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Diplomado en Internet de las Cosas (IoT)

Este diplomado busca formar con alta calidad y tecnología a profesionales que conocerán herramientas de desarrollo modernas para microcontroladores ARM Cortex M0+ y lenguaje C. Pondrán en práctica conceptos teóricos de machine learning usando la librería de Google Tensor Flowy lenguaje Python. 

Aprenderán a hacer despliegue de aplicaciones desde servidores en la nube bajo entornos de Linux hasta crear su propio dashboard para visualización de datos en la nube.


¿Por Qué Unimagdalena?

 

1. Acreditación institucional de alta calidad por el Ministerio de Educación Nacional, siendo la segunda universidad pública de la región caribe en recibir dicha distinción

2. Certificación en gestión de la calidad, bajo la norma NTC-ISO 9001:2015.

3. Se encuentra dentro de las 53 universidades colombianas clasificadas en el Ranking Internacional QS.

4. La Agencia Calificadora de Riesgo Global, Fitch Ratings, subió la calificación de la Universidad del Magdalena en escala nacional de largo plazo, otorgándole una calificación histórica para la Alma Mater de ‘AA(col)’ desde ‘A+(col)’.

5. Hace parte de importantes redes académicas y científicas que trabajan en sostenibilidad. Se destacan las siguientes:

  • Red Pacto Global Colombia
  • Principios para la Educación Responsable en Gestión (PRME)
  • Red Campus Sustentable
  • Programa Academy Latinoamérica – Proyecto RISU3 (Ariusa)
  • Red Ambiental de Universidades Sostenibles RAUS
  • Global University Network for innovation (GUNi)

Requerimientos tecnológicos mínimos

 

Durante el diplomado se realizarán prácticas con herramientas software gratuitas y de libre distribución cuyos requerimientos de cómputo mínimos son:

  • Computador con procesador Intel Core i5 + 8GB de memoria RAM.
  • Sistema operativo Microsoft Windows 10 de 64 bits.
  • Garantizar espacio disponible en disco duro de al menos 50GB.
  • Servicio de internet estable y disponible durante las clases remota

Características Del Programa

 

 


Currículum Del Programa

Modulo 1: Introducción y fundamentos al IoT (24 horas)

  • Conceptos fundamentales del espectro electromagnético y su disponibilidad para 5G.
  • Repaso de redes de computadores: modelo TCP-IP, el concepto de sockets y el protocolo MQTT.
  • Generalidades sobre redes de corto alcance: Bluetooth, WiFi y Zigbee.
  • Generalidades sobre tecnologías 2G, 3G, 4G
  • Generalidades sobre redes LPWAN: Lora, Sigfox
  • ¿Qué es realmente 5G y cuál es la arquitectura de una red móvil?
  • Tecnología Celular de bajo consumo: Cat M1, NB (Narrow Band), PSM (Power Saving Mode)
  • Laboratorio 1: Creando la primera red IoT de mensajería usando MQTT
  • Laboratorio 2: Creando un dashboard para IoT usando Node-RED

Modulo 2: Infraestructura y tecnologías de radio para IoT (24 horas)

  • Componentes que integran un ecosistema IoT
  • Aplicaciones Machine to Machine (M2M)
  • Nodo de datos
  • Servidor de datos en la nube
  • Computación distribuida y brokers de mensajería para IoT
  • Antenas: tipos, selección, consideraciones de diseño y sintonización
  • Conceptos básicos de posicionamiento global GNSS : Constelaciones, TTFF, Sensibilidad
  • Laboratorio 4: Modem de amplio espectro Quectel EC25-AU como puerta de acceso a internet
  • Laboratorio 3: Mensajería asíncrona MQTT usando modem Quectel EC25-AU
  • Laboratorio 5: Geoposicionamiento (Global Navigation Satellite System, GNSS) usando Quectel EC25-AU

Modulo 3: Nodo de datos IoT basados en microcontroladores de ultra bajo consumo ARM Cortex M0+ (32 horas)

  • Panorama general de tecnologías emergentes en el área de los microcontroladores y microprocesadores
  • Repaso lenguaje ANSI-C para microcontroladores
  • Buenas practicas de desarrollo en lenguaje C para microcontroladores
  • Modos de ultra bajo consumo para microcontroladores ARM Cortex M0+
  • Sensores para IoT: características especiales y recomendaciones de selección para aplicaciones IoT
  • Laboratorio 6: Lenguaje ANSI-C para microcontroladores usando MCUExpresso
  • Laboratorio 7: Instalación de herramientas, creación de nuevos proyectos, herramientas de compilación, programación y depuración
  • Laboratorio 8: Periféricos en microcontroladores ARM (ADC, SPI, I2C, GPIO, UART)
  • Laboratorio 9: Captura y procesamiento de sensores analógicos y digitales
  • Laboratorio 10: Interconectando microcontrolador y modem Quectel EC25-AU usando puerto UART y comandos AT

Módulo 4: Servidores y servicios WEB (8 horas)

  • Tipos y opciones
  • Bases de datos para Iot
  • Tecnología de contenedores
  • Repaso de LINUX para servidores
  • Laboratorio 11: Configuraciones en Amazon Web Services (AWS)

Módulo 5: Computación y analítica en IoT (32 horas)

  • Introducción aprendizaje automático, estado del arte
  • Métodos y Aplicaciones en Analítica
  • Comparación AI Frameworks
  • Repaso lenguaje Python
  • Laboratorio 12: Modelos de predicción en pequeñas bases de datos
  • Laboratorio 13: Reconocimiento de patrones
  • Laboratorio 14: Modelos de predicción de series temporales

Docentes


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