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Educación Continua

Seguridad, análisis y gestión del riesgo de arco eléctrico

[3 al 26 de noviembre de 2020]

Los accidentes eléctricos en el lugar de trabajo pueden ocasionar lesiones severas a las personas e incluso la muerte, así como causar graves daños a los equipos, a la propiedad, paradas de planta y pérdidas de producción. Cada año fatalidades y lesiones permanentes, como resultado de errores de ingeniería y diseño, desconocimiento de los riesgos, prácticas de trabajo inseguras, incorrecta selección y uso de los elementos de protección personal (PPE), choques eléctricos o quemaduras por arco eléctrico, son reportadas como accidentes laborales. Muchos de los accidentes pueden ser evitados si existe dentro de las organizaciones una cultura de la seguridad eléctrica y un plan integral de gestión de riesgos. Implementar un adecuado procedimiento de identificación, evaluación, análisis, control y mitigación de riesgos asociados con la electricidad es esencial para lograr un entorno de trabajo más seguro.

Este Seminario de Excelencia presenta una introducción a la terminología, prácticas, métodos y técnicas de identificación de peligros eléctricos. A partir de casos de estudio y talleres prácticos dirigidos, se analiza el modelo 4Ps (predecir, prevenir, proteger y publicar) para la gestión de riesgos eléctricos. Adicionalmente, se discute como aplicar la metodología para la evaluación y análisis de peligros eléctricos en el lugar de trabajo propuesta por el comité de Seguridad Eléctrica de la IEEE (Sociedad de Aplicaciones Industriales IAS) y el estándar NFPA 70E® (ed.2021).

Otros cursos dictados en 2020
Reinforcement Learning

 

 

Reinforcement Learning

[11 de agosto a 1 de septiembre de 2020]

 

Reinforcement Learning (RL) o aprendizaje por refuerzo es una técnica del estado del arte en el campo de la Inteligencia Artificial. Ha mostrado ser exitosa para entrenar agentes capaces de tomar decisiones basados en la experiencia adquirida. Por ejemplo Alpha Go, desarrollado por Google DeepMind, ganó cuatro de cinco juegos al jugador profesional surcoreano Lee Sedol.

 

Durante el curso se explorarán los conceptos más importantes de RL como la caracterización del entorno del agente, la representación de la tarea, y la importancia de la exploración; así como procesos de decisión de Markov y técnicas de aprendizaje típicas tanto para entornos discretos como continuos. Adicionalmente, se abordarán problemas de deep reinforcement learning, donde se requiere la incorporación de redes neuronales densas y convolucionales para que el participante realice el entrenamiento de un agente capaz de desempeñarse en juegos de Atari de OpenAI, como por ejemplo Freeway y Breakout.

 

Al finalizar el curso, el participante contará con una introducción suficiente acerca de aprendizaje por refuerzo que le permitirá profundizar sus intereses en el tema.

¿Cómo dimensionar su propio sistema solar fotovoltaico?

 

 

¿Cómo dimensionar su propio sistema solar fotovoltaico?

[13 al 31 de julio de 2020]

 

Hoy en día, muchas personas se interesan en los sistemas fotovoltaicos y se preguntan cómo pueden tener su propia generación de electricidad en su casa por medio de paneles solares. ¿Cómo funciona un sistema fotovoltaico? ¿A qué precio? ¿Cuál es el ciclo de vida de los equipos? ¿Es posible tener un sistema fotovoltaico en mi casa?  ¿Puedo tener una instalación fotovoltaica aislada en mi finca debido a que no tenga red de distribución eléctrica? ¿Puedo vender mi excedente de energía producida y cómo lo puedo hacer?

 

Con la participación de un profesor visitante del departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad de los Andes; con experiencia en temas de gestión de energías renovables, diseño de sistemas fotovoltaicos y su optimización de producción, y almacenamiento y microrred de energía; este curso busca ofrecer a los participantes el conocimiento técnico que les permita entender el funcionamiento de un sistema solar fotovoltaico en una conexión urbana o rural respondiendo a la problemática de la intermitencia.