Modelos de Fraude en el Sector Energético - Uso de IA para la Detección de Robo en Contadores Inteligentes

Resumen

Explora la detección de fraudes impulsada por IA para medidores inteligentes en el sector energético, centrándote en la prevención del robo de energía y en las técnicas de monitoreo del consumo.

Programa de estudio

- Introducción a la Detección de Fraude en el Sector Energético -- Panorama del sector energético -- Tipos comunes de fraude y su impacto -- Importancia de la detección de fraudes en los medidores inteligentes - Fundamentos de la Inteligencia Artificial -- Conceptos básicos de aprendizaje automático e IA -- Principales algoritmos y técnicas: clasificación, agrupamiento, detección de anomalías -- Introducción a las redes neuronales y el aprendizaje profundo - Medidores Inteligentes y Recolección de Datos -- Estructura y funcionalidad de los medidores inteligentes -- Tipos de datos recopilados por los medidores inteligentes -- Privacidad de los datos y consideraciones éticas - Técnicas de Detección de Robo de Energía -- Identificación de patrones indicativos de robo de energía -- Algoritmos comunes utilizados para la detección de robos -- Estudios de caso de implementaciones exitosas de detección - Modelos de IA para la Detección de Fraude -- Modelos de detección de anomalías: autoencoders, bosques de aislamiento -- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado -- Ingeniería de características específica para datos de consumo de energía - Implementación de Soluciones Basadas en IA -- Técnicas de preprocesamiento y depuración de datos -- Entrenamiento y evaluación de modelos -- Manejo de conjuntos de datos desbalanceados - Herramientas y Tecnologías -- Introducción a herramientas populares: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn -- Aprovechamiento de plataformas en la nube para el procesamiento de datos a gran escala y despliegue de modelos -- Consideraciones de infraestructura para la detección de fraudes en tiempo real - Monitoreo y Mantenimiento de Sistemas de IA -- Asegurar la robustez y precisión del modelo a lo largo del tiempo -- Adaptación de modelos a patrones de fraude en evolución -- Diseño de sistemas de retroalimentación con intervención humana - Estudios de Caso y Aplicaciones Industriales -- Análisis de estudios de caso recientes en detección de robo de energía -- Lecciones aprendidas de la implementación y escalado de sistemas de IA en el sector -- Tendencias futuras en IA y detección de fraudes en la industria energética - Proyecto Final -- Diseñar e implementar un sistema prototipo de IA para la detección de robos en medidores inteligentes -- Presentación y crítica de los hallazgos y metodologías del proyecto

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