Inteligencia Artificial - MC61 - 202301
Descripción del Articulo
El curso teórico-práctico de Inteligencia Artificial define y aplica conceptos de control inteligente, lógica difusa, de redes neuronales, redes convolucionales, redes recurrentes y aprendizaje reforzado profundo, para analizar y solucionar problemas de ingeniería mediante simulaciones y laboratorio...
Autor: | |
---|---|
Formato: | informe técnico |
Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/679950 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/679950 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | MC61 |
id |
UUPC_588544e9a81638e3226d318d8b03dedb |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/679950 |
network_acronym_str |
UUPC |
network_name_str |
UPC-Institucional |
repository_id_str |
2670 |
spelling |
09d3ccaee6e71bfced7d0d6ace858f87500Vargas Machuca Acevedo, Dante Anael2024-11-24T19:39:01Z2024-11-24T19:39:01Z2023-03http://hdl.handle.net/10757/679950El curso teórico-práctico de Inteligencia Artificial define y aplica conceptos de control inteligente, lógica difusa, de redes neuronales, redes convolucionales, redes recurrentes y aprendizaje reforzado profundo, para analizar y solucionar problemas de ingeniería mediante simulaciones y laboratorios. Estas herramientas modernas para la Ingeniería Mecatrónica, son fundamentales en el desarrollo de los profesionales, y por ello, su empleo exige habilidades técnicas innovadoras en los campos en los que el profesional pueda desempeñarse, todo bajo un comportamiento ético. El curso de Inteligencia Artificial ha sido diseñado con el propósito de permitir que el futuro ingeniero mecatrónico desarrolle habilidades para la solución de problemas de ingeniería de control inteligente, inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje reforzado profundo. El curso contribuye directamente al desarrollo de la competencia general de Razonamiento cuantitativo (nivel avanzado) y la competencia específica de la ABET 6 (nivel avanzado). Requisito: 165 créditos aprobadosapplication/pdfspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCMC61Inteligencia Artificial - MC61 - 202301info:eu-repo/semantics/report2024-11-24T19:39:02ZTHUMBNAILMC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.jpgMC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg52553https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/679950/3/MC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.jpg581240849f8ba0f4c896f446d9f25775MD53falseTEXTMC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.txtMC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.txtExtracted texttext/plain17618https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/679950/2/MC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.txtdbd22cdcd39cee54b7f46fed416556baMD52falseORIGINALMC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdfapplication/pdf18427https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/679950/1/MC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf1a35155e7879c860673bacd4aa274c83MD51true10757/679950oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6799502024-11-26 05:11:36.851Repositorio académico upcupc@openrepository.com |
dc.title.none.fl_str_mv |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 |
title |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 |
spellingShingle |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 Vargas Machuca Acevedo, Dante Anael MC61 |
title_short |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 |
title_full |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 |
title_fullStr |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 |
title_full_unstemmed |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 |
title_sort |
Inteligencia Artificial - MC61 - 202301 |
author |
Vargas Machuca Acevedo, Dante Anael |
author_facet |
Vargas Machuca Acevedo, Dante Anael |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Vargas Machuca Acevedo, Dante Anael |
dc.subject.none.fl_str_mv |
MC61 |
topic |
MC61 |
description |
El curso teórico-práctico de Inteligencia Artificial define y aplica conceptos de control inteligente, lógica difusa, de redes neuronales, redes convolucionales, redes recurrentes y aprendizaje reforzado profundo, para analizar y solucionar problemas de ingeniería mediante simulaciones y laboratorios. Estas herramientas modernas para la Ingeniería Mecatrónica, son fundamentales en el desarrollo de los profesionales, y por ello, su empleo exige habilidades técnicas innovadoras en los campos en los que el profesional pueda desempeñarse, todo bajo un comportamiento ético. El curso de Inteligencia Artificial ha sido diseñado con el propósito de permitir que el futuro ingeniero mecatrónico desarrolle habilidades para la solución de problemas de ingeniería de control inteligente, inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje reforzado profundo. El curso contribuye directamente al desarrollo de la competencia general de Razonamiento cuantitativo (nivel avanzado) y la competencia específica de la ABET 6 (nivel avanzado). Requisito: 165 créditos aprobados |
publishDate |
2023 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-11-24T19:39:01Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-11-24T19:39:01Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2023-03 |
dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report |
format |
report |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10757/679950 |
url |
http://hdl.handle.net/10757/679950 |
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.es_PE.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) Repositorio Académico - UPC |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UPC-Institucional instname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas instacron:UPC |
instname_str |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
instacron_str |
UPC |
institution |
UPC |
reponame_str |
UPC-Institucional |
collection |
UPC-Institucional |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/679950/3/MC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.jpg https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/679950/2/MC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf.txt https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/679950/1/MC61_Inteligencia_Artificial_202301.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
581240849f8ba0f4c896f446d9f25775 dbd22cdcd39cee54b7f46fed416556ba 1a35155e7879c860673bacd4aa274c83 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio académico upc |
repository.mail.fl_str_mv |
upc@openrepository.com |
_version_ |
1846066088232615936 |
score |
13.361153 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).