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.
- 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
