El curso Deep Learning aplicado a Energías Renovables está diseñado para profesionales y estudiantes que buscan dominar técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial, específicamente Deep Learning, y aplicarlas al sector energético. Este curso explora cómo las arquitecturas modernas de redes neuronales, como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), pueden optimizar la generación, distribución y gestión de energías renovables. A través de una metodología orientada a la práctica, los participantes aprenderán a procesar y analizar grandes volúmenes de datos, desarrollando soluciones inteligentes para la predicción y optimización de sistemas energéticos.
Este curso ofrece un enfoque altamente especializado en la aplicación de Deep Learning al sector energético, abordando problemas actuales relacionados con la eficiencia energética, el monitoreo de sistemas y la predicción de la demanda. Además, incluye talleres prácticos utilizando herramientas como TensorFlow y Keras, donde los estudiantes implementarán modelos de redes neuronales en proyectos de energía solar, eólica, geotérmica y calidad del aire, garantizando un aprendizaje aplicado y alineado con las tendencias actuales de la industria energética.
Estado
En inscripciones
Modalidad
Virtual
Fechas
11 de marzo al 10 de abril del 2025
Horario
Martes y jueves de 6:00 p.m. a 8:00 p.m.
Duración
10 Sesiones | 5 Semanas | 20.0 Horas
Inversión