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Deep Learning aplicado a Energías Renovables
El curso 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 generativas antagónicas (cGAN), y las redes neuronales con aprendizaje por física (PINN por sus siglas en ingles), así como los algoritmos transformes y destillers, 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, y aborda 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.