El curso Gestión y regulación de infraestructura aeroportuaria sostenible fue desarrollado con el propósito de:
- Crear capacidades locales para el fortalecimiento de la gestión y regulación de la aviación civil en el sector público, desde una perspectiva estratégica que considere las dinámicas de los nuevos retos que enfrenta la industria.
- Apoyar a los países de América Latina y el Caribe en el fortalecimiento de competencias de las personas y en el desarrollo de reformas institucionales que mejoren las capacidades de los organismos y agencias que actúan y regulan en materia de aviación civil.
Fecha de inicio: 2 de septiembre de 2024
Fecha de cierre: 24 de noviembre de 2024
Cierre de matriculaciones: 30 de septiembre de 2024
El curso "Política pública para la transformación digital del transporte" ofrece una oportunidad para explorar las tendencias tecnológicas actuales en el sector del transporte. A lo largo de 7 horas de dedicación, a través de una experiencia de aprendizaje autoguiada, se explorarán las aplicaciones de estas tendencias en un contexto global y se evaluarán los beneficios tanto para los usuarios como para los actores clave del transporte. Desde el transporte aéreo y marítimo hasta la logística terrestre, se presentan ejemplos y casos de éxito en diversos subsectores.
Además, te brindará las herramientas para evaluar y actuar en tu propio contexto, incluyendo la gestión de la transformación digital en las administraciones públicas.
- Fecha de apertura de convocatoria: 26 de agosto de 2024
- Fecha de cierre de convocatoria: 28 de octubre de 2024
- Cierre de matriculaciones: 15 de septiembre de 2024
Apreciable participante, estás a punto de iniciar un una experiencia de aprendizaje autoguiada, en donde encontrará una serie de recursos , organizados de manera que pueda visualizar primero un panorama general del campo de aplicación de la inteligencia artificial dentro del área de transporte, después continuar con la revisión de aspectos más específicos sobre el área de Machine Learning o aprendizaje automático, siendo una de las áreas que ha tenido grandes avances en los últimos años y que ofrece amplias oportunidades de aplicación práctica, gracias a los avances tecnológicos actuales y a la gran cantidad de datos disponibles. Para finalizar el curso, la atención se centra en el proyecto pavimenta2, realizado por la sección de transporte del Banco Interamericano de Desarrollo, como un ejemplo de aplicación de la tecnología computer visión que utiliza redes neuronales y un algoritmo de machine learning entrenado a partir de características obtenidas de bases de datos de diferentes países, en este caso particular para detectar, medir y clasificar fallas en el asfalto. De esta forma, aunque durante el curso se revisan aspectos generales acerca de aplicaciones de la inteligencia artificial en el área de transporte, el foco está puesto en el aprendizaje automático del tipo supervisado, dentro del campo del machine learning.
Dentro del aula virtual del INDES se han dispuesto lecturas, videos y otros recursos ubicados de manera que la navegación sea intuitiva y con opción de profundizar en los temas.