1.1. Introducción a la Inteligencia Artificial (IA): definición, tipos de IA (IA débil y fuerte) y aplicaciones generales
1.2. Historia de la IA en la marina: evolución de tecnologías y su impacto en la industria marítima
1.3. Conceptos clave en IA: machine learning, redes neuronales, algoritmos evolutivos y algoritmos de optimización
1.4. Aplicaciones de la IA en la marina: optimización de rutas, mantenimiento predictivo, navegación autónoma, y más
1.5. Tecnologías habilitadoras de la IA marina: sensores, IoT, Big Data, y plataformas en la nube
1.6. Retos y oportunidades de la IA en el sector marítimo: infraestructura, costes, seguridad y fiabilidad

2.1. Principios de la navegación autónoma: definición, componentes y niveles de autonomía (desde control asistido hasta sin intervención humana)
2.2. Sensores y sistemas de percepción: radar, LIDAR, sonar, cámaras y sistemas de visión por computadora para navegación autónoma
2.3. Algoritmos de toma de decisiones para navegación autónoma: planificación de rutas, evasión de obstáculos y control de trayectorias
2.4. Integración de la IA con sistemas de control: control de navegación y respuesta autónoma ante condiciones cambiantes del entorno
2.5. Simulaciones y pruebas de navegación autónoma: verificación, validación y certificación de sistemas autónomos
2.6. Desafíos de la navegación autónoma en el mar: condiciones meteorológicas extremas, interacción con otros vehículos y legislación marítima

3.1. Mantenimiento predictivo en la marina: cómo la IA puede predecir fallos y optimizar la programación de mantenimiento de embarcaciones
3.2. Sensores para monitoreo continuo: análisis de vibraciones, temperatura, presión y otras métricas para detectar anomalías
3.3. Análisis de datos históricos para la predicción de fallos: cómo la IA utiliza grandes volúmenes de datos para prever necesidades de reparación
3.4. Software de gestión de flotas: plataformas que integran IA para optimizar la gestión y el mantenimiento de flotas marítimas
3.5. Reducción de costes operativos mediante IA: optimización de recursos, reducción de tiempos de inactividad y mejora de la eficiencia de operaciones
3.6. Casos de estudio: implementación exitosa de mantenimiento predictivo en flotas comerciales, pesqueras y navieras

4.1. Algoritmos de optimización de rutas marinas: definición, tipos de algoritmos y su aplicación en la industria marítima
4.2. Factores que afectan la planificación de rutas: condiciones meteorológicas, tráfico marítimo, costes de combustible y eficiencia operativa
4.3. Uso de IA para la predicción del clima y fenómenos marinos: integración de datos meteorológicos en tiempo real para la toma de decisiones
4.4. Rutas de ahorro de combustible: cómo la IA ayuda a elegir las rutas más eficientes y reducir el impacto ambiental
4.5. Monitoreo en tiempo real: cómo la IA ajusta las rutas en función de condiciones cambiantes como tormentas, corrientes y congestión de tráfico
4.6. Casos de estudio: sistemas de optimización de rutas en la industria marítima que utilizan IA para mejorar la eficiencia y reducir costes

5.1. IA aplicada a la prevención de accidentes: sistemas de alerta temprana para identificar posibles riesgos y evitar colisiones
5.2. Detección de objetos y obstáculos: IA para el reconocimiento y clasificación de objetos en el mar mediante imágenes y sensores
5.3. Sistemas de gestión de emergencias: IA para coordinar y optimizar respuestas ante incidentes y emergencias marítimas
5.4. Drones y vehículos autónomos para seguridad marítima: uso de drones y vehículos submarinos autónomos (ROVs) para monitoreo y rescate
5.5. Análisis de grandes volúmenes de datos para prever incidentes: cómo la IA analiza datos históricos y en tiempo real para mejorar la seguridad
5.6. Simulaciones y entrenamiento de la tripulación: uso de IA en simuladores para entrenar a la tripulación en situaciones de emergencia

6.1. Diseño e implementación de sistemas de IA en la marina: pasos, herramientas y plataformas necesarias para la implementación exitosa
6.2. Integración de IA con infraestructuras existentes: cómo los sistemas tradicionales de navegación y control se integran con soluciones basadas en IA
6.3. Desafíos en la adopción de IA en el sector marítimo: costes, falta de infraestructura, interoperabilidad y resistencia al cambio
6.4. Aspectos legales y regulatorios: leyes marítimas, regulación sobre IA autónoma y aspectos éticos relacionados con la toma de decisiones autónomas
6.5. El futuro de la IA en la marina: avances en inteligencia artificial, vehículos autónomos y la evolución hacia la «marina inteligente»
6.6. Proyecto final: diseño e implementación de una solución basada en IA para un desafío específico de la marina (optimización de rutas, seguridad, mantenimiento, etc.)