Datos básicos

Tipo de centro: Instituto de Educación Secundaria (IES)

Naturaleza del centro: Centro público

Nombre del centro: LEON FELIPE

Código del centro: 28030228

Denominación genérica: Instituto de Educación Secundaria

Localización

Comunidad autónoma: COMUNIDAD DE MADRID

Provincia: Madrid

Localidad: Torrejón de Ardoz

Dirección:  CALLE San Fernando s/n - 28850 Torrejón de Ardoz

Aplicaciones certificadas para Z by HP con Intel®

SketchUp - (Trimble)

Familia: Madera, Mueble y Corcho - Titulación: Técnico en Carpintería y Mueble

Resúmen específico:

Para el Técnico de Grado Medio, SketchUp (y sus extensiones) es una herramienta de diseño y producción. \n\nEl Resultado de Aprendizaje **'Elaborar soluciones constructivas y estéticas de carpintería y mueble'** se alcanza al modelar el mueble en 3D. \n\nEl Resultado de Aprendizaje **'Generar la documentación técnica'** se cumple al usar extensiones específicas para crear el despiece de tablas, optimizar el corte y generar las instrucciones de montaje para el taller, conectando el diseño 3D con la fabricación real.

Ejemplo en el sector productivo:

Carpinterías y talleres de ebanistería. Lo usan para diseñar muebles a medida, cocinas y armarios, generando el despiece para el taller.

Estaciones de trabajo:

Z2 G9 TWR: Intel Core i5-14600K, 32GB DDR5-4800, 1TB NVMe, NVIDIA T1000 8GB | ZBook Firefly 16 G11: Intel Core Ultra 7 155H, 32GB LPDDR5x-6400, 1TB NVMe, NVIDIA RTX 500 Ada 4GB

Encuentra más configuraciones

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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