Curso gratis de Inteligencia Artificial y Mecatrónica

Curso Gratis Online para Trabajadores y Empresas

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OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MECATRÓNICA

Los campos de la Inteligencia Artificial y la Mecatrónica deben ser vistos como aquellos que implican procesos y sistemas que requieren de una gran especialización por parte de los profesionales, ya que los productos generados y las aplicaciones de éstos van a tener una gran repercusión en el área en la que se empleen. Por ello, los profesionales que deseen desarrollar su actividad profesional en éstos deberán poseer conocimientos en materia de Inteligencia Artificial, Robótica, Mecánica, Electrónica, Desarrollo de Proyectos, Diseño, etc.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MECATRÓNICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MECATRÓNICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: POSIBILIDADES

1. Introducción a la Inteligencia Artificial
2. La inteligencia en los seres vivos
3. Concepto de Inteligencia Artificial
4. Áreas de aplicación principales
5. El campo de la mecatrónica y sus vínculos con la IA
6. Potencial y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
7. Integración de Mecatrónica e Inteligencia Artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS

1. ¿Qué es un sistema experto y cómo funciona?
2. Componentes y estructura de un sistema experto
3. Los procesos de inferencia: tipos y usos
4. Pasos para construir un sistema experto
5. - Fases del desarrollo
6. - Mejora del rendimiento y optimización
7. - Áreas de aplicación comunes
8. - Cómo crear un sistema experto en C#
9. - Incorporando incertidumbre y cálculos probabilísticos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. LÓGICA DIFUSA

1. Fundamentos de la lógica difusa
2. Conjuntos difusos y niveles de pertenencia
3. Operadores en conjuntos difusos
4. Creación y diseño de reglas difusas
5. Procesos de fuzzificación y defuzzificación

UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA DE RUTAS

1. Introducción a los algoritmos de búsqueda de rutas
2. Rutas, grafos y conexiones
3. - Ejemplo práctico
4. Algoritmos de búsqueda: métodos exhaustivos e "inteligentes"
5. Implementación práctica

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS

1. ¿Qué son los algoritmos genéticos?
2. Similitudes entre evolución biológica y algoritmos
3. Elegir la mejor representación para el problema
4. Proceso de evaluación, selección y supervivencia de soluciones
5. Operaciones de reproducción: crossover y mutación
6. Aplicaciones y campos donde se utilizan

UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES

1. Introducción a las redes neuronales artificiales
2. Inspiración en el sistema nervioso biológico
3. La neurona artificial o formal
4. El perceptrón y sus funciones
5. Redes neuronales feed-forward
6. Procesos de aprendizaje en redes neuronales
7. Otros tipos y modelos de redes neuronales