1. Gestión integral de incidentes en el mar: protocolos, roles y cadena de mando para respuesta coordinada
2. Planificación y ejecución de operaciones: briefing, rutas, ventanas meteorológicas y criterios de go/no-go
3. Evaluación rápida de riesgos: matriz de criticidad, control de escena y decisiones bajo presión
4. Comunicación operativa: VHF/GMDSS, reportes estandarizados y enlace interinstitucional
5. Movilidad táctica y abordaje seguro: maniobras con RHIB, aproximación, amarre y recuperación
6. Equipos y tecnologías: EPP, señalización, localización satelital y registro de datos en campo
7. Atención inmediata al afectado: valoración primaria, hipotermia, trauma y estabilización para evacuación
8. Condiciones ambientales adversas: oleaje, visibilidad, corrientes y mitigación operativa
9. Simulación y entrenamiento: escenarios críticos, uso de RV/RA y ejercicios con métricas de desempeño
10. Documentación y mejora continua: lecciones aprendidas, indicadores (MTTA/MTTR) y actualización de SOPs

1. Introducción a los Sensores: Tipos, Características y Aplicaciones
2. Fundamentos de la Metrología: Precisión, Exactitud, Resolución y Calibración
3. Sensores de Temperatura: Termopares, RTDs, Termistores y sus Circuitos de Acondicionamiento
4. Sensores de Presión: Piezoeléctricos, Strain Gauges, Capacitivos y Aplicaciones Industriales
5. Sensores de Proximidad y Posición: Inductivos, Capacitivos, Ultrasónicos y Ópticos
6. Sensores de Vibración: Acelerómetros, Velocímetros y Técnicas de Medición de Vibraciones
7. Sistemas de Adquisición de Datos (DAQ): Arquitectura, Componentes y Software
8. Procesamiento de Señales: Filtrado, Transformada de Fourier y Análisis Espectral
9. Introducción al Análisis Predictivo: Conceptos, Metodologías y Beneficios
10. Mantenimiento Predictivo: Estrategias, Herramientas y Casos de Estudio

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1. Introducción a la IA para la navegación autónoma: conceptos básicos y aplicaciones
2. Sensores para la navegación autónoma: LiDAR, radar, cámaras, IMU y GNSS
3. Percepción del entorno: procesamiento de imágenes, fusión de sensores y SLAM
4. Planificación de rutas y evasión de obstáculos: algoritmos de búsqueda, A*, D*
5. Control y actuación: control de movimiento, algoritmos de control predictivo
6. Aprendizaje por refuerzo para la navegación: Q-learning, Deep Q-Networks (DQN)
7. Simulación y validación: entornos de simulación, pruebas en el mundo real
8. Consideraciones éticas y de seguridad en la IA para la navegación autónoma
9. Regulaciones y normativas para la navegación autónoma
10. Tendencias futuras y desafíos en la IA y la navegación autónoma

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1. Introducción a los sensores: tipos, características y aplicaciones
2. Fundamentos de robótica: componentes, actuadores y control
3. Análisis predictivo: conceptos básicos, métodos y herramientas
4. Adquisición de datos: selección de sensores, interfaces y protocolos
5. Procesamiento de señales: filtrado, acondicionamiento y calibración
6. Modelado predictivo: regresión, clasificación y series temporales
7. Robótica colaborativa: seguridad, programación y aplicaciones
8. Mantenimiento predictivo: monitorización, diagnóstico y pronóstico
9. Integración de sistemas: arquitectura, comunicación y despliegue
10. Casos de estudio: aplicaciones en la industria y la investigación

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1. Introducción a la robótica submarina: historia, aplicaciones y desafíos
2. Fundamentos de la mecánica submarina: hidrostática, hidrodinámica y flotabilidad
3. Sensores y actuadores submarinos: cámaras, sonar, IMU, motores y manipuladores
4. Sistemas de comunicación submarina: acústica, óptica y tether
5. Arquitecturas de ROV y AUV: diseño, componentes y clasificación
6. Control de movimiento y navegación submarina: PID, SLAM y odometría visual
7. Introducción a la Inteligencia Artificial: conceptos, algoritmos y aplicaciones
8. Aprendizaje automático para robótica submarina: clasificación, regresión y clustering
9. Visión artificial submarina: detección de objetos, seguimiento y reconstrucción 3D
10. Ética y consideraciones ambientales en la robótica submarina

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1. Arquitectura y componentes del sistema: diseño estructural, materiales y subsistemas (mecánicos, eléctricos, electrónicos y de fluidos) con criterios de selección y montaje en entornos marinos
2. Fundamentos y principios de operación: bases físicas y de ingeniería (termodinámica, mecánica de fluidos, electricidad, control y materiales) que explican el desempeño y los límites operativos
3. Seguridad operativa y medioambiental (SHyA): análisis de riesgos, EPP, LOTO, atmósferas peligrosas, gestión de derrames y residuos, y planes de respuesta a emergencias
4. Normativas y estándares aplicables: requisitos IMO/ISO/IEC y regulaciones locales; criterios de conformidad, certificación y buenas prácticas para operación y mantenimiento
5. Inspección, pruebas y diagnóstico: inspección visual/dimensional, pruebas funcionales, análisis de datos y técnicas predictivas (vibraciones, termografía, análisis de fluidos) para identificar causas raíz
6. Mantenimiento preventivo y predictivo: planes por horas/ciclos/temporada, lubricación, ajustes, calibraciones, sustitución de consumibles, verificación post-servicio y fiabilidad operacional
7. Instrumentación, herramientas y metrología: equipos de medida y ensayo, software de diagnóstico, calibración y trazabilidad; criterios de selección, uso seguro y almacenamiento
8. Integración e interfaces a bordo: compatibilidad mecánica, eléctrica, de fluidos y de datos; sellado y estanqueidad, EMC/EMI, protección contra corrosión y pruebas de interoperabilidad
9. Calidad, pruebas de aceptación y puesta en servicio: control de procesos y materiales, FAT/SAT, pruebas en banco y de mar, criterios “go/no-go” y registro de evidencias
10. Documentación técnica y práctica integradora: bitácoras, checklists, informes y caso práctico completo (seguridad → diagnóstico → intervención → verificación → reporte) aplicable a cualquier sistema

1. Introducción a la IA y la robótica submarina: historia y evolución
2. Sensores submarinos: tipos, funcionamiento y limitaciones
3. Actuadores robóticos submarinos: hidráulicos, eléctricos y neumáticos
4. Comunicación submarina: acústica, óptica y electromagnética
5. Sistemas de navegación submarina: inercial, Doppler y visual
6. Percepción del entorno submarino: visión artificial, sonar y LiDAR
7. Planificación de trayectorias y control de robots submarinos
8. Aprendizaje automático aplicado a la robótica submarina: clasificación, regresión y clustering
9. Aplicaciones de la IA y la robótica submarina: inspección, mantenimiento y reparación
10. Desafíos éticos y regulatorios de la IA y la robótica submarina

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1. Introducción a los sensores marinos: tipos, aplicaciones y desafíos
2. Fundamentos de la oceanografía: variables físicas, químicas y biológicas
3. Adquisición de datos: muestreo, calibración, errores y validación
4. Redes de sensores: despliegue, comunicación, alimentación y mantenimiento
5. Almacenamiento y gestión de datos: bases de datos, formatos y metadatos
6. Preprocesamiento de datos: limpieza, normalización, interpolación y filtrado
7. Visualización de datos: herramientas, técnicas y representación gráfica
8. Introducción al aprendizaje automático: conceptos, algoritmos y métricas
9. Aplicaciones del aprendizaje automático: predicción, clasificación y detección de anomalías
10. Ética y privacidad de los datos marinos: consideraciones legales y sociales

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1. Introducción a los sensores marinos: tipos, aplicaciones y desafíos.
2. Fundamentos de la adquisición de datos: muestreo, resolución y precisión.
3. Calibración y validación de sensores: metodologías y mejores prácticas.
4. Sensores para la medición de parámetros físicos: temperatura, salinidad, presión y corrientes.
5. Sensores para la medición de parámetros químicos: oxígeno disuelto, pH, nutrientes y contaminantes.
6. Sensores para la medición de parámetros biológicos: clorofila, biomasa y biodiversidad.
7. Transmisión y almacenamiento de datos: protocolos, formatos y plataformas.
8. Control de calidad de datos: detección de anomalías, corrección de errores e imputación.
9. Introducción al modelado predictivo: tipos de modelos, selección y evaluación.
10. Aplicaciones de los modelos predictivos marinos: gestión costera, pesca sostenible y cambio climático.

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1. Introducción a los sensores navales: Tipos, principios y aplicaciones
2. Sensores de posición y movimiento: GNSS, IMU, giroscopios, acelerómetros
3. Sensores de velocidad y dirección: Correderas, anemómetros, veletas
4. Sensores de profundidad y distancia: Ecosondas, sonar, LIDAR
5. Sensores ambientales: Temperatura, presión, humedad, salinidad
6. Sistemas de comunicación y telemetría: Radio, satélite, fibra óptica
7. Automatización naval: Control de propulsión, gobierno, carga y descarga
8. Sistemas de control: Lazo abierto, lazo cerrado, PID
9. Integración de sistemas: Arquitecturas, protocolos, estándares
10. Mantenimiento y calibración de sensores y sistemas automatizados

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