Para empezar este programa, abordaremos los riesgos y las limitaciones que se asocian con los sensores avanzados, la computación y la comunicación dentro del área de IoT. Conoceremos el uso y los componentes tecnológicos de IoT, y entenderemos cómo están cambiando los sectores económicos para saber de qué forma afectan al nuestro.

Después de entender los aspectos fundamentales, abordaremos la visualización de una señal en los dominios de tiempo y frecuencia, conoceremos las características principales de los sensores para elegir y comparar distintas opciones y, por último, comprenderemos las propiedades que influyen al momento de elegir un sensor.

En este segundo módulo, dedicaremos más esfuerzo al estudio de los sensores. Abordaremos la adquisición de datos, la transformada de Fourier, el tiempo, la frecuencia y cómo estos conceptos se conectan con casos simples y complejos.

A continuación, aprenderemos a utilizar los algoritmos y a aplicarlos a distintos casos, entenderemos cómo se diseña un sistema de detección y el papel que desempeña la eficacia, conoceremos la convolución y analizaremos ejemplos de herramientas de visión artificial y de filtración lineal. Al final, repasaremos la teoría estadística y aplicaremos ese conocimiento a casos relevantes.

En este punto, abordaremos los métodos de machine learning, conoceremos los árboles de decisión y sus aplicaciones, luego entenderemos cómo y cuándo usar métodos de optimización de machine learning, como el algoritmo de máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales.

En el módulo de localización, estudiaremos las olas, la propagación de energía y reflexión, el GPS, los sensores de inercia y el SLAM (localización y modelado simultáneos). Concluiremos con el análisis de tecnologías de localización que se usan para responder a las necesidades de los consumidores.

A continuación, veremos los principios científicos básicos de la tecnología de las comunicaciones, evaluaremos la idoneidad de diferentes plataformas y métodos de comunicación, en función de distintas condiciones, y aprenderemos a desarrollar protocolos basados en el ruido y en canales de comunicación.

En este módulo, comprenderemos cómo se aplican los conceptos que hemos abordado en este programa a casos de la vida real. Examinaremos cómo medir el nivel de los aerosoles en un entorno forestal natural y pasaremos al uso de imágenes y vídeos para monitorear procesos complejos en sistemas de fabricación.

En el módulo final, nos enfocaremos en la respuesta que dio MIT al coronavirus y cómo se utilizaron tecnologías avanzadas de IoT para generar soluciones. Aprenderás cómo MIT ayudó a proteger a las comunidades y redujo el riesgo de exposición al desarrollar formas de medir signos vitales.