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Tipo de centro: Centro Privado de Formación Profesional Específica
Naturaleza del centro: Centro privado
Nombre del centro: CESUR OPEN SAN GABRIEL
Código del centro: 28080207
Denominación genérica: Centro Privado de Formación Profesional Específica
Comunidad autónoma: COMUNIDAD DE MADRID
Provincia: Madrid
Localidad: Alcalá de Henares
Dirección: AVDA de Pasionistas 10 - 28806 Alcalá de Henares
Familia: Imagen Personal - Titulación: Técnico Superior en Asesoría de Imagen Personal y Corporativa
Resúmen específico:
La inteligencia artificial impacta en el Resultado de Aprendizaje **'Proponer estilismos personalizados'**. El alumno aprende a usar modelos de 'visión por computador' para analizar el tipo de cuerpo o el rostro de una persona y recomendar prendas o maquillaje. \n\nEl Resultado de Aprendizaje **'Identificar tendencias de moda'** se potencia usando análisis de datos para monitorizar millones de imágenes en redes sociales (como Instagram) y detectar qué estilos, colores o prendas se están volviendo virales.
Ejemplo en el sector productivo:
Plataformas de 'e-commerce' de moda (ej. 'Inditex', 'Mango'). Sistemas de recomendación ('personal shopper' virtual) y análisis de tendencias en redes sociales.
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 12GBFamilia: 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