Πρόγραμμα ανώτερης εξειδίκευσης1.500 ώρες · Online · 11 ενότητες
Πρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στο Machine Learning για τη Ναυτική Ασφάλεια
Θα αποκτήσετε την ικανότητα να εντοπίζετε ανώμαλα πρότυπα και να προστατεύετε τον ναυτιλιακό κλάδο από τις σημερινές απειλές. Το πρόγραμμα καλύπτει ανάλυση δεδομένων AIS, μοντέλα anomaly detection, εντοπισμό dark fleet και ύποπτων μεταφορτώσεων, καθώς και έλεγχο κυρώσεων. Χρήσιμο για τμήματα compliance, ασφάλισης και risk management. Πρόκειται για ιδιωτική επαγγελματική κατάρτιση εξ αποστάσεως· δεν αποτελεί μεταπτυχιακό τίτλο ΑΕΙ ούτε υπόκειται σε αναγνώριση από τον ΔΟΑΤΑΠ.
Διάρκεια1.500 h
ΜορφήOnline
Έναρξη1 Δεκεμβρίου
Ενότητες11
Διάγνωση προγράμματος
Έλεγχος προηγούμενων γνώσεων
Αυτές είναι οι δεξιότητες που αποκτάτε με το πρόγραμμα. Σημειώστε όσες ήδη κατέχετε και θα σας πούμε ποιο μέρος της ύλης σας αφορά.
Η διάγνωσή σας
6από 6 προς κάλυψη
Ξεκινάτε από το μηδέν σε αυτό το αντικείμενο. Το πρόγραμμα έχει σχεδιαστεί ακριβώς γι' αυτό.
Σχετικά με το πρόγραμμα
Τι είναι το πρόγραμμα «Πρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στο Machine Learning για τη Ναυτική Ασφάλεια»;
Αυτό το διαδικτυακό πρόγραμμα 1.500 ωρών σας προετοιμάζει να προστατεύετε τον ναυτιλιακό κλάδο από τις σύγχρονες απειλές. Θα μάθετε να ανιχνεύετε ανώμαλα μοτίβα σε δεδομένα ναυσιπλοΐας, να προβλέπετε κινδύνους κυβερνοασφάλειας σε πλοία και λιμένες και να βελτιστοποιείτε την απόκριση σε έκτακτες ανάγκες. Συνδυάζει τη θεωρία της μηχανικής μάθησης με πρακτικές περιπτώσεις.
Τι το κάνει διαφορετικό: εστίαση σε ναυτιλιακές εφαρμογές, πρόσβαση σε ανωνυμοποιημένα σύνολα δεδομένων, και εργασία με εργαλεία όπως Python και TensorFlow.
Τύπος προγράμματοςΠρόγραμμα ανώτερης εξειδίκευσης
ΜορφήOnline
Διάρκεια1.500 ώρες
Ενότητες11
Έναρξη1 Δεκεμβρίου
Βασικά χαρακτηριστικά του προγράμματος
- Προηγμένη προγνωστική αναλυτική για την έγκαιρη ανίχνευση απειλών.
- Ολοκληρωμένη ναυτική ασφάλεια: προστασία πλοίων, λιμένων και διαδρομών.
- Οπτικοποίηση γεωχωρικών δεδομένων σε διαδραστικούς χάρτες.
- Πρακτικές περιπτώσεις και προσομοιώσεις πραγματικών καταστάσεων του κλάδου.
- Ώθηση στη σταδιοδρομία στη ναυτική ασφάλεια.
Πρόγραμμα σπουδών
Πρόγραμμα σπουδών: Πρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στο Machine Learning για τη Ναυτική Ασφάλεια
11 ενότητες. Επιλέξτε μια ενότητα για να δείτε το περιεχόμενό της.
Ενότητα 1
Βασικές αρχές μηχανικής μάθησης και επιστήμης δεδομένων για τον ναυτιλιακό τομέα
- 1.1. Εισαγωγή στη μηχανική μάθηση στη ναυτιλιακή βιομηχανία: περιπτώσεις χρήσης στην ασφάλεια, την επιτήρηση και την αντιμετώπιση έκτακτων αναγκών
- 1.2. Προεπεξεργασία, καθαρισμός και συμπλήρωση θορυβωδών θαλάσσιων δεδομένων (αισθητήρες ραντάρ, σόναρ, GNSS και IoT)
- 1.3. Εφαρμοσμένοι αλγόριθμοι επιβλεπόμενης μάθησης: παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων, Random Forest και SVM
- 1.4. Αλγόριθμοι μη επιβλεπόμενης μάθησης: ομαδοποίηση (K-Means, DBSCAN) για μοτίβα κυκλοφορίας και ανίχνευση ανωμαλιών
- 1.5. Βασικές αρχές βαθιάς μάθησης (Deep Learning): πολυστρωματικό perceptron και προηγμένες αρχιτεκτονικές
- 1.6. Αξιολόγηση και επικύρωση μοντέλων: μετρικές απόδοσης (precision, recall, ROC-AUC) σε σπάνια συμβάντα κινδύνου
- 1.7. Εργαλεία και βιβλιοθήκες του οικοσυστήματος Python (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, GeoPandas)
- 1.8. Εισαγωγή και διαχείριση ροών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο (Data Streaming) για περιβάλλοντα ναυτιλιακού ελέγχου
- 1.9. Αρχές MLOps: ανάπτυξη, παρακολούθηση και ενημέρωση μοντέλων σε κέντρα συντονισμού έρευνας και διάσωσης και σε πλοία
- 1.10. Δεοντολογία, μεροληψίες και επεξηγησιμότητα της ΤΝ (XAI - SHAP/LIME) στη λήψη κρίσιμων αποφάσεων ναυσιπλοΐας
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 2
Ανίχνευση ανωμαλιών και αναγνώριση παράτυπης θαλάσσιας κυκλοφορίας (AIS/ραντάρ)
- 2.1. Δομή και μαζική επεξεργασία δεδομένων AIS (Automatic Identification System) και VMS (Vessel Monitoring System)
- 2.2. Αλγόριθμοι ευθυγράμμισης και ανακατασκευής τροχιών με φίλτρα Kalman και αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (RNN/LSTM)
- 2.3. Ανίχνευση απενεργοποίησης αναμεταδοτών (Dark Vessels) και ύποπτης συμπεριφοράς με μηχανική μάθηση
- 2.4. Αναγνώριση της παράνομης, λόγω μη δήλωσης και άνευ κανονιστικής ρύθμισης αλιείας (ΠΛΑ / IUU) μέσω ανάλυσης χωροχρονικών μοτίβων
- 2.5. Μη επιβλεπόμενα μοντέλα (Isolation Forest, autoencoders) για τον εντοπισμό ακούσιων ή κακόβουλων αποκλίσεων πορείας
- 2.6. Αυτόματη ταξινόμηση τύπων πλοίων βάσει κινηματικής και μοτίβων χειρισμών
- 2.7. Ανίχνευση πλαστοπροσωπίας GPS/AIS (spoofing) και παραποίησης θέσεων πλοίων
- 2.8. Μοντελοποίηση πυκνότητας κυκλοφορίας και δυναμικοί χάρτες θερμότητας κινδύνου σύγκρουσης
- 2.9. Ενσωμάτωση δεδομένων παράκτιων ραντάρ και ραντάρ συνθετικού ανοίγματος (SAR) με τηλεματικά σήματα
- 2.10. Συστήματα έγκαιρης προειδοποίησης για την ανίχνευση διακίνησης ναρκωτικών, λαθρεμπορίου και πειρατείας στην ανοικτή θάλασσα
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 3
Υπολογιστική όραση και αυτόματη αναγνώριση στόχων στη θάλασσα
- 3.1. Βασικές αρχές υπολογιστικής όρασης στο θαλάσσιο περιβάλλον: οπτικές προκλήσεις (αντηλιά, κυματισμός, ομίχλη, αντανάκλαση)
- 3.2. Ανίχνευση και κατάτμηση θαλάσσιων αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο με τις αρχιτεκτονικές YOLO, Faster R-CNN και Mask R-CNN
- 3.3. Ταξινόμηση σκαφών από ηλεκτροοπτικές (EO) και υπέρυθρες (IR/FLIR) εικόνες
- 3.4. Επεξεργασία οπτικών δορυφορικών εικόνων και εικόνων ραντάρ συνθετικού ανοίγματος (SAR) για την παγκόσμια επιτήρηση των ωκεανών
- 3.5. Αυτόματη αναγνώριση εμποδίων, ναυαγών, παρασυρόμενων εμπορευματοκιβωτίων και θαλάσσιας πανίδας
- 3.6. Αλγόριθμοι παρακολούθησης πολλαπλών αντικειμένων (Multi-Object Tracking - MOT) σε ακολουθίες βίντεο από κάμερες επί του πλοίου
- 3.7. Υπολογιστική όραση για αυτόνομη πρόσδεση και ναυσιπλοΐα σε στενά κανάλια
- 3.8. Ανίχνευση πετρελαιοκηλίδων (Oil Spills) και ρύπανσης από πλαστικά με πολυφασματικές εικόνες
- 3.9. Σύντηξη εικόνων με κινηματικά δεδομένα για καθηλωτική επίγνωση της κατάστασης στη γέφυρα
- 3.10. Βελτιστοποίηση μοντέλων όρασης για εκτέλεση σε συσκευές Edge (Edge AI) εγκατεστημένες σε drones και σημαντήρες
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 4
Πρόληψη συγκρούσεων και αυτόνομη ναυσιπλοΐα μηδενικού κινδύνου (COLREGs)
- 4.1. Μαθηματική τυποποίηση και ερμηνεία της Σύμβασης COLREG (Διεθνείς Κανονισμοί προς Αποφυγή Συγκρούσεων στη Θάλασσα)
- 4.2. Υπολογισμός του πεδίου του πλοίου (Ship Domain) και μετρικές κινδύνου σύγκρουσης (CPA - Closest Point of Approach, TCPA)
- 4.3. Ενισχυτική μάθηση (Reinforcement Learning) για δυναμική λήψη αποφάσεων σε χειρισμούς αποφυγής
- 4.4. Αλγόριθμοι σχεδιασμού ασφαλών διαδρομών (Path Planning) υπό περιβαλλοντικούς περιορισμούς και περιορισμούς κυκλοφορίας
- 4.5. Ευφυή συστήματα υποστήριξης και υποβοήθησης της ναυσιπλοΐας (Decision Support Systems - DSS)
- 4.6. Προσομοίωση σεναρίων πολλαπλών συναντήσεων πλοίων και επίλυση καταστάσεων ακραίου κινδύνου
- 4.7. Νευρωνικά δίκτυα με ενσωματωμένη φυσική (PINNs) για τη μοντελοποίηση της δυναμικής συμπεριφοράς του πλοίου
- 4.8. Αξιολόγηση του ανθρώπινου παράγοντα και ανάλυση κόπωσης μέσω βιομετρικής παρακολούθησης και οπτικοποίησης με ΤΝ
- 4.9. Ενσωμάτωση της ΤΝ με το Σύστημα Αναγνώρισης και Παρακολούθησης Πλοίων σε Μεγάλη Απόσταση (LRIT)
- 4.10. Επικύρωση και πιστοποίηση αλγορίθμων αυτόνομης ναυσιπλοΐας σύμφωνα με τις κατευθυντήριες γραμμές του IMO (πλοία MASS)
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 5
Μετεωρολογική πρόγνωση, μοντελοποίηση κατάστασης θάλασσας και ασφαλής δρομολόγηση
- 5.1. Μοντέλα μηχανικής μάθησης για ταχεία πρόγνωση ακραίων καιρικών φαινομένων (αιφνίδιες θύελλες, τυφώνες, ομίχλη)
- 5.2. Επεξεργασία ωκεανογραφικών δεδομένων: θερμοκρασία επιφάνειας, αλατότητα, ρεύματα και σημαντικό ύψος κύματος
- 5.3. Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για την πρόγνωση της παράσυρσης αντικειμένων, ακυβέρνητων σκαφών και διαρροών
- 5.4. Βελτιστοποίηση θαλάσσιων διαδρομών (Weather Routing) για την ελαχιστοποίηση του κινδύνου ζημιών από κακοκαιρία
- 5.5. Ανίχνευση και πρόγνωση σχηματισμού θαλάσσιου πάγου (Sea Ice) και παγόβουνων με εικόνες SAR και ML
- 5.6. Μοντελοποίηση γιγάντιων κυμάτων (Rogue Waves) με αλγορίθμους βαθιάς μάθησης
- 5.7. Ανίχνευση συντονισμού και κινδύνου ανατροπής λόγω απώλειας δυναμικής ευστάθειας (παραμετρικός διατοιχισμός)
- 5.8. Σύντηξη παραδοσιακών αριθμητικών προγνώσεων (ECMWF, NOAA) με μοντέλα διορθωμένα από ΤΝ
- 5.9. Εκτίμηση δυνάμεων πρόσκρουσης κυμάτων σε υπεράκτιες κατασκευές και λιμένες
- 5.10. Δημιουργία διαδραστικών χαρτών μετεωρολογικού κινδύνου και συστάσεις διαδρομών σε πραγματικό χρόνο
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 6
Προγνωστική συντήρηση, κατάσταση του πλοίου και επιχειρησιακή ασφάλεια
- 6.1. Παρακολούθηση δομικής ακεραιότητας της γάστρας (Structural Health Monitoring): ανίχνευση κόπωσης, ρωγμών και παραμορφώσεων
- 6.2. Προγνωστική συντήρηση της προωστήριας εγκατάστασης (κύριες και βοηθητικές μηχανές και υπερπληρωτές) με αισθητήρες IoT
- 6.3. Ανάλυση δεδομένων κραδασμών και λίπανσης με αλγορίθμους ταξινόμησης αρχικών βλαβών
- 6.4. Εκτίμηση της υπολειπόμενης ωφέλιμης ζωής (RUL) κρίσιμων εξαρτημάτων του πλοίου με μοντέλα χρονικής παλινδρόμησης
- 6.5. Παρακολούθηση του συστήματος πηδαλιούχησης, των σερβοκινητήρων και των ελίκων για την αποφυγή απώλειας ικανότητας χειρισμών
- 6.6. Ανίχνευση βλαβών σε συστήματα πυρόσβεσης, στη στεγανότητα κυτών φορτίου και στις αντλίες κυτών
- 6.7. Αξιολόγηση της κατάστασης συσσωρευτών και υβριδικών/ηλεκτρικών συστημάτων πρόωσης σε σύγχρονα πλοία
- 6.8. Ανάλυση δεδομένων του ναυτικού μαύρου κουτιού (VDR - Voyage Data Recorder) για ελέγχους ασφάλειας
- 6.9. Αυτοματοποίηση σχεδίων προληπτικής συντήρησης και εφοδιασμού ανταλλακτικών έκτακτης ανάγκης
- 6.10. Ψηφιακά δίδυμα βασισμένα σε δεδομένα για την αξιολόγηση της ασφάλειας του πλοίου σε πραγματικό χρόνο
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 7
Ναυτιλιακή κυβερνοασφάλεια και προστασία κρίσιμων υποδομών
- 7.1. Ανάλυση του τοπίου κυβερνοαπειλών στον ναυτιλιακό τομέα: πλοία, λιμένες και πλωτές διώρυγες
- 7.2. Ανίχνευση εισβολών και ανωμαλιών σε δίκτυα OT/IT επί του πλοίου (CAN Bus, NMEA, Modbus) με ML
- 7.3. Προστασία συστημάτων εντοπισμού θέσης (GPS/GNSS) από επιθέσεις spoofing και jamming με ΤΝ
- 7.4. Κυβερνοασφάλεια σε αυτόνομα πλοία και πλοία συνδεδεμένα στο νέφος με αρχιτεκτονικές Zero Trust και ΤΝ
- 7.5. Ανάλυση της κυβερνοσυμπεριφοράς μελών του πληρώματος και προσωπικού του κέντρου ελέγχου (ανίχνευση phishing και διαρροών)
- 7.6. Προγνωστικά μοντέλα κυβερνοφυσικού κινδύνου σε λιμενικές υποδομές και αυτοματοποιημένους τερματικούς σταθμούς
- 7.7. Ανίχνευση ransomware και κακόβουλου λογισμικού για ναυτιλιακά βιομηχανικά συστήματα ελέγχου (ICS/SCADA)
- 7.8. Πληροφορίες για ναυτιλιακές κυβερνοαπειλές (Cyber Threat Intelligence) μέσω εξόρυξης κειμένου και NLP
- 7.9. Πρωτόκολλα αυτοματοποιημένης απόκρισης σε κυβερνοσυμβάντα επί του πλοίου κατά τον πλου
- 7.10. Κανονισμοί ναυτιλιακής κυβερνοασφάλειας (Απόφαση MSC.428(98) του IMO, ISO/IEC 27001, NIS 2)
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 8
Έρευνα και διάσωση (SAR) και έξυπνη διαχείριση έκτακτων αναγκών
- 8.1. Βελτιστοποίηση επιχειρήσεων έρευνας και διάσωσης (SAR) μέσω αλγοριθμικής πρόβλεψης περιοχών έρευνας
- 8.2. Αυτόνομος συντονισμός σμηνών drones (UAV) και μη επανδρωμένων σκαφών επιφανείας (USV) σε αποστολές διάσωσης
- 8.3. Θερμική και οπτική ανίχνευση ατόμων στο νερό (MOB - άνθρωπος στη θάλασσα) με αλγορίθμους Edge AI
- 8.4. Σχεδιασμός εκκενώσεων έκτακτης ανάγκης σε επιβατηγά πλοία με προσομοίωση βασισμένη σε πράκτορες και ML
- 8.5. Αλγόριθμοι ιεράρχησης και κατανομής μέσων διάσωσης σε θαλάσσιες καταστροφές
- 8.6. Ανάλυση κλήσεων κινδύνου (Mayday) και φωνητικών επικοινωνιών με επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- 8.7. Διαχείριση κινδύνου πυρκαγιάς επί του πλοίου: πρόβλεψη εξάπλωσης φωτιάς και καπνού στα καταστρώματα
- 8.8. Ενσωμάτωση συστημάτων έγκαιρης προειδοποίησης με τα δορυφορικά δίκτυα Cospas-Sarsat
- 8.9. Εκτίμηση ζημιών μετά από σύγκρουση ή προσάραξη με μοντέλα μηχανικής μάθησης
- 8.10. Ανάλυση ιστορικών δεδομένων ναυτικών ατυχημάτων για τη συνεχή βελτίωση των πρωτοκόλλων διάσωσης
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 9
Λιμενική ασφάλεια, έλεγχος θαλάσσιων συνόρων και παγκόσμια ναυτιλιακή διαχείριση
- 9.1. Έξυπνη παρακολούθηση λιμενικών προσβάσεων και ζωνών περιορισμένης πρόσβασης με αναγνώριση προσώπου και πινακίδων
- 9.2. Αυτοματοποιημένη επιθεώρηση εμπορευματοκιβωτίων: μη καταστροφική ανάλυση με ακτίνες X/γάμμα και απεικόνιση βαθιάς μάθησης
- 9.3. Ανίχνευση λαθρεπιβατών, εμπορίας ανθρώπων και παράνομων εμπορευμάτων σε λιμενικές εγκαταστάσεις
- 9.4. Αξιολόγηση κινδύνου πλοίων πριν από την είσοδο στον λιμένα (έξυπνος έλεγχος από το κράτος λιμένα)
- 9.5. Προγνωστικά μοντέλα λιμενικής συμφόρησης και πρόληψη ατυχημάτων σε αγκυροβόλια
- 9.6. Περιβαλλοντική ασφάλεια στους λιμένες: παρακολούθηση ποιότητας αέρα, θορύβου και τυχαίων διαρροών
- 9.7. Συντονισμός της ασφάλειας στη διεπαφή πλοίου-λιμένα (Κώδικας ISPS)
- 9.8. Γεωπολιτικές πληροφορίες και αξιολόγηση κινδύνων θαλάσσιων διαδρομών σε ζώνες συγκρούσεων
- 9.9. Συστήματα πληροφόρησης και διαχείρισης της κυκλοφορίας πλοίων (VTS - Vessel Traffic Services) ενισχυμένα με ΤΝ
- 9.10. Διεθνής διακυβέρνηση, προστασία δεδομένων στην ανοικτή θάλασσα και ρύθμιση της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 10
Δεοντολογία, επεξηγησιμότητα και επιχειρησιακή ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης
- 10.1. Ποιότητα ναυτιλιακών δεδομένων για εκπαίδευση
- 10.2. Μεροληψίες και ανθεκτικότητα των μοντέλων
- 10.3. Επεξηγησιμότητα και ερμηνευσιμότητα
- 10.4. Επικύρωση και δοκιμές μοντέλων
- 10.5. MLOps και ανάπτυξη σε παραγωγή
- 10.6. Υπολογιστική αιχμής (edge) επί του πλοίου
- 10.7. Παρακολούθηση της ολίσθησης μοντέλων
- 10.8. Ρύθμιση της ΤΝ
- 10.9. Λογοδοσία και ανθρώπινη εποπτεία
- 10.10. Έργο επιχειρησιακής ανάπτυξης
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΕνότητα 11
Τελική εργασία: ευφυές σύστημα ναυτικής ασφάλειας
- 11.1. Ορισμός πραγματικής μελέτης περίπτωσης στο πεδίο της ναυτικής ασφάλειας (πρόληψη, επιτήρηση, SAR ή κυβερνοασφάλεια)
- 11.2. Επιλογή, συλλογή και δόμηση θαλάσσιων συνόλων δεδομένων (AIS, δορυφορικές εικόνες, αισθητήρες)
- 11.3. Σχεδιασμός της αρχιτεκτονικής μηχανικής ή βαθιάς μάθησης για την επίλυση του τιθέμενου προβλήματος
- 11.4. Εκπαίδευση, ρύθμιση υπερπαραμέτρων και βελτιστοποίηση των αναπτυγμένων μοντέλων
- 11.5. Ενσωμάτωση των συνιστωσών σε αγωγό δεδομένων πραγματικού χρόνου (Data Pipeline)
- 11.6. Ανάπτυξη της διεπαφής χρήστη / επιχειρησιακού πίνακα ελέγχου για κέντρα διάσωσης ή γέφυρες πλοίων
- 11.7. Πειραματική επικύρωση του συστήματος με άγνωστα δεδομένα και προσομοιώσεις κρίσιμων σεναρίων
- 11.8. Αξιολόγηση του αντίκτυπου στη μείωση κινδύνων, λειτουργικού κόστους και χρόνων απόκρισης
- 11.9. Σύνταξη της τεχνικής έκθεσης και της σύνοψης για τη διοίκηση σύμφωνα με ακαδημαϊκά και βιομηχανικά πρότυπα
- 11.10. Δημόσια παρουσίαση, ζωντανή επίδειξη του μοντέλου και προφορική υποστήριξη ενώπιον επιτροπής εμπειρογνωμόνων
Σε αυτό το στάδιο
136 hεκτιμώμενος φόρτος εργασίας11 εβδ.εβδομάδες με τον δικό σας ρυθμόΣχεδιάστε τον ρυθμό σας
Διάρκεια και μορφή: Πρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στο Machine Learning για τη Ναυτική Ασφάλεια
Πρόκειται για 1.500 ώρες. Πείτε μας πόσες μπορείτε να αφιερώνετε κάθε εβδομάδα και θα σας πούμε πότε θα ολοκληρώσετε πραγματικά.
4 h30 h
Με 12 ώρες την εβδομάδα
29
μήνες μέχρι την ολοκλήρωση
125 εβδομάδες
εβδομάδες συνολικά
Με αυτόν τον ρυθμό ολοκληρώνουν οι περισσότεροι σπουδαστές. Ταιριάζει καλά με το πρόγραμμα δόσεων.
Διδακτικό προσωπικό
Ακαδημαϊκή διεύθυνση και διδακτικό προσωπικό
Η διδακτική ομάδα του Navalis: εν ενεργεία επαγγελματίες που διδάσκουν και εποπτεύουν τα προγράμματα.
Δρ. Marina AlcoverΑκαδημαϊκή διευθύντρια και υπεύθυνη διασφάλισης ποιότητας
Μηχ. Diego CifuentesΤακτικός καθηγητής Ναυτικής Συγκόλλησης και Μη Καταστροφικών Ελέγχων· υπεύθυνος QA/QC συγκολλητών συνδέσεων
Πλοίαρχος Javier Abaroa (MCA)Τακτικός καθηγητής Χειρισμού Πλοίου, Ηλεκτρονικής Ναυσιπλοΐας (ECDIS/Radar/ARPA) και GMDSS· συντονιστής συμμόρφωσης με τη STCW και διαχείρισης πόρων γέφυρας
Δρ. Pau FerrerΤακτικός καθηγητής Ναυπηγικής και Προσομοίωσης· διευθυντής του Εργαστηρίου Υδροδυναμικής και CFD
Δρ. Nuria LlobregatΤακτική καθηγήτρια Ναυτικής Μετεωρολογίας, SAR και Επιχειρησιακής Ασφάλειας· συντονίστρια διαχείρισης κινδύνων ναυσιπλοΐας
Μηχ. Javier BañulsΤακτικός καθηγητής Ηλεκτρολογίας, Αυτοματισμού και Μηχανικής ETO· συντονιστής ηλεκτρονικής ολοκλήρωσης και συναγερμών μηχανοστασίου
Μηχ. Sofía MarquinaΤακτική καθηγήτρια Υλικών, Σύνθετων Υλικών και Αντιδιαβρωτικής Προστασίας· συντονίστρια του τομέα προηγμένων χρωμάτων και επικαλύψεων
Μηχ. Tomás RieraΤακτικός καθηγητής Πρόωσης, Εναλλακτικών Μορφών Ενέργειας και Υβριδικών Συστημάτων· συντονιστής ενεργειακής απόδοσης και κραδασμώνΣτόχοι
Στόχοι του προγράμματος «Πρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στο Machine Learning για τη Ναυτική Ασφάλεια»
01Ανίχνευση και πρόβλεψη ύποπτης δραστηριότητας σε πραγματικό χρόνο.
02Βελτιστοποίηση της διαχείρισης κινδύνων στις ναυτιλιακές επιχειρήσεις.
03Αυτοματοποίηση της αναγνώρισης ανωμαλιών στη θαλάσσια κυκλοφορία.
04Ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων για την πρόληψη ναυτικών συμβάντων.
05Βελτίωση της αποδοτικότητας της απόκρισης σε ναυτικές έκτακτες ανάγκες.
06Ενίσχυση της κυβερνοασφάλειας κρίσιμων ναυτιλιακών υποδομών.
Επαγγελματικές προοπτικές
Επαγγελματικές προοπτικές μετά το πρόγραμμα «Πρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στο Machine Learning για τη Ναυτική Ασφάλεια»
Συχνές ερωτήσεις
Ερωτήσεις για το πρόγραμμα «Πρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στο Machine Learning για τη Ναυτική Ασφάλεια»
Στη ναυτική ασφάλεια
Σε επαγγελματίες της ναυτικής ασφάλειας, των ναυτιλιακών εταιρειών και των λιμένων, καθώς και σε αναλυτές δεδομένων και μηχανικούς που θέλουν να εφαρμόσουν τη μηχανική μάθηση για την προστασία του ναυτιλιακού τομέα.
100% διαδικτυακά, με εικονικό campus διαθέσιμο 24/7, ηχογραφημένες ζωντανές συνεδρίες και τουτόριαλ με το διδακτικό προσωπικό.
Πρόβλεψη και πρόληψη συγκρούσεων μέσω ανάλυσης δεδομένων ραντάρ, AIS και μετεωρολογικών δεδομένων.
Με Python και TensorFlow, ανωνυμοποιημένα ναυτιλιακά σύνολα δεδομένων, ανίχνευση ανωμαλιών στα δεδομένα πλοήγησης και οπτικοποίηση γεωχωρικών δεδομένων σε διαδραστικούς χάρτες.
Ναι. Θα μάθετε να προβλέπετε τους κινδύνους κυβερνοασφάλειας στα πλοία και στα λιμάνια και να βελτιστοποιείτε την αντιμετώπιση έκτακτων αναγκών μέσω προγνωστικής ανάλυσης.
Το πρόγραμμα έχει φόρτο εργασίας 1.500 ωρών, το οποίο μπορείτε να παρακολουθήσετε με τον δικό σας ρυθμό εντός του χρονοδιαγράμματος που σας δίνεται κατά την εγγραφή. Κάθε πρόγραμμα έχει τη δική του ημερομηνία έναρξης, την οποία επιβεβαιώνει η ομάδα εισαγωγών.
Μέσω πρακτικών περιπτώσεων με πραγματικά σύνολα δεδομένων, σύντομων τεστ γνώσεων και μιας τελικής εργασίας, στην οποία αναπτύσσετε μια λύση μηχανικής μάθησης για ένα πρόβλημα ναυτικής ασφάλειας.
Σχετικά προγράμματα
Περισσότερα προγράμματα: Ασφάλεια και επιβίωση
Πρόγραμμα εξειδίκευσης · 800 hΠρόγραμμα Εξειδίκευσης στην Πρόληψη Ναυτικών Ατυχημάτων683 € · Δείτε το πρόγραμμα →Πρόγραμμα ανώτερης εξειδίκευσης · 1.500 hΠρόγραμμα Ανώτερης Εξειδίκευσης στη Ναυτική Πληροφόρηση και την Αντιμετώπιση της Πειρατείας1.678 € · Δείτε το πρόγραμμα →Σεμινάριο · 300 hΣεμινάριο Δορυφορικής Θαλάσσιας Επιτήρησης και Ανίχνευσης Σκοτεινών Πλοίων400 € · Δείτε το πρόγραμμα →
Ηλεκτρονική αίτηση εισαγωγής
Διαδικασία εισαγωγής
Χωρίς αναμονή για τηλεφωνική επικοινωνία. Αν τα δικαιολογητικά σας είναι εντάξει, μπορείτε να εγγραφείτε στην ίδια συνεδρία.
Προϋποθέσεις εισαγωγής
- Προφίλ: πτυχίο μαθηματικών, στατιστικής, μηχανικής υπολογιστών, φυσικής ή συναφούς πεδίου, ή πιστοποιημένη επαγγελματική εμπειρία στην επιστήμη δεδομένων, την ανάπτυξη λογισμικού ή την ανάλυση ναυτικής ασφάλειας.
- Γλώσσα: συνιστώνται προχωρημένα τεχνικά αγγλικά.
- Τεχνικές γνώσεις: βασικός προγραμματισμός (κατά προτίμηση Python), στατιστική και γραμμική άλγεβρα.
- Δικαιολογητικά: βιογραφικό, αντίγραφο τίτλου σπουδών, αναλυτική βαθμολογία όπου ισχύει, έγγραφο ταυτότητας ή διαβατήριο, και επιστολή κινήτρων.
- Τεχνικές απαιτήσεις για διαδικτυακή μελέτη: υπολογιστής με κάμερα και μικρόφωνο, σταθερή σύνδεση και πρόσβαση σε λογισμικό ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης (διατίθενται δωρεάν ή ανοικτού κώδικα εναλλακτικές).
- 01ΑίτησηΤα στοιχεία σας, το υπόβαθρό σας και τα δικαιολογητικά σας.
- 02Άμεσος έλεγχοςΕλέγχουμε ότι όλα είναι πλήρη και εντάξει.
- 03ΕγγραφήΕπιλέξτε εφάπαξ πληρωμή ή δόσεις και κλείστε τη θέση σας.
Έναρξη αίτησηςΑπό 764 € προκαταβολή
Η εισαγωγή είναι προσωρινή έως ότου η επιτροπή επικυρώσει τα δικαιολογητικά που υποβλήθηκαν. Αν δεν πληροίτε τις προϋποθέσεις, σας επιστρέφεται ολόκληρο το ποσό.
Έχετε απορίες;
Ρωτήστε μας πριν εγγραφείτε
Αφήστε τα στοιχεία σας και το τμήμα εισαγωγής θα σας γράψει για να λύσει κάθε απορία σας. Αν έχετε ήδη αποφασίσει, μπορείτε να κάνετε αίτηση και να πληρώσετε στην ίδια συνεδρία.