260€
221€
-15% (hasta el 30/09/2025)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Este Curso de Inteligencia Artificial y Mecatrónica está dirigido a complementar a profesionales, ingenieros de Robótica y Mecatrónica, técnicos del sector, investigadores, profesionales del área de programación e inteligencia artificial. Añadiendo también a estudiantes que deseen adquirir conocimientos avanzados de esta temática
Objetivos
- Repasar los conceptos básicos del Big Data.
- Tratar los puntos sobre la propiedad industrial e intelectual de la inteligencia Artificial.
- Combinar los conceptos de la mecatrónica y de la inteligencia artificial.
- Estudiar los sistemas expertos y su estructura, así como el concepto de lógica difusa.
- Ahondar en los algoritmos genéticos y las redes neuronales aplicadas a la inteligencia artificial.
Salidas Profesionales
Nuestro Curso de Inteligencia Artificial y Mecatrónica es especialmente relevante para aquellos puestos relacionados con la automatización industrial, la robótica y el desarrollo de aplicaciones para la inteligencia artificial en este sector. Aquí se contemplan labores de técnico, dirigente de proyecto, consultor o el desempeño de labores de autónomo dentro del sector.
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.
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Titulación
Titulación de Curso en Inteligencia Artificial y Mecatrónica con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.

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