Asignaturas Básicas

Objetivo: EI objetivo es conocer la teoría y conceptos básicos de lógica difusa, así como los métodos existentes para la construcción de sistemas difusos en aplicaciones de control inteligente, reconocimiento de patrones, bases de datos difusas, entre otras, para la resolución de problemas con alta incertidumbre.

Contenido Sintético:

1. Introducción a los Sistemas Difusos

2. Conjuntos Difusos

3. Lógica Difusa

4. Modelación Difusa

5. Aplicaciones de Sistemas Difusos

Objetivo: Conocer los fundamentos, técnicas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial, permitiendo diseñar e implementar soluciones a problemas complejos en diversas áreas del conocimiento, garantizando su uso ético y responsable.

Contenido Sintético:

1. Introducción a la inteligencia artificial

2. Fundamentos de búsqueda y algoritmos bioinspirados

3. Conocimiento y razonamiento para agentes autónomos

4. Áreas de la inteligencia artificial y sus aplicaciones

5. Ética de la inteligencia artificial y su regulación

6. Inteligencia Artificial en la Sociedad

Objetivo: Conocer y aplicar conceptos básicos de probabilidad y estadística en la solución de problemas del mundo real con métodos de aprendizaje automático y ciencia de datos.

Contenido Sintético:

1. Descripción y visualización de datos

2. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

3. Pruebas de hipótesis, paramétricas y no paramétricas

4. Estadística Bayesiana

Objetivo: Conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje automático para dar soluciones innovadoras a problemas complejos.

Contenido Sintético:

1. Introducción al aprendizaje automático

2. Aprendizaje supervisado

3. Aprendizaje no supervisado

4. Aprendizaje por refuerzo