CURSO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MECATRÓNICA

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.
3. Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas e "inteligentes".
4. 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.