| N° |
Objetivo |
Contenido |
Horas Teóricas |
Horas Prácticas |
Horas E-learning |
| 1 |
Reconocer Y Evaluar Un Problema De Control El Cual Requiere Técnicas De Inteligencia Artificial |
1.- Introducción El Control De Procesos Y El Rol Del Conocimiento Modelos E Inteligencia Artificial Estrategias De Control Convencionales Y Sus Limitaciones |
1 |
0 |
0 |
| 2 |
Describir Los Conceptos Básicos De Lógica Difusa, Usar Terminología Para La Caracterización De Conocimiento, Aplicar Lógica Difusa Para Hacer Inferencias, Desarrollar Controladores Basados En Lógica Difusa Y Agrupar Datos Y Reconocer Patrones. |
2.- Lógica Difusa 2.1.-Introducción Que Es La Lógica Difusa, Cuando Usarla. Un Ejemplo Introductorio 2.2.-Fundamentos De Lógica Difusa Conjuntos Difusos, Funciones De Pertenencias, Operadores Lógicos, Reglas. 2.3-Sistemas De Inferencia Introducción Inferencia Tipo Sugeno Anfis 2.4- Aplicaciones Al Control De Procesos Sensores Virtuales, Controladores 2.5- Uso De Lógica Difusa Para Agrupamiento Introducción Algoritmos De Agrupamiento |
9 |
1 |
0 |
| 3 |
Describir Las Arquitecturas Disponibles De Redes Artificiales Neuronales Y Sus Limitaciones Y Potencialidades. Desarrollar Ejemplos De Aplicaciones Lineales Y Aplicaciones No-Lineales, Interpretar Los Mapas Organizativos Para La Supervisión De Procesos Y Desarrollar Modelos De Pronostico Y Memorias. |
3.- Redes Neuronales Artificiales 3.1.-Introducción A Las Redes Neuronales Artificiales Un Poco De Historia Taxonomía De Las Rna 3.2.-Redes Lineales Fundamentos, Diseños, Entrenamientos 3.3.-Redes Multicapas Fundamentos, Limitaciones, Entrenamiento. Aplicaciones. 3.4.-Redes Auto-Organizativas Aprendizaje Competitivo Mapa Auto-Organizativo 3.5-Redes Recurrentes Redes De Elman Redes De Hopfield Identificación De Sistemas Usando Redes Recurrentes |
10 |
2 |
0 |
| 4 |
Comprender Las Potencialidades Y Limitaciones Tecnológicas De Las Opciones Actualmente Disponibles Para La Implantación De Sistemas De Control Experto Y Especificar Elementos Básicos De Un Sistema Experto. Evaluar Y Comparar Sistemas Expertos. |
4. Sistemas Expertos 4.1-Introducción Sistemas Expertos Cuando Usar Un Sistema Experto Principales Características 4.2.-Estructura De Un Sistema Experto Representación Del Conocimiento Mecanismos De Deducción ( Maquina De Inferencia) 4.3.-Evaluación De Sistemas De Control Experto Protocolos De Evaluación Bases Estadísticas Para La Evaluación |
3 |
0 |
0 |
| 5 |
Comprender Las Ventajas Y Características Del Control Avanzado Usando Modelos Y Reconocer Los Modelos Clásicos Lineales Usados En El Control Predictivo. Evaluar El Desempeño De Estructuras De Control Basadas En Modelos. Comprender El Problema De Control Multivariable Y La Solución Predictiva Y Usar Restricciones En El Control. |
5.-Control Predictivo 5.1. Introducción Porque Usar Controladores Predictivos Aplicaciones 5.2. Modelos Modelos No Parametricos Modelos Recursivos Arma Carima 5.3 Algunos Controladores Comunes Horizonte Extendido Dmc Gpc 5.4 Sistemas Multivariable El Problema Del Control Multivariable Arreglo Ganancia Relativas Sistemas Tito 5.3 Restricciones El Problema De Restricciones En El Control Y Variables De Estado Solución Predictiva |
9 |
1 |
0 |