PLAN ANALTICO
1. DATOS INFORMATIVOS
CARRERA: INGENIERA ELECTRNICANOMBRE DE LA
ASIGNATURA:INTELIGENCIA ARTIFICIALMODALIDA: PRESENCIAL |X|
SEMIPRESENCIAL |_| A DISTANCIA |_|NMERO DE CRDITOS: 6NIVEL:
NOVENO
2. DESCRIPCIN DE LA ASIGNATURA
En la presente materia se desarrollarn los conceptos y
aplicaciones referentes a la inteligencia artificial, las redes
neuronales y el control difuso.
3. OBJETIVOS DE APRENDIZAJE
3.1 GeneralInterpretar y aplicar los conceptos de la
inteligencia artificial, las redes neuronales y el control difuso
para desarrollar sistemas de control expertos.3.2 Especficos Disear
sistemas de control difuso aplicados a procesos reales. Disear una
red neuronal artificial para desarrollar sistemas de control
expertos Aplicar las Redes Neuronales Artificiales y la Lgica
Difusa en proyectos prcticos
4. CONTENIDOS COGNITIVOS PROCEDIMENTALES Y ACTITUDINALES
1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL.1.1 Antecedentes de la Inteligencia
Artificial.1.2 Inteligencia Artificial vs. Inteligencia Natural.1.3
Diferencia entre I.A. y la programacin convencional.1.4 Ramas que
componen la I.A.1.5 Sistemas de control inteligente vs. control
convencional.1.6 Aplicaciones de la I.A.
2. SISTEMAS DE CONTROL DIFUSOS. 2.1. Introduccin.2.2.
Fundamentos de teora de conjuntos difusos. 2.3. Teora de lgica
difusa.2.4. Descripciones lingsticas difusas.2.5 Sistemas de
inferencia difusos. 2.6. Controladores difusos 2.7. Implementacin
de controladores difusos
3. SISTEMAS DE CONTROL CON REDES NEURONALES.3.1 Introduccin.3.2
Neurona biolgica y neurona artificial.3.3 Elementos y estructura de
una red neuronal artificial.3.4 Arquitecturas de redes neuronales
artificiales.3.5 Mecanismos de Aprendizaje.3.6 Red neuronal
perceptron.3.7 Red neuronal adaline y madaline.3.8 Perceptron
multicapa y algoritmo backpropagation.3.9 Mapas auto-organizados de
Kohonen.3.10. Aplicaciones
4. SISTEMAS DE CONTROL NEURO-DIFUSOS4.1 Introduccin4.2 Algoritmo
de aprendizaje hbrido4.3 Redes adaptativas ANFIS4.4 Modelado
neuro-difuso4.5 Implementacin de controladores neuro-difusos.
5. MTODOS DE APRENDIZAJESe regir a lo que se indica en el
Reglamento Interno de Rgimen Acadmico vigente en la Universidad
Politcnica Salesiana.
6. EVALUACINSe regir a lo que se indica en el Reglamento Interno
de Rgimen Acadmico vigente en la Universidad Politcnica
Salesiana.
7. PLANIFICACIN DE ACTIVIDADES
OBJETIVOSACTIVIDADES DE APRENDIZAJERECURSOSCRITERIOS DE
EVALUACINPUNTAJETIEMPO
PRESENCIALTRABAJO AUTNOMOEN EL AVAC
8. BIBLIOGRAFA
BIBLIOGRAFIA BASE[1] P. Ponce, (2010). Inteligencia artificial
con aplicacin a la ingeniera. (1ra Ed). Mxico:
Alfaomega.BIBLIOGRAFA COMPLEMENTARIA[2] A. Garca, (2012).
Inteligencia artificial : fundamentos, prctica y aplicaciones. (1ra
Ed). Madrid : RC Libros, Mxico, D. F. : Alfaomega Grupo Editor[3]
P. Ponce, F. Ramrez-Figueroa, (2010). Intelligent Control Systems
with LabVIEW. (1ra Ed). Londres.[4] E. Caicedo, (2009). Una
aproximacin prctica a las redes neuronales artificiales. (1ra Ed).
Cali : Programa Editorial Universidad del Valle. [5] Martn del Bro,
Bonifacio, (2007). Redes neuronales y sistemas borrosos. (3ra Ed).
Mxico : Alfaomega Grupo Editor.[6] E. Sanchez, (2006). Redes
neuronales. Conceptos fundamentales y aplicaciones a control
automtico. (1ra Ed). Madrid : Pearson Educacin.
