Inteligencia Artificial y Mecatrónica
Curso
Online
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Descripción
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Tipología
Curso
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Nivel
Nivel avanzado
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
200h
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Duración
6 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
La Inteligencia Artificial y la Mecatrónica son dos campos tecnológicos que han experimentado un notable crecimiento e interés en los últimos años. Los sistemas mecatrónicos son ampliamente utilizados en la industria, y su integración con las ventajas de la Inteligencia Artificial representa un impulso significativo para ambas disciplinas. Esta fusión permite el desarrollo de sistemas mecatrónicos avanzados que son más inteligentes, adaptables y autónomos, capaces de asumir tareas más complejas y realizar ajustes en tiempo real. Con nuestro Curso de Inteligencia Artificial y Mecatrónica, tendrás la oportunidad de especializarte junto a nuestros docentes expertos.
Instalaciones y fechas
Ubicación
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A tener en cuenta
Repasar los conceptos básicos del Big Data: Revisar los principios fundamentales del Big Data, incluyendo su definición, características, y las tecnologías asociadas que permiten la captura, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
Tratar los puntos sobre la propiedad industrial e intelectual de la inteligencia artificial: Analizar los aspectos legales relacionados con la propiedad industrial e intelectual en el contexto de la inteligencia artificial, incluyendo derechos de autor, patentes y las implicaciones éticas del uso de tecnología AI.
Combinar los conceptos de la mecatrónica y de la inteligencia artificial: Explorar cómo se integran la mecatrónica y la inteligencia artificial, destacando las sinergias que surgen de esta combinación y su aplicación en el desarrollo de sistemas más eficientes y autónomos.
Estudiar los sistemas expertos y su estructura, así como el concepto de lógica difusa: Examinar los sistemas expertos, su arquitectura y funcionamiento, así como el uso de la lógica difusa en la toma de decisiones y su relevancia en la inteligencia artificial.
Ahondar en los algoritmos genéticos y las redes neuronales aplicadas a la inteligencia artificial: Profundizar en el estudio de los algoritmos genéticos y las redes neuronales, analizando cómo estas técnicas se aplican en problemas complejos dentro de la inteligencia artificial y su impacto en el aprendizaje automático.
Este programa está diseñado para complementar a profesionales en diversas áreas, incluyendo ingenieros de Robótica y Mecatrónica, técnicos del sector, investigadores y expertos en programación e inteligencia artificial. Además, se invita a estudiantes que deseen adquirir conocimientos avanzados en esta temática.
Opiniones
Logros de este Centro
Materias
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Mecatrónica
- Sistemas inteligentes
- Algoritmos
Profesores
Jerano Romero Pastor
Profesor/Tutor
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MECATRÓNICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: POSIBILIDADES
- Inteligencia Artificial: introducción.
- Inteligencia de los seres vivos.
- Inteligencia Artificial.
- Dominios de aplicación.
- El campo de la mecatrónica.
- Las posibilidades de la Inteligencia Artificial.
- Mecatrónica e Inteligencia Artificial.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
- ¿Qué es un sistema experto en polígonos?
- Estructura de un sistema experto.
- Inferencia: tipos.
- Construcción de sistemas expertos.
- - Fases de construcción de un sistema.
- - Rendimiento y mejoras.
- - Dominios de aplicación.
- - Creación de un sistema experto en C#.
- - Añadir incertidumbre y probabilidades.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LÓGICA DIFUSA
- Introducción a la lógica difusa.
- Conjuntos difusos y grados de pertenencia.
- Operadores sobre los conjuntos difusos.
- Creación de reglas.
- Fuzzificación y defuzzificación.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA DE RUTAS
- Introducción a la búsqueda de rutas.
- Rutas y grafos.
- - Ejemplo.
- Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas e "inteligentes".
- Implementación.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS
- ¿Qué son los algoritmos genéticos?
- Evolución biológica y artificial.
- Elección de la representación.
- Evaluación, selección y supervivencia.
- Reproducción: crossover y mutación.
- Dominios de aplicación.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES
- Introducción a las redes neuronales.
- Origen biológico.
- La neurona formal.
- Perceptrón.
- Redes feed-forward.
- Aprendizaje.
- Otras redes.
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