Datos básicos

Tipo de centro: Centro Privado de Formación Profesional Específica

Naturaleza del centro: Centro privado

Nombre del centro: INSTITUTO SUPERIOR DE FP CLAUDIO GALENO ARGANDA

Código del centro: 28078407

Denominación genérica: Centro Privado de Formación Profesional Específica

Localización

Comunidad autónoma: COMUNIDAD DE MADRID

Provincia: Madrid

Localidad: Arganda

Dirección:  CALLE del Bronce 29y18 - 28500 Arganda

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: Seguridad y Medio Ambiente - Titulación: Técnico Superior en Coordinación de Emergencias y Protección Civil

Resúmen específico:

El análisis de datos es vital para el Resultado de Aprendizaje **'Gestionar la información en emergencias'**. El alumno aprende a usar herramientas de 'big data' para procesar miles de llamadas, mensajes de redes sociales y datos de sensores en tiempo real. \n\nEsto permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje **'Supervisar las operaciones de emergencia'**, creando 'modelos predictivos' que simulen la evolución de un incendio forestal o una inundación, permitiendo asignar los recursos de forma más eficiente.

Ejemplo en el sector productivo:

Centros de coordinación de emergencias (ej. 'UME', '112'). Análisis de datos en tiempo real (redes sociales, sensores) para predecir la evolución de incendios o inundaciones.

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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QGIS (Open Source GIS) - (QGIS Project (Open Source))

Familia: Seguridad y Medio Ambiente - Titulación: Técnico Superior en Coordinación de Emergencias y Protección Civil

Resúmen específico:

Crear mapas de análisis riesgos, planificar evacuaciones georeferenciadas, coordinar recursos SIG.

Ejemplo en el sector productivo:

Bomberos municipales, Protección Civil. Análisis riesgos, mapeo evacuaciones, coordinación recursos.

Estaciones de trabajo:

ZBook Firefly 16 G11: Intel Core i7-1365U, 16GB DDR5-5600, Intel Iris Xe Graphics, 512GB SSD

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