Curso Gratuito Curso de Inteligencia Artificial y Mecatrónica

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Para qué te prepara:

La Inteligencia Artificial y la Mecatrónica son disciplinas profesionales en continuo cambio, las cuales deber ser vistas desde un enfoque multidisciplinar. Así, con el presente pack de materiales didácticos se aportarán los conocimientos necesarios y actualizados en materia de robots; sistemas de control, diseño y desarrollo; robótica; mecánica; electrónica; etcétera. Todo desde una perspectiva global y acorde a las necesidades que el profesional requiere.

A quién va dirigido:

El presente curso está dirigido a todos aquellos ingenieros informáticos, electrónicos, industriales o mecánicos que quieran ampliar más sus conocimientos, recibiendo una formación especializada en la materia y marcar así el factor diferenciador en un mundo cada vez más importante y en continuo cambio, como es el campo de la Inteligencia Artificial y la Mecatrónica, sin olvidar otras áreas tales como la Mecánica.

Titulación:

Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales

Objetivos:

- Definir el concepto Inteligencia Artificial. - Desarrollar el término mecatrónica. - Referir las aplicaciones que posee la Inteligencia Artificial en los campos de la Robótica, Mecánica, Electrónica, Ingeniería,? - Establecer las posibilidades de la mecatrónica en el control y desarrollo de sistemas. - Implementar algoritmos de búsqueda de rutas más eficientes. - Definir los algoritmos genéticos y su uso en Ingeniería, Robótica, Electrónica,? - Fijar la importancia de las redes neuronales.

Salidas Laborales:

Industria / Automatización Industrial / Ingeniería / Informática / Programación / Desarrollo / Mecánica / Electrónica

Resumen:

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.

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MECATRÓNICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: POSIBILIDADES
  1. Inteligencia Artificial: introducción.
  2. Inteligencia de los seres vivos.
  3. Inteligencia Artificial.
  4. Dominios de aplicación.
  5. El campo de la mecatrónica.
  6. Las posibilidades de la Inteligencia Artificial.
  7. Mecatrónica e Inteligencia Artificial.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
    1. ¿Qué es un sistema experto en polígonos?
    2. Estructura de un sistema experto.
    3. Inferencia: tipos.
    4. 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
  1. Introducción a la lógica difusa.
  2. Conjuntos difusos y grados de pertenencia.
  3. Operadores sobre los conjuntos difusos.
  4. Creación de reglas.
  5. Fuzzificación y defuzzificación.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA DE RUTAS
    1. Introducción a la búsqueda de rutas.
    2. Rutas y grafos.

- Ejemplo.

  1. Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas e "inteligentes".
  2. Implementación.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. ¿Qué son los algoritmos genéticos?
  2. Evolución biológica y artificial.
  3. Elección de la representación.
  4. Evaluación, selección y supervivencia.
  5. Reproducción: crossover y mutación.
  6. Dominios de aplicación.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES
  1. Introducción a las redes neuronales.
  2. Origen biológico.
  3. La neurona formal.
  4. Perceptrón.
  5. Redes feed-forward.
  6. Aprendizaje.
  7. Otras redes.