OBJETIVO:
Conocer y desarrollar técnicas de ingeniería que permitan mejorar la planificación y operación de la infraestructura de telecomunicaciones de acuerdo a estándares nacionales e internacionales.

DIRIGIDO A:
Estudiantes de las carreras universitarias de Telecomunicaciones y Electrónica de la Universidad Nacional de Ingeniería.

VACANTES:
60 estudiantes de las carreras universitarias de Telecomunicaciones y Electrónica de la Universidad Nacional de Ingeniería.

DOCENTES:
Profesionales e investigadores de INICTEL-UNI, en horario laboral.

MÓDULOS Y DURACIÓN:

REQUISITOS PARA LA CERTIFICACIÓN:
Aprobar cada uno de los módulos del programa, siendo la nota mínima 14.0 y tener 75% de asistencia en cada uno de los módulos.

Descripción:
El módulo TECNOLOGÍAS EMERGENTES EN COMUNICACIONES ÓPTICAS Y MÓVILES presenta el estudio de las tecnologías y sus actuales tendencias del mercado de las telecomunicaciones ópticas y móviles.

Objetivo:
Al finalizar el módulo el participante explica las tecnologías utilizadas en las trasmisiones ópticas e inalámbricas móviles, reconociendo los estándares asociados a la implementación de estas redes.

Metodología:
El módulo es teórico-práctico. Las clases teóricas (14 horas) serán impartidas mediante exposición de temas por el profesor; así como, las sesiones de laboratorio (06 horas) con los equipos que son utilizados en estas tecnologías.

Duración: 20 horas
El módulo se desarrolla en seis sesiones de tres horas cada una y una sesión de dos horas.

Evaluación:
01 examen final.

Requisitos para la Certificación:
Aprobar cada uno de los módulos del programa, siendo la nota mínima 14.0 y tener 75% de asistencia en cada uno de los módulos.

Temario:

Sesión 1: Sistemas de comunicaciones ópticas punto a punto y de distribución.

Sesión 2: Redes de transporte óptico.

Sesión 3: LABORATORIO: Pruebas y mediciones en sistemas ópticos.

Sesión 4: Introducción a las comunicaciones móviles. Conceptos básicos. Tecnologías utilizadas.

Sesión 5: Aplicaciones y casos de negocios utilizando comunicaciones móviles.

Sesión 6: Redes móviles 5G y el IoT. Desarrollo de los Sistemas IMT. Sistemas desarrollados IMT

Sesión 7:
LABORATORIO: Pruebas y mediciones aplicados a sistemas móviles.

Examen final

Descripción:
En la primera parte del módulo CIBERSEGURIDAD se describe de manera introductoria los fundamentos de ciberseguridad, se realiza una revisión de los principales ataques y contramedidas a considerar por los usuarios finales. En la segunda parte, se describen las áreas de aplicación de la inteligencia artificial en la ciberseguridad.

Objetivo:
• Iniciar al participante en el área de ciberseguridad, mediante el entendimiento de los ciberataques y vulnerabilidades más comunes.
• Presentar de manera introductoria los principales casos de uso de la IA en el campo de la ciberseguridad.

Metodología:
El instructor compartirá sus conocimientos y experiencias en clase interactuando cada cierto tiempo con el participante. Durante el desarrollo del módulo se expondrán teorías y ejemplos orientados a comprender la importancia de la ciberseguridad y los ataques más comunes. Para ello, se utilizará herramientas web y software de código abierto.

Duración: 20 horas
El módulo se desarrolla en 5 sesiones de cuatro (04) horas cada una.

Evaluación: Examen final.

Requisitos para la Certificación:
Aprobar cada uno de los módulos del programa, siendo la nota mínima 14.0 y tener 75% de asistencia en cada uno de los módulos.

Temario:

Sesión 1: Introducción a la ciberseguridad, revisión de conceptos y dominios.

Sesión 2: Descripción de los principales ataques y vulnerabilidades – Parte 1 MAC Flooding, ataques DHCP, ataques DNS.
LABORATORIO 1: Uso de herramientas open source para ciberseguridad.

Sesión 3: Descripción de los principales ataques y vulnerabilidades – Parte 2 ARP Poisoning, denegación de servicio
LABORATORIO 2: Uso de herramientas open source para ciberseguridad.

Sesión 4: Descripción de los principales ataques y vulnerabilidades – Parte 3 Ingeniería social, ataque de fuerza bruta, tipos de malware.

Sesión 5: Descripción de las principales contramedidas y áreas de aplicación de la inteligencia artificial en la ciberseguridad.

Examen final

Descripción:
En el módulo INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SUS APLICACIONES se explica de manera introductoria algunos técnicas y aplicaciones relacionadas Machine Learning, el Aprendizaje automático y principalmente sobre las Redes Neuronales Artificiales, que forman parte del conjunto de técnicas de Inteligencia artificial. Este conjunto de técnicas y algoritmos forman parte de un grupo de herramientas que todo ingeniero debería conocer para facilitar la toma de decisiones en su área de especialización.

Objetivo:
Este módulo busca iniciar al participante en los conceptos básicos, así como en el uso de un repertorio fundamental de modelos y herramientas aplicables en los experimentos de Machine Learning, como sub-área de la Inteligencia Artificial.

Metodología:
El instructor compartirá sus conocimientos y experiencias en clase interactuando cada cierto tiempo con el participante. Durante el desarrollo del módulo se expondrán teorías y ejemplos orientados a comprender el funcionamiento de los algoritmos, así como, analizar, identificar, extraer y clasificar características de mediciones, señales y/o datos en diversas áreas de la ingeniería. Para ello, se utilizarán Redes Neuronales Artificiales con algoritmos de librerías existentes

Duración: 20 horas
El módulo se desarrolla en seis sesiones de tres horas cada una y una sesión de dos horas.

Evaluación:
01 proyecto final.

Requisitos para la Certificación:
Aprobar cada uno de los módulos del programa, siendo la nota mínima 14.0 y tener 75% de asistencia en cada uno de los módulos.

Temario:

Sesión 1: Introducción al Machine Learning y Regresión Lineal.

Sesión 2: Regresión Logística y Regresión Logística Multi Clase.

Sesión 3: Técnicas de pre-procesamiento y entrenamiento.
LABORATORIO: Aplicación de Regresión Logística a casos en ingeniería.

Sesión 4: Detección de anomalías y Agrupamientos (Clustering).

Sesión 5: Aprendizaje y tipos. Redes Neuronales Artificiales parte 1.

Sesión 6: Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning.

Sesión 7:
LABORATORIO: Aplicación de Redes neuronales artificiales a casos en ingeniería.

Examen final