Duración
2 meses
Fecha de Inicio
16-06-2026
ECTS
4
Modalidad
online
Horas
100 horas
Precio
385 €
El Curso en IA para Optimización Energética de ICTESS, con una duración de 2 meses en modalidad 100% online, está concebido para ingenieros y perfiles técnicos que necesitan aplicar inteligencia artificial a la optimización de consumos e instalaciones: algoritmos genéticos, Particle Swarm Optimization (PSO), reinforcement learning sobre HVAC, integración con BMS y explotación de datos de digital twin energético.
La metodología parte de datos reales de edificios terciarios e industriales: curvas horarias, consignas de BMS, condiciones meteorológicas y precios horarios de mercado. Durante las 8 semanas el alumno entrena modelos de predicción y optimización que reducen consumo, coste y emisiones sin comprometer confort ni producción.
La optimización energética ya no se resuelve solo con buenas prácticas de ingeniería: los activos generan datos en tiempo real y los algoritmos pueden ajustar consignas mejor que cualquier operador humano. El propósito es darte el stack algorítmico que hoy usan los equipos punteros del sector. Para ello articula cinco propósitos:
El Curso en IA para Optimización Energética te prepara para liderar proyectos de optimización energética basados en IA en ingenierías, ESEs, edificios terciarios e industriales, así como integradores de sistemas energéticos avanzados. Al finalizar serás capaz de:
En ICTESS, estamos comprometidos a brindarte la mejor experiencia académica posible en tecnologías energéticas y sostenibilidad.
¡No pierdas la oportunidad de mejorar tus habilidades y conocimientos técnicos especializados! ¡Inscríbete hoy y sé parte de ICTESS y descubre todo lo que tenemos para ofrecer!
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Nuestro equipo de atención al estudiante está disponible de lunes a viernes de 8:00 a 18:00 horas.
Accede 24/7 con entorno preparado y tutor con experiencia real aplicando IA a ahorro energético sobre activos en operación.
Sin clases en directo obligatorias: avanza en los módulos entre visitas a activo, auditorías y reuniones de cliente.
Python, scikit-learn, bibliotecas de optimización (DEAP, PyPSO), Gym para RL y conectores BMS/SCADA sobre Jupyter.
Notebooks y modelos calibrados sobre datos reales de edificios terciarios, plantas industriales y carteras de activos..
En ICTESS el curso lo imparten ingenieros energéticos con experiencia real aplicando IA en ESEs, facility services e industria gran consumidora de energía en España y Europa.
En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.
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Finalizar el Curso en IA para Optimización Energética te posiciona como perfil diferencial en un sector energético que busca ingenieros que sepan combinar física y algoritmos.
La transición energética y el precio volátil del kWh obligan a exprimir cada activo con algoritmos: el ingeniero que combine física e IA es hoy el perfil más valioso del sector.
El plan de estudios arranca con los fundamentos de datos energéticos: curvas horarias, grados-día, normalización climática, integración con plataformas BMS y pre-procesado de series temporales. Desde el inicio se trabajan datasets reales de edificios terciarios e industriales para entender el tipo de señal con que se opera.
La parte central cubre modelado predictivo y optimización: regresión, gradient boosting y redes neuronales para predecir consumo; algoritmos genéticos y PSO para optimizar set points, programación horaria y dimensionado; reinforcement learning aplicado a control adaptativo de HVAC e iluminación en entornos multi-activo.
El curso se dirige a ingenieros del sector energético y facility con interés en aplicar IA al ahorro y la optimización operativa de activos:
385 €
2 meses
16-06-2026
4 ECTS
online
100 horas
385 €
Estudiantes
Tutores
Online
El Trabajo Final consiste en diseñar una solución de IA para optimización energética: predicción de consumo y optimización horaria de un edificio terciario, control adaptativo con reinforcement learning sobre HVAC, digital twin calibrado de una planta o cartera, u optimización de carga de baterías contra precios horarios de mercado.
La defensa se realiza ante un tribunal que evalúa la calidad del tratamiento de datos energéticos, la elección del algoritmo, el ahorro cuantificado frente al baseline, el método de medida y verificación y la capacidad del alumno para argumentar cómo se integraría la solución en la operación real del activo analizado.
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