Domótica con Home Assistant: Gestión de Seguridad y Automatización con IA

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Inicio de cursada
  09/01/2026
 
Diplomatura de Domótica con Home Assistant

Este curso forma parte de

Diplomatura de Domótica con Home Assistant

Presentación

Este curso explora técnicas avanzadas de automatización y personalización en sistemas de domótica inteligente. Aborda herramientas como AppDaemon y Node-RED para crear rutinas complejas, integra sistemas de notificación y se centra en la seguridad mediante el uso de Frigate para reconocimiento de objetos y localización en interiores. Además, guía a los estudiantes en la creación de add-ons personalizados para Home Assistant, permitiéndoles expandir sus capacidades y adaptarlas a necesidades específicas.

Modalidad: A distancia ágil

play_circle_filledEn vivo o acceso a las grabaciones
descriptionRecursos Multimedia
wifi100% a distancia
record_voice_overAcompañamiento de tutores

Objetivo general

Desarrollar habilidades avanzadas en automatización, seguridad y personalización de sistemas de domótica inteligente, integrando tecnologías modernas y herramientas potentes como AppDaemon, Frigate y Docker.

Objetivos específicos

  • Aprender técnicas de localización en interiores mediante reconocimiento facial y iBeacons.
  • Implementar un sistema de reconocimiento de objetos/personas con Frigate y su integración en Home Assistant.
  • Configurar notificaciones inteligentes con Telegram y otros sistemas.
  • Dominar el uso de AppDaemon para crear automatizaciones avanzadas.
  • Diseñar y desarrollar add-ons personalizados para Home Assistant utilizando Docker y APIs.

Destinatarios

  • Este curso está diseñado para usuarios avanzados de Home Assistant, desarrolladores, y profesionales interesados en llevar la domótica a niveles superiores de automatización y seguridad. Es ideal para quienes buscan aplicar programación y herramientas modernas para personalizar sistemas IoT e integrar funcionalidades avanzadas.

Requisitos

  • Conocimientos básicos de Home Assistant y configuración de automatizaciones.
  • Experiencia en programación (Python recomendado).
  • Familiaridad básica con Docker y conceptos de API.
  • Conocimientos de electrónica y redes para trabajar con sensores y dispositivos IoT.

Equipo docente

Juan Marcelo Barreto Rodriguez

Coordinador

Mi nombre es Juan Marcelo Barreto y soy ingeniero en Materiales de la CNEA (Carrera de Ingeniería en Materiales; Instituto Sábato (Comisión Nacional de Energía Atómica 2002 - 2006). Además, tengo una MBA (MBA - Master of Business Administration– Facultad Regional Buenos Aires, Escuela de Posgrado UTN.Soy docente de numerosos cursos de inf ormática y programación en la Facultad Regional Buenos aires de la Universidad Tecnológica Nacional y me he desempeñado y desempeño como ingeniero en empresas de nuestro país.

Juan Marcelo, Barreto Rodriguez
  • https://github.com/agittins/bermuda
  • https://github.com/LAB02-Research/HASS.Agent
  • https://github.com/jakowenko/double-tak
  • https://docs.docker.com/reference/
  • https://docs.frigate.video/integrations/home-assistant/
  • https://appdaemon.readthedocs.io/en/latest/
  • https://www.home-assistant.io/docs/

Metodología De Enseñanza-Aprendizaje:

Nuestro modelo de formación te ofrece flexibilidad sin perder la interacción, combina autoaprendizaje con el apoyo de expertos y compañeros para una experiencia dinámica y efectiva.

Características de la formación

  • E-learning colaborativo: estudia a tu ritmo con material curado y actividades prácticas.
  • Acompañamiento experto: consulta dudas en foros y mensajes directos con tutores.
  • Clases en vivo: dos encuentros por módulo para reforzar conceptos y resolver consultas en tiempo real.

A quiénes está dirigido

  • Profesionales y estudiantes que buscan una formación flexible y de calidad.

Modalidad de Evaluación y Acreditación:

Estos son los requisitos que deberás cumplir para obtener la acreditación del trayecto formativo:

  • Aprobar las evaluaciones integradoras por módulo.
  • Realizar y aprobar la Evaluación Integradora Final Obligatoria (EFIO), que puede consistir en la entrega de una tarea basada en una consigna específica o en la realización de un cuestionario.
  • Descargar y leer todos los materiales de la unidad temática.
  • Entregar y aprobar todas las actividades y ejercicios obligatorios.
  • Cumplir con la dedicación horaria recomendada para lograr el máximo rendimiento.
  • Finalizar la cursada dentro del período estipulado, sin excepciones. Una vez finalizado el curso, no será posible entregar o descargar actividades pendientes. Quienes deseen completarlo deberán inscribirse en una nueva edición.

La evaluación final cuenta con una instancia de recuperatorio para quienes no aprueben en el primer intento o no la realicen dentro de las fechas establecidas en el cronograma.

Certificación

  • La certificación se otorgará en función de la calificación obtenida en la EFIO.
  • Las calificaciones posibles serán: bueno, muy bueno, excelente, sobresaliente, participó o no participó.
  • Quienes obtengan una de las cuatro primeras calificaciones recibirán un certificado de aprobación.
  • Aquellos que no alcancen estas calificaciones o no realicen la EFIO podrán obtener un certificado de participación, previa evaluación del tutor.

Los certificados emitidos por Centro de e-Learning UTN BA cuentan con un sistema de validación basado en tecnología blockchain, que garantiza autenticidad, trazabilidad y transparencia en todo momento.

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