Este sílabo describe un curso de inteligencia artificial que cubre temas como redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos. El curso consta de 14 semanas que incluyen explicaciones teóricas y prácticas en laboratorio. Los estudiantes aprenderán sobre diferentes tipos de redes neuronales, sus aplicaciones, y cómo usar lógica difusa y computación evolutiva para la solución de problemas de ingeniería. Serán evaluados a través de prácticas grupales e individuales, laboratorios y un examen final.

1. 1
SÍLABO W0I9 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2014-2
1. DATOS GENERALES
Facultad:
Ingeniería de Sistemas y Electrónica
Carrera:
Ingeniería Mecatrónica
Número de créditos:
03
Coordinador:
Alberto Alvarado Rivera
Requisitos:
WCT3 Control III
2. FUNDAMENTACIÓN
El presente curso permitirá al estudiante comprender y desarrollar algoritmos para el reconocimiento de patrones, basado en la teoría de las redes neuronales artificiales. Asimismo, aprende el uso de una teoría alternativa de control de procesos a través de los conceptos de lógica difusa.
3. SUMILLA
El curso inicia con una introducción a la inteligencia artificial, sistemas expertos, lógica difusa, algoritmos genéticos y redes neuronales, esta a su vez comprende: características, elementos básicos y aplicaciones, asimismo, fundamentos de neurona biológica y artificial. Se desarrolla el procesamiento neuronal con los tipos de arquitectura, aprendizaje, reglas de aprendizaje, aplicaciones reales tales como control de calidad, visión robótica entre otras.
4. LOGROS DE APRENDIZAJE
a) El alumno conoce diversas topologías en redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos para la solución de problemas de ingeniería.
5. CONTENIDOS
Introducción al Curso: Redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos.
Semana 01
Fundamentos biológicos de neurona, inspiración biológica para las redes neuronales, procesamiento neuronal biológico y artificial.
Semana 02
Redes neuronales: conceptos, características, topologías.
Semana 03
Red Perceptron
Semana 04
Red neuronal lineal: ADALINE.
Limitaciones de da la red neuronal lineal y propuesta de una red neuronal MLP.
Semana 05
Red neuronal Perceptron multicapa (MLP). Algoritmo Least Mean Square y Back Propagation.
Semana 06
Aplicaciones como aproximador universal de funciones, clasificador de padrones (Ejemplo: nariz electrónica), clasificador de riesgo financiero.
Semana 07

2. 2
Redes autoorganizadas.
Semana 08
Redes autoorganizadas: ejercicios de aplicación como compresor de imágenes, clustering de información.
Semana 09
Redes neuronales radial basic. Comparación con la red MLP.
Semana 10
Lógica difusa: introducción.
Semana 11
Codificación (fuzzification). Decodificación (defuzification).
Semana 12
Computación evolutiva
Semana 13
Aplicaciones en optimización de procesos de control.
Semana 14
6. METODOLOGÍA
El curso se realiza desde el enfoque teórico y práctico. El enfoque teórico comprende actividades individuales (exposición, explicación y solución de problemas), promoviendo la participación activa de los estudiantes a través del diálogo permanente, a fin de consolidar el aprendizaje de los temas.
El enfoque práctico se desarrolla por medio de experiencias en el laboratorio de cómputo, con la ayuda de un software de simulación que permiten realizar la demostración de los temas tratados.
7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
El promedio final del curso será
0.1PC1 + 0.1PC2 + 0.2PC3 + 0.2PL + 0.4EF
PC1 es Práctica Calificada Grupal de 4 Estudiantes
PC2 y PC3 son Prácticas Calificadas Individuales
PL es Promedio de Laboratorios Calificados
([LC1 + LC2 + LC3] / 3)
EF es Examen Final
Nota: Sólo se podrá rezagar el Examen Final. El examen rezagado incluye los contenidos de todo el curso. No se elimina ninguna práctica calificada. La nota mínima aprobatoria es 12 (doce).
8. FUENTES DE INFORMACIÓN
Bibliografía base: BONIFACIO, MARTÍN DEL BRIO: “Redes Neuronales y Sistemas Borrosos”. Edición 2010 DEMUTH, HOWARD; HAGAN MARTIN AND BEALE: “Neural Network TOOLBOX”.2009
Bibliografía complementaria: PASSINO KEVIN M. YURKOVICH STEPHEN. “Fuzzy Control”. Edición 2010 HAYKIN, SIMON. “Neural Networks”. Edición 2009
9. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

3. 3
Semana
Contenidos o temas
Actividad
Semana 1
Introducción al curso: redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos.
El alumno entiende de la importancia de la Inteligencia Artificial
Semana 2
Fundamentos biológicos de neurona, inspiración biológica para las redes neuronales. Procesamiento neuronal biológico y artificial.
El alumno conoce los fundamentos de las redes neuronales artificiales y su comparación con el modelo biológico
Semana 3
Redes neuronales: conceptos, características, topologías. Tipos de entrenamiento, funciones de transferencia. Aplicaciones industriales y control de calidad. Introducción a la Red Perceptron Simple. Característica, topología, función de Transferencia.
El alumno conoce las características de las redes neuronales artificiales
Semana 4
Red perceptron, algoritmo de aprendizaje, aplicaciones como clasificadores.
Limitaciones ejemplo XOR. Ejercicios
El alumno entiende la complejidad y desarrolla algoritmos de la red perceptron
Semana 5
Red neuronal lineal: ADALINE. Arquitectura, algoritmo de aprendizaje. Aplicaciones como aproximador lineal de funciones y filtro adaptativo.
Limitaciones de da la red neuronal lineal y propuesta de una red neuronal MLP.
El alumno conoce de la red neuronal lineal y sus aplicaciones.
Práctica Calificada 1
Semana 6
Red neuronal Perceptron multicapa (MLP): necesidad de su creación, arquitectura, topologías, función de transferencia, limitaciones. Algoritmo least mean square y back propagation.
El alumno conoce de la red Perceptron multicapa
Laboratorio Calificado 1– Grupo A.
El grupo B realiza tarea domiciliaria
Semana 7
Aplicaciones como aproximador universal de funciones, clasificador de padrones (Ej. Nariz electrónica), clasificador de riesgo financiero.
El alumno conoce de la aplicación de la redes MLP
Laboratorio Calificado 1– Grupo B.
El grupo A realiza tarea domiciliaria
Semana 8
Redes Autoorganizadas: conceptos de neurociencia de autoorganización cerebral. Red neuronal autoorganizada (Kohonen). Arquitectura, algoritmo de aprendizaje. Aplicaciones como reductor de dimensiones para datos de visión artificial.
El alumno conoce de las redes autoorganizadas y de su aplicación
Práctica Calificada 2.
Semana 9
Redes autoorganizadas: ejercicios de aplicación
El alumno conoce de las

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como compresor de imágenes, clustering de información.
redes autoorganizadas y sus aplicaciones.
Laboratorio Calificado 2– Grupo A.
El Grupo B realiza tarea domiciliaria.
Semana 10
Redes neuronales radial basic. Arquitectura, algoritmo de aprendizaje, ventajas, desventajas. Aplicaciones como aproximador de funciones. Comparación con la red MLP.
Laboratorio Calificado 2– Grupo B.
El Grupo A realiza tarea domiciliaria.
Semana 11
Lógica difusa: introducción, conjuntos borrosos, variables lingüísticas.
El alumno conoce de la lógica difusa.
Práctica Calificada 3
Semana 12
Codificación (fuzzification). Decodificación (defuzzification). Evaluación de reglas. Estructura de controlador difuso modelo mandani
Aplicación de un controlador difuso para de péndulo Invertido.
El alumno conoce de la codificación y de la decodificación en base a un controlador difuso.
Laboratorio Calificado 3– Grupo A.
El Grupo B realiza tarea domiciliaria.
Semana 13
Computación evolutiva: características, teoría de evolución de Charles Darwin. Algoritmos genéticos. Función objetivo. Operadores genéticos.
El alumno conoce de la computación evolutiva.
Laboratorio Calificado 3– Grupo B
El Grupo A realiza tarea domiciliaria.
Semana 14
Aplicaciones en optimización de procesos de control, selección de variables para redes neuronales, problema del viajante.
El alumno realiza aplicaciones de redes neuronales en diferentes campos de la ingeniería.
Semana 15
Examen Final
FECHA DE ACTUALIZACIÓN: 20/05/2014.