Deep Learning aplicado a Energías Renovables
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.
Este curso hace parte del programa IA para Energías Renovables. Ver más aquí.
Dirigido a
Estudiantes y Profesionales dedicados a los sectores de Geología, Geofísica, Ingeniera de Petróleos, Exploración de Recursos Minerales, Energías Renovables, Ingenieros Ambientales interesados en fortalecer conocimientos en Inteligencia Artificial (Deep Learning), y su aplicación en las energías renovables.
Es recomendable tener conocimientos básicos en programación y Machine Learning para aprovechar al máximo los contenidos avanzados del curso.
Objetivos
Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de:
- Dominar las arquitecturas avanzadas de Deep Learning como Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Neuronales Recurrentes (RNN) aplicadas al sector energético e industrial.
- Aplicar técnicas de procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos en la predicción y optimización de sistemas energéticos.
- Implementar soluciones de monitoreo y control automatizado para mejorar la eficiencia en proyectos de energía renovable.
- Desarrollar habilidades prácticas mediante la creación de modelos de Deep Learning para aplicaciones reales en energías renovables.
Metodología
El curso se desarrolla a partir de clases magistrales virtuales y talleres prácticos que los participantes del curso irán resolviendo en cada clase con el fin de profundizar sus conocimientos y alcanzar los objetivos de cada módulo.
Contenido
Modulo I: Fundamentos de Deep Learning
1. Introducción a Deep Learning y su arquitectura:
a. Conceptos clave: neuronas artificiales, funciones de activación, capas.
b. Comparativa entre Machine Learning tradicional y Deep Learning.
2. Redes Neuronales Feedforward y Retropropagación:
a. Funcionamiento básico, entrenamiento y optimización.
3. Entrenamiento de redes neuronales:
a. Funciones de pérdida, gradiente descendente, regularización.
4. Análisis de datos en proyectos de energía e ingeniería:
a. Casos prácticos de uso y preparación de datos para entrenamiento.
Modulo II: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para energías renovables
1. Fundamentos de CNNs:
a. Convoluciones, pooling, activaciones, arquitectura de redes profundas.
2. Aplicaciones en energías renovables y análisis de imágenes satelitales:
a. Detección de patrones en datos de sensores remotos y gestión ambiental.
3. Implementación práctica de CNNs:
a. Taller práctico: implementación de CNNs en Python usando TensorFlow/Keras para clasificación de imágenes geológicas o de infraestructuras.
Modulo III: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTM en Predicción de Datos de Energía
1. Introducción a RNNs y LSTM:
a. Redes recurrentes, problemas de dependencia temporal y cómo las LSTM las resuelven.
2. Modelado de series temporales en energía e ingeniería:
a. Predicción de la demanda energética o producción de energías renovables.
3. Ejercicio práctico con LSTM:
a. Implementación de un modelo LSTM para predicción de datos en Python.
Modulo IV: Deep Learning en Sistemas de Monitoreo y Control
1. Aplicaciones en control de calidad del aire y monitoreo ambiental:
a. Redes neuronales para análisis en tiempo real de la calidad del aire.
2. Monitoreo y control en sistemas de energía renovable:
a. Redes neuronales para optimización de la eficiencia energética y monitoreo de fallos.
3. Casos prácticos.
Profesores
Condiciones
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
