Aprende a implementar algoritmos de IA para optimizar procesos y análisis en la industria energética. Este curso avanzado cubre machine learning, deep learning y técnicas de IA específicas para el sector energético.
El curso "Inteligencia Artificial para el Sector Energético" está diseñado para profesionales que buscan dominar las técnicas más avanzadas de IA y su aplicación específica en la industria energética. En un mundo donde la transformación digital está revolucionando el sector energético, este curso te proporcionará las habilidades necesarias para liderar esta transformación.
Durante 16 semanas intensivas, explorarás desde los fundamentos del machine learning hasta aplicaciones avanzadas como redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural y sistemas de visión artificial, todo ello con enfoque práctico orientado a casos de uso reales del sector energético.
Al finalizar este curso, estarás capacitado para implementar soluciones de IA que transformen operaciones, optimicen recursos y generen valor en organizaciones del sector energético. Este curso es ideal para profesionales técnicos que quieren especializarse en la intersección entre inteligencia artificial y energía, un campo con alta demanda y potencial de crecimiento.
Este es un curso de nivel avanzado que requiere conocimientos previos en las siguientes áreas:
Para seguir el curso correctamente, necesitarás:
Este curso intensivo requiere:
Si no estás seguro de cumplir con los requisitos, ofrecemos un curso preparatorio de 2 semanas que cubre los fundamentos necesarios de programación, estadística y machine learning. Contacta con nuestro equipo para más información.
Director del Programa
PhD en Ciencias de la Computación por Stanford con especialización en inteligencia artificial aplicada. Ex-investigador en Google AI y líder de proyectos de IA en Shell, donde implementó soluciones de machine learning para optimización de operaciones energéticas y trading.
Especialista en Deep Learning
PhD en Física por ETH Zurich con especialización en modelado computacional. Ha desarrollado arquitecturas de deep learning para predicción de generación renovable y detección de anomalías en redes eléctricas, implementadas en varias utilities europeas.
Especialista en Aplicaciones de IA en Mercados Energéticos
PhD en Economía Energética por MIT. Combina su experiencia en mercados energéticos con aplicaciones avanzadas de IA para trading y gestión de riesgos. Ha liderado equipos de data science en importantes empresas del sector y asesorado a reguladores.
Además de los instructores principales, contarás con el apoyo de:
5 mayo, 2025
Como ingeniero de datos en una utility, este curso ha sido exactamente lo que necesitaba para llevar nuestros análisis al siguiente nivel. La combinación de conocimientos teóricos profundos con aplicaciones prácticas específicas del sector energético es excepcional. Los proyectos son desafiantes pero extremadamente relevantes. El Dr. Rodríguez es un instructor brillante que sabe transmitir conceptos complejos de manera accesible. Mi proyecto final sobre predicción de fallos en infraestructura eléctrica ya está siendo implementado en mi empresa.
17 abril, 2025
Venía con experiencia en ciencia de datos pero poca especialización en energía, y este curso ha cerrado perfectamente esa brecha. Los datasets exclusivos y casos de uso reales marcan la diferencia respecto a otros cursos de IA más genéricos. El módulo de deep learning para predicción de generación renovable es particularmente impresionante, con técnicas que no había visto en ningún otro lugar. La inversión en este curso me ha permitido conseguir un puesto como especialista en IA en una importante consultora energética. Absolutamente recomendable para quien quiera especializarse en este campo.
28 marzo, 2025
Curso excelente y muy completo que cubre desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas de IA en el sector energético. El nivel es alto y requiere dedicación, pero el esfuerzo merece la pena. Las herramientas y técnicas enseñadas son directamente aplicables en entornos profesionales. Las sesiones con el Dr. Santos sobre redes neuronales para predicción de series temporales fueron particularmente valiosas. Mi única sugerencia de mejora sería añadir más contenido sobre interpretabilidad de modelos, un área cada vez más importante en aplicaciones críticas. En general, una inversión que ha transformado mi carrera.
