Datos básicos

Tipo de centro: Centro Privado Integrado de Formación Profesional

Naturaleza del centro: Centro privado

Nombre del centro: CENTRO SUPERIOR DE FORMACIÓN EUROPA SUR (CESUR)

Código del centro: 38017238

Denominación genérica: Centro Privado Integrado de Formación Profesional

Localización

Comunidad autónoma: CANARIAS

Provincia: Santa Cruz de Tenerife

Localidad: Santa Cruz de Tenerife

Dirección:  C/ VIERA Y CLAVIJO 33, 38006 - 38006 Santa Cruz de Tenerife

Aplicaciones certificadas para Z by HP con Intel®

Stack de Software de Ciencia de Datos Z by HP (Ubuntu, Python, CUDA, TensorFlow, PyTorch, Docker, etc.) - (HP / Canonical / NVIDIA / Google / Meta)

Familia: Sanidad - Titulación: Técnico Superior en Imagen para el Diagnóstico y Medicina Nuclear

Resúmen específico:

La inteligencia artificial es una revolución para el Resultado de Aprendizaje **'Obtener imágenes médicas'**. El alumno aprende a usar modelos de 'visión por computador' (redes neuronales entrenadas con TensorFlow) que actúan como un segundo ojo" para el radiólogo. \n\nEl modelo puede analizar una resonancia magnética o un TAC y señalar áreas sospechosas de ser un tumor, permitiendo al alumno participar en el Resultado de Aprendizaje **'Asegurar la calidad de la imagen diagnóstica'** a un nivel superior, mejorando la detección precoz."

Ejemplo en el sector productivo:

Hospitales y centros de diagnóstico (ej. 'Quirónsalud', 'HM Hospitales'). 'Visión por computador' para la detección temprana de tumores en Rayos X, TAC y Resonancias.

Estaciones de trabajo:

Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GB

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Stack de Software de Ciencia de Datos Z by HP (Ubuntu, Python, CUDA, TensorFlow, PyTorch, Docker, etc.) - (HP / Canonical / NVIDIA / Google / Meta)

Familia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico

Resúmen específico:

El análisis de datos y la inteligencia artificial impactan en el Resultado de Aprendizaje **'Cuantificar la condición física, biológica y motivacional'**. El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar grandes volúmenes de datos de sensores y 'wearables' (pulso, potencia, variabilidad cardíaca). \n\nEsto permite al alumno potenciar el Resultado de Aprendizaje **'Programar el acondicionamiento físico'** usando modelos predictivos de 'machine learning' para detectar patrones de fatiga, optimizar las cargas de entrenamiento y prevenir el riesgo de lesión.

Ejemplo en el sector productivo:

Centros de Alto Rendimiento (ej. CAR de Sant Cugat). Análisis de datos de 'wearables' y sensores de rendimiento para optimizar el entrenamiento y prevenir lesiones.

Estaciones de trabajo:

Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GB

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