Idioma: ES
Curso Diseño e Implementación de algoritmos de machine y deep learning

Curso Machine Learning Aplicado a Sistemas Hidroeléctricos

Presentación

El curso aborda los siguientes temas:

  • Fundamentos de energía hidráulica, potencial hidroenergético e introducción a IA.
  • Machine Learning (ML) aplicado con Python.
  • Turbinas y la IA.
  • Sistema hidráulico inteligentes.
  • Normativa y regulación.
  • Sistemas modulares y evaluación técnico-económica.

Profesor: Gabriel Humberto Castiblanco

actualización posgrado

El valor de la inversión es de $3.693.000 (tres millones seiscientos noventa y tres mil pesos m/cte.), por participante.

Descuento del 5 % hasta el 15 de julio de 2026.

Inscripciones hasta el 24 de julio de 2026.

Programa del que depende: Maestría en Ingeniería Mecánica

  • Modalidad: remoto
  • Duración: 48 horas
  • Jornada: diurna

Fecha y horario

El curso se desarrollará entre el 28 de julio y el 17 de noviembre de 2026, los martes de 4:00 a 7:00 p.m. de manera remota vía Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Deberes del participante

  • Contar con una conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo y lograr concentrarse.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que involucren la cuenta en Microsoft Teams, e ingresar con un navegador libre de caché para que no tenga inconvenientes.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación de manera que verifique que cuenta con una conexión adecuada y no pierda clase por realizar ajustes.
  • Disponer de materiales como libreta, esfero, entre otros.

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Curso Machine Learning Aplicado a Sistemas Hidroeléctricos