnicas avanzadas y optimización.
3.3 Garantía de Seguridad: Estrategias para mitigar riesgos y fallos.
3.4 Integración de Componentes: Comunicación y coordinación entre módulos.
3.5 Desarrollo de Software Seguro: Prácticas y estándares de codificación.
3.6 Testing y Depuración: Técnicas y herramientas para la verificación.
3.7 Control de Versiones: Gestión del código y configuración del sistema.
3.8 Monitoreo y Diagnóstico: Detección y respuesta ante eventos inesperados.
3.8 Despliegue y Mantenimiento: Consideraciones para la implementación en vehículos.
3.80 Análisis de Casos: Lecciones aprendidas de proyectos reales.

**4. Módulo 4 — Conducción Autónoma: RL/IL y Protocolos**

4.8 Introducción a los Protocolos de Seguridad: Estándares y regulaciones.
4.8 Reward Shaping y Protocolos: Diseño para la conformidad normativa.
4.3 Interacción con el Entorno: Protocolos de comunicación y percepción.
4.4 Gestión de Fallos: Implementación de mecanismos de seguridad y respuesta.
4.5 Análisis de Riesgos: Identificación y mitigación de posibles problemas.
4.6 Validación y Verificación: Pruebas y certificaciones de seguridad.
4.7 Protocolos de Comunicación: Intercambio de información con otros vehículos e infraestructuras.
4.8 Ciberseguridad: Protección contra amenazas y ataques.
4.8 Integración en el Ecosistema: Adaptación a las ciudades inteligentes y el transporte.
4.80 Futuro de los Protocolos: Tendencias y desarrollos en la seguridad del transporte autónomo.

**5. Módulo 5 — RL/IL: Seguridad Operacional en Conducción**

5.8 Seguridad Operacional: Conceptos y principios clave.
5.8 Reward Shaping y Operación: Diseño para optimizar la eficiencia y la seguridad.
5.3 Gestión de Riesgos Operacionales: Evaluación y mitigación de peligros.
5.4 Monitoreo y Control: Sistemas de vigilancia y gestión de incidentes.
5.5 Planificación de Rutas: Consideraciones de seguridad en la planificación.
5.6 Mantenimiento Predictivo: Técnicas para evitar fallos.
5.7 Respuesta a Incidentes: Protocolos y procedimientos de emergencia.
5.8 Análisis de Causa Raíz: Investigación y aprendizaje de incidentes.
5.8 Entrenamiento y Simulación: Preparación de operadores y sistemas.
5.80 Futuro de la Seguridad Operacional: Tendencias y tecnologías emergentes.

**6. Módulo 6 — RL/IL para Conducción: Protección**

6.8 Protección en Conducción Autónoma: Definición y objetivos.
6.8 Reward Shaping para la Protección: Diseño de funciones de recompensa.
6.3 Técnicas de Protección Avanzadas: Implementación de mecanismos de seguridad.
6.4 Modelado y Simulación: Creación de entornos de prueba.
6.5 Estrategias de Mitigación de Riesgos: Implementación.
6.6 Análisis de Vulnerabilidades: Identificación de debilidades.
6.7 Pruebas de Penetración: Evaluación de la resistencia del sistema.
6.8 Protección contra Ataques: Estrategias.
6.8 Certificación y Cumplimiento: Consideraciones para el despliegue.
6.80 Futuro de la Protección: Avances en la seguridad de la conducción autónoma.

**7. Módulo 7 — Implementando RL/IL: Conducción Segura**

7.8 Arquitectura de Implementación: Diseño y componentes.
7.8 Reward Shaping: Principios y técnicas para la optimización.
7.3 Implementación de Seguridad: Mecanismos de protección.
7.4 Integración de Componentes: Comunicación entre módulos.
7.5 Desarrollo de Software Seguro: Prácticas y estándares de codificación.
7.6 Testing y Depuración: Técnicas para la verificación.
7.7 Monitoreo y Diagnóstico: Detección y respuesta a fallos.
7.8 Despliegue y Mantenimiento: Consideraciones para vehículos.
7.8 Análisis de Casos: Lecciones de proyectos reales.
7.80 Escalabilidad y Mantenibilidad: Diseño de sistemas.

**8. Módulo 8 — RL/IL y Conducción: Seguridad Integral**

8.8 Seguridad Integral: Enfoque holístico y multidisciplinario.
8.8 Reward Shaping y Seguridad: Integración de diferentes capas de protección.
8.3 Gestión del Riesgo Total: Evaluación de todos los posibles peligros.
8.4 Análisis de Impacto: Consideración de aspectos sociales y ambientales.
8.5 Diseño para la Resiliencia: Sistemas capaces de adaptarse a situaciones inesperadas.
8.6 Análisis de Costo-Beneficio: Evaluación económica de las medidas de seguridad.
8.7 Estándares y Regulaciones: Cumplimiento.
8.8 Auditorías de Seguridad: Verificación de la eficacia de las medidas.
8.8 Innovación y Mejora Continua: Adaptación a nuevos riesgos.
8.80 Futuro de la Seguridad Integral: Tendencias y desafíos en la conducción autónoma.

## Módulo 9 — RL/IL y Conducción: Seguridad en Acción

9.9 Introducción a RL/IL en Conducción Autónoma: Fundamentos y Retos de Seguridad
9.9 Principios de Reward Shaping: Técnicas para la Optimización del Aprendizaje
9.3 Diseño de Funciones de Recompensa para la Seguridad en Entornos de Conducción
9.4 Implementación de RL/IL: Consideraciones de Seguridad y Pruebas
9.5 Evaluación de Riesgos y Mitigación: Análisis de Fallos y Robustez
9.6 Conducción Segura: Integración de RL/IL con Protocolos de Seguridad
9.7 Validación y Verificación: Pruebas en Simulación y Escenarios del Mundo Real
9.8 Aspectos Regulatorios y Normativas: Cumplimiento y Certificación
9.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Exitosas y Lecciones Aprendidas
9.90 Futuro de RL/IL en Conducción: Tendencias y Desafíos

**Módulo 1 — RL/IL: Conducción Autónoma Segura**

1.1 Fundamentos de RL/IL aplicados a la conducción autónoma.
1.2 Diseño de funciones de recompensa (Reward Shaping) para optimizar el rendimiento.
1.3 Implementación de algoritmos de RL/IL para la toma de decisiones.
1.4 Estrategias para garantizar la seguridad en sistemas de conducción autónoma.
1.5 Evaluación y validación de modelos de RL/IL.
1.6 Estudio de casos y ejemplos prácticos.
1.7 Consideraciones éticas y legales en la conducción autónoma.
1.8 Técnicas para la gestión y mitigación de riesgos.
1.9 Análisis de datos y optimización del rendimiento.
1.10 Simulación y pruebas en entornos virtuales.

**Módulo 2 — Sistemas de Conducción Segura con RL/IL**

2.1 Arquitectura de sistemas de conducción autónoma basados en RL/IL.
2.2 Diseño de la estructura de recompensa (Reward Shaping) para la seguridad.
2.3 Implementación de mecanismos de protección contra fallos y errores.
2.4 Integración de sensores y percepción en sistemas RL/IL.
2.5 Modelado de entornos y simulación de escenarios.
2.6 Desarrollo de estrategias de control y navegación.
2.7 Análisis de la estabilidad y robustez de los sistemas.
2.8 Pruebas en simulación y entornos reales.
2.9 Consideraciones de ciberseguridad en sistemas de conducción.
2.10 Desarrollo de métricas para la evaluación del rendimiento y la seguridad.

**Módulo 3 — Implementación Segura de RL/IL**

3.1 Selección y configuración de algoritmos RL/IL para la conducción.
3.2 Diseño y entrenamiento de modelos de RL/IL para escenarios reales.
3.3 Técnicas avanzadas de Reward Shaping para la seguridad.
3.4 Implementación de medidas de seguridad en el proceso de entrenamiento.
3.5 Validación y verificación de modelos RL/IL.
3.6 Integración con sistemas de control y navegación existentes.
3.7 Estrategias de actualización y mantenimiento de modelos.
3.8 Pruebas de penetración y análisis de riesgos.
3.9 Consideraciones de cumplimiento normativo.
3.10 Desarrollo de protocolos de seguridad para la implementación.

**Módulo 4 — Conducción Autónoma con RL/IL y Protocolos**

4.1 Introducción a los protocolos de seguridad en la conducción autónoma.
4.2 Diseño e implementación de protocolos específicos para RL/IL.
4.3 Integración de RL/IL con sistemas de control de seguridad.
4.4 Desarrollo de sistemas de monitorización y detección de fallos.
4.5 Diseño de estrategias de recuperación ante errores.
4.6 Consideraciones sobre la comunicación V2X (vehículo a todo).
4.7 Validación y certificación de sistemas basados en RL/IL.
4.8 Análisis de casos de estudio de incidentes de seguridad.
4.9 Desarrollo de protocolos de respuesta ante emergencias.
4.10 Pruebas y simulaciones en entornos controlados.

**Módulo 5 — RL/IL y Seguridad Operacional**

5.1 Definición de seguridad operacional en conducción autónoma.
5.2 Análisis de riesgos y evaluación de peligros.
5.3 Implementación de medidas de seguridad en las operaciones.
5.4 Diseño de sistemas de monitorización y control.
5.5 Integración de RL/IL con sistemas de gestión de la seguridad.
5.6 Gestión de la fatiga y la atención del conductor (si aplicable).
5.7 Análisis de datos de seguridad operacional.
5.8 Diseño de planes de respuesta ante incidentes.
5.9 Cumplimiento normativo y regulaciones de seguridad.
5.10 Optimización continua de la seguridad operacional.

**Módulo 6 — Conducción Autónoma: RL/IL y Protección**

6.1 Protección contra ataques y amenazas cibernéticas en sistemas RL/IL.
6.2 Diseño de sistemas robustos y resilientes.
6.3 Implementación de medidas de ciberseguridad.
6.4 Protección de la privacidad y la integridad de los datos.
6.5 Estrategias de detección y mitigación de vulnerabilidades.
6.6 Análisis de riesgos de seguridad.
6.7 Pruebas de penetración y evaluación de la seguridad.
6.8 Desarrollo de protocolos de respuesta ante incidentes de seguridad.
6.9 Cumplimiento de normativas y estándares de seguridad.
6.10 Protección de la propiedad intelectual.

**Módulo 7 — RL/IL y Conducción Segura: Implementación**

7.1 Estrategias de implementación de RL/IL en vehículos existentes.
7.2 Diseño de sistemas de percepción y sensores.
7.3 Integración de RL/IL con hardware y software existentes.
7.4 Desarrollo de interfaces de usuario seguras e intuitivas.
7.5 Pruebas y validación en entornos reales.
7.6 Optimización del rendimiento y la eficiencia.
7.7 Consideraciones de escalabilidad y adaptabilidad.
7.8 Mantenimiento y actualizaciones de los sistemas.
7.9 Cumplimiento normativo y certificación.
7.10 Casos de estudio y ejemplos prácticos.

**Módulo 8 — RL/IL: Conducción y Seguridad Integral**

8.1 Marco de seguridad integral para sistemas de conducción autónoma.
8.2 Integración de múltiples capas de seguridad: RL/IL, hardware, software.
8.3 Consideraciones de seguridad funcional y ciberseguridad.
8.4 Diseño para la seguridad en todo el ciclo de vida del sistema.
8.5 Gestión de riesgos y evaluación continua.
8.6 Pruebas y validación exhaustivas.
8.7 Cumplimiento normativo y estándares de seguridad.
8.8 Lecciones aprendidas y mejores prácticas.
8.9 Futuro de la conducción autónoma y la seguridad.
8.10 Conclusiones y presentación de proyectos finales.