Algoritmos Inteligentes para Control de Procesos

UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
M E R I D A - V E N E Z U E L A
Escuela de Ingeniería de Sistemas
PROGRAMA DEL CURSO: Algoritmos Inteligentes para Control de Procesos
TIPO: Electiva
PRELACIÓN: Control 1
CÓDIGO: ISPAIC
UBICACIÓN: del 7mo al 9no semestre
TPLU: 3 2 0 4
CICLO: Profesional
JUSTIFICACIÓN
El curso de algoritmos inteligentes surge como una necesidad de estudiar las técnicas
emergentes de la inteligencia artificial, cada día más utilizadas en los ambientes industriales
en tareas tales como: Identificación, control, supervisión, diagnóstico y detección de fallas.
Entre las técnicas fundamentales de la computación inteligente se encuentran: Los sistemas
expertos, las redes neuronales, la lógica difusa y los algoritmos genéticos. El curso brindará
una introducción a las técnicas antes mencionadas, así como el estudio del estado del arte
de sus utilizaciones en el área de control de procesos.
OBJETIVOS
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Estudiar las metodologías para el desarrollo de sistemas inteligentes
Presentar esquemas industriales donde se utilicen sistemas inteligentes
Desarrollar proyectos donde se usen las diferentes técnicas inteligentes estudiadas
Analizar nuevas alternativas de utilización de las técnicas inteligentes a problemas de
control.
CONTENIDO PROGRAMATICO
Unidad I:
Inteligencia artificial
Tema 1. Introducción a la inteligencia artificial. Motivación. Aspectos históricos.
Estado del arte.
Tema 2. Sistemas expertos. Antecedentes históricos. Componentes de los Sistemas
Basados en Conocimiento. Ingeniería de Conocimiento. Metodología para
el desarrollo de Sistemas Expertos. Arquitecturas de Sistemas Expertos en
Control de Procesos. Ejemplos de aplicación.
Unidad II: Redes Neuronales
Tema 1. Introducción. Resumen histórico. Configuraciones topológicas.
Tema 2. Algoritmos de entrenamiento. Aplicaciones y ejemplos.
Unidad III: Diseño lógico difuso
Tema 1. Introducción. Los conjuntos y operadores difusos.
Tema 2. La lógica de razonamiento difuso. Aplicaciones y ejemplos.
Unidad IV: Algoritmos genéticos
Tema 1. Introducción. Principios de operación. Operadores genéticos.
Tema 2. Aplicaciones industriales. Problemas de optimización, hibridación con
otras técnicas inteligentes.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA
La enseñanza de este curso se realizará a través clases teórico-prácticas y clases guiadas en
el laboratorio.
RECURSOS
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Recursos multimedia: proyector multimedia, proyector de transparencias.
Computadora portátil
Laboratorio bien dotado de computadoras para realizar la parte práctica de la materia.
Acceso a Internet
EVALUACIÓN
Serán evaluados los siguientes aspectos:
• Asistencia
• Participación en clase
• Evaluación del conocimiento teórico a través de pruebas parciales escritas
• Evaluación del conocimiento práctico a través de prácticas de laboratorio realizadas con
un reporte de los resultados de sus investigaciones según el formato de alguna revista
internacional.
BIBLIOGRAFÍA
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