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Anexo 5

Matemáticas Computacionales

UNIVERSIDAD


Propósito del curso : El estudiante se familiariza con las herramientas matemáticas para el estudio analítico sobre la complejidad de los algoritmos, basándose en un razonamiento matemático. Se dota al estudiante de herramientas matemáticas necesarestocásticos. Al final del curso el estudiante será capaz de:

Identifica, describe y soluciona problemas que involucran procesos estocásticos. COMPETENCIAS(Tipo y Nombre de las competencias). Competencias Genéricas:

Anexo 5

A.


UNIVERSIDAD

PROGRAMA DEL CURSO:Matemáticas Computacionales

Propósito del curso : El estudiante se familiariza con las herramientas matemáticas para el estudio analítico sobre la complejidad de los algoritmos, basándose en un razonamiento matemático. Se dota al estudiante de herramientas matemáticas necesarestocásticos.

Al final del curso el estudiante será capaz de:1. 2. 3.

Identifica, describe y soluciona problemas que involucran procesos estocásticos.

COMPETENCIAS(Tipo y Nombre de las competencias).

Competencias Genéricas:

Anexo 5

A. Materias Básico


UNIVERSIDAD

UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de: Identifica, describe y soluciona problemas que involucran algoritmos complejos. Determina la complejidad del algoritmo. Determina la



Competencias Genéricas: Comunicación verbal Pensamiento critico Razonamiento

analítico Resolución de

problemas

Anexo 5. Contenidos Temáticos

Materias Básico


UNIVERSIDAD CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica, describe y soluciona problemas que involucran algoritmos complejos.Determina la complejidad del algoritmo.Determina la



Competencias Genéricas:Comunicación verbalPensamiento criticoRazonamiento analíticoResolución de problemas

Contenidos Temáticos

Materias Básico



UNIDAD ACADEMICA








Materias Básico


UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : El estudiante se familiariza con las herramientas matemáticas para el estudio analítico sobre la complejidad de los algoritmos, basándose en un razonamiento matemático. Se dota al estudiante de herramientas matemáticas necesar




Competencias Genéricas:Comunicación verbalPensamiento criticoRazonamiento analítico Resolución de problemas


Materias Básico


AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA





COMPETENCIAS (Tipo y Nombre de las

Competencias Genéricas:Comunicación verbalPensamiento criticoRazonamiento

Resolución de problemas


Materias Básico



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica, describe y soluciona problemas que involucran algoritmos complejos.Determina la complejidad del algoritmo.Determina la factibilidad de algoritmos.


(Tipo y Nombre de las


Resolución de


Materias Básico


AUTÓNOMA DE

CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica, describe y soluciona problemas que involucran algoritmos complejos.Determina la complejidad del algoritmo.

factibilidad de algoritmos.Identifica, describe y soluciona problemas que involucran procesos estocásticos.

Competencias Genéricas: Comunicación verbalPensamiento critico


Materias Básico – Obligatorias


AUTÓNOMA DE

UNIDAD ACADEMICA


El estudiante se familiariza con las herramientas matemáticas para el estudio analítico sobre la complejidad de los algoritmos, basándose en un razonamiento matemático. Se dota al estudiante de herramientas matemáticas necesar



Comunicación verbal Pensamiento critico


Obligatorias

AUTÓNOMA DE

PROGRAMA DEL CURSO: Matemáticas Computacionales




DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de aprendizaje, temas y subtemas)

1.


Obligatorias

AUTÓNOMA DE





DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de aprendizaje, temas y subtemas)1.


Obligatorias

DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de horas por semana:

Total de horas semestre:Fecha de actualización:Materia requisito:





Identidades binomiales.1. 2. 3. 4. 5. 6.

Obligatorias



El estudiante se familiariza con las herramientas matemáticas para el estudio analítico sobre la complejidad de los algoritmos, basándose en un razonamiento matemático. Se dota al estudiante de herramientas matemáticas necesarias para estudiar, analizar y programar procesos




Identidades binomiales. Identidades básicas. Obtención de identidades. Relaciones inversas. Operadores de cálculo. Serie híper Identidades con números

armónicos.

Obligatorias

DES: Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de horas por semana:


El estudiante se familiariza con las herramientas matemáticas para el estudio analítico sobre la complejidad de los algoritmos, basándose en un razonamiento matemático. Se dota al estudiante

ias para estudiar, analizar y programar procesos




Identidades binomiales.Identidades básicas.Obtención de identidades.Relaciones inversas.Operadores de cálculo.Serie híperIdentidades con números armónicos.

Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan de estudios:Créditos Total de horas por semana:

Prácticas complementarias:





factibilidad de algoritmos. Identifica, describe y soluciona problemas que involucran procesos estocásticos.

DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de aprendizaje, temas y

Identidades binomiales.

Identidades básicas.Obtención de identidades.Relaciones inversas.Operadores de cálculo.Serie híperIdentidades con números armónicos.

Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre: Área en plan de estudios:

Total de horas por semana:





Al final del curso el estudiante será capaz de: Identifica, describe y soluciona problemas que involucran algoritmos complejos.Determina la complejidad del algoritmo.



Identidades binomiales.Identidades básicas.Obtención de identidades.Relaciones inversas.Operadores de cálculo.Serie híperIdentidades con números armónicos.

Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:

Área en plan de estudios:






Identifica, describe y soluciona problemas que involucran algoritmos complejos.



Identidades binomiales.Identidades básicas.Obtención de identidades.Relaciones inversas.Operadores de cálculo.Serie híper-geométricaIdentidades con números armónicos.

Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia: Clave de la materia:



Prácticas complementarias:Trabajo extra clase:







Identidades binomiales.Identidades básicas.Obtención de identidades.Relaciones inversas.Operadores de cálculo.

geométricaIdentidades con números

Programa(s) Educativo(s):

Clave de la materia:










Identidades binomiales.Identidades básicas.Obtención de identidades.Relaciones inversas.Operadores de cálculo.






Total de horas semestre:Fecha de actualización:





DOMINIOS COGNITIVOS. (Objetos de aprendizaje, temas y

Identidades binomiales. Identidades básicas. Obtención de identidades.Relaciones inversas. Operadores de cálculo.





Laboratorio:Prácticas complementarias:

Trabajo extra clase:Total de horas semestre: Fecha de actualización:





(Objetos de aprendizaje, temas y

Obtención de identidades.

Operadores de cálculo. geométrica

Identidades con números



Total de horas por semana: Teoría:

Práctica


Trabajo extra clase:






Obtención de identidades.

Identidades con números

Teoría:

PrácticaTaller:







Teoría:Práctica

Taller:Laboratorio:






Teoría: Práctica

Taller: Laboratorio:

Prácticas complementarias: Trabajo extra clase:





RESULTADOS DE APRENDIZAJE. Adquiere herramientas matemáticas para el análisis de algoritmos.

IngenieríaMICBásica MICBO01 Cursos4 4 4 12 64 Enero 2012





RESULTADOS DE APRENDIZAJE.

Adquiere herramientas matemáticas para el análisis de algoritmos.

IngenieríaMIC Básica MICBO01

Cursos

Enero 2012







Ingeniería

Básica - MICBO01

Cursos Básicos

Enero 2012






Ingeniería

ObligatoriaMICBO01

Básicos

Enero 2012






Obligatoria

Básicos

Enero 2012





185

Obligatoria

Básicos




185

Obligatoria


RESULTADOS DE


complejidad de los algoritmos, basándose en un razonamiento matemático. Se dota al estudiante

Adquiere herramientas

análisis de algoritmos.

186

Competencias Especificas:

Diseño e implementación de sistemas

2. Relaciones de recurrencia 2.1. Relaciones de recurrencia

continuas. 2.1.1. Historia finita. 2.1.1.1. Coeficientes

constantes. 2.1.1.2. Coeficientes variables 2.1.2. Historia completa.

2.1.2.1. Por diferencia. 2.1.2.2. Por repertorio.

2.2. Relaciones de recurrencia no continuas.

2.2.1. Relaciones con funciones máximas (mínimas).

2.2.2. Fracciones continuas. Sucesiones de exponencial doble. 3. Métodos de operadores.

3.1. Problema del monstruo come galletas.

3.2. Asignación abierta, uniforme. 3.3. Asignación abierta, conjunción

secundaria. 4. Métodos asintóticos.

4.1. Introducción 4.2. Aproximación asintótica de la

Integral de Stieljes. 4.3. Aproximación asintótica de la

función generadora.

Realiza operaciones con relaciones de recurrencia. Identifica y realiza operaciones con algoritmos por medio de operadores funcionales, permitiéndole modelar procesos estocásticos Realiza análisis de algoritmos con métodos asintóticos

OBJETO DE APRENDIZAJE METODOLOGIA

(Estrategias, secuencias, recursos didácticos)

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE.

Centrado en la tarea Inductivo

Trabajo de equipo en la elaboración de tareas, planeación, organización, cooperación en la obtención de un producto para presentar en clase. Observación

187

Deductivo Sintético

Comparación Experimentación Aplicación Comprobación Demostración Recapitulación Definición Resumen Esquemas Modelos matemáticos Conclusión

FUENTES DE INFORMACIÓN (Bibliografía, direcciones electrónicas)

EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES (Criterios e instrumentos)

Mathematics for the analysis of algorithms. Progress in computer science and applied logic. Volume I, Third edition. Daniel H. Green & Donald E. Knuth Introduction to algorithms, second edition, Thomas H. Cormen; Charles E. Leiserson; Ronald L. Rivest; Clifford Stein, MacGraw Hill Topics in finite & Discrete Mathematics, Sheldon M. Ross, Cambridge university press. The Art of computer programming, Donald E. Knuth; Addison Wesley

Se toma en cuenta para integrar calificaciones parciales:

3 exámenes parciales resueltos en la plataforma donde se evalúa conocimientos, comprensión y aplicación. Con un valor del 30%, 30% y 40% respectivamente

La acreditación del curso se integra por:

Exámenes parciales: Trabajos extra clase tales como:

cuestionarios, resúmenes, participación en exposiciones, discusión individual, ejercicios en la plataforma, antologías, mapa mental.

Nota: La calificación mínima aprobatoria será de 80

Cronograma de Avance Programático

S e m a n a s

Objetos de aprendizaje. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Identidades binomiales X X X

Relaciones de recurrencia X X X X

Métodos de operadores X X X X

Análisis asintótico X X X X X

Análisis de Sistemas Lineales

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE

Propósito del curso : Que el estudiante adquiera los conocimientos y habilidades para analizar sistemas dinámicos lineales y la obtención de soluciones a problemas de programación lineal con restricciones para resultados óptimos enteros. Objetivo: Aplicar las herramientas delineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en un proceso industrial.

(Tipo, nombre y componentes






Propósito del curso : Que el estudiante adquiera los conocimientos y habilidades para analizar sistemas dinámicos lineales y la obtención de soluciones a problemas de programación lineal con restricciones para resultados óptimos enteros.

Objetivo:Aplicar las herramientas de

lineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en un proceso industrial.






UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Análisis de Sistemas Lineales


Objetivo:Aplicar las herramientas de

lineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en un proceso industrial.

COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes

de la competencia)

Competencias Genéricas: Comunicación verbal Pensamiento critico Razonamiento analítico Resolución de

problemas

Competencias Especificas: Diseño e

implementación de sistemas



UNIDAD ACADEMICA



Objetivo: Aplicar las herramientas delineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en un proceso industrial.


de la competencia)


Competencias Especificas:Diseño e implementación de sistemas



UNIDAD ACADEMICA



Aplicar las herramientas delineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en un proceso industrial.


de la competencia)





UNIDAD ACADEMICA





de la competencia)





UNIDAD ACADEMICA





de la competencia)



implementación de



UNIDAD ACADEMICA





de la competencia)

Competencias Genéricas:Comunicación verbalPensamiento criticoRazonamiento analíticoResolución de


implementación de



UNIDAD ACADEMICA



Aplicar las herramientas delineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en

COMPETENCIAS (Tipo, nombre y componentes

de la competencia)

Competencias Genéricas: Comunicación verbalPensamiento criticoRazonamiento analítico


implementación de



UNIDAD ACADEMICA


Que el estudiante adquiera los conocimientos y habilidades para analizar sistemas dinámicos lineales y la obtención de soluciones a problemas de programación lineal con restricciones para resultados óptimos enteros.

Aplicar las herramientas de sistemas dinámicos a filtros y reguladores; aplicar la programación lineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en


Comunicación verbal Pensamiento critico Razonamiento analítico


implementación de



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Análisis de Sistemas Lineales

Que el estudiante adquiera los conocimientos y habilidades para analizar sistemas dinámicos lineales y la obtención de soluciones a problemas de programación lineal con restricciones para

sistemas dinámicos a filtros y reguladores; aplicar la programación lineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en


Razonamiento analítico





Sistemas Dinámicos Linealeshoras) 1. Fundamentos de Sistemas Lineales Dinámicos




Sistemas Dinámicos Linealeshoras) 1. Fundamentos de Sistemas Lineales Dinámicos 1.1 Modelos Lineales Dinámicos





DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y

Sistemas Dinámicos Linealeshoras)

1. Fundamentos de Sistemas Lineales Dinámicos

1.1 Modelos Lineales Dinámicos






Sistemas Dinámicos Lineales


1.1 Modelos Lineales Dinámicos Continuos y Discretos

1.1.1 EcuacionesDiferenciales y de Diferencia1.1.2 Funciones y Matrices de Transferencia Continuas y Discretas









1.1 Modelos Lineales Dinámicos Continuos y Discretos 1.1.1 EcuacionesDiferenciales y de Diferencia1.1.2 Funciones y Matrices de Transferencia Continuas y Discretas







Subtemas)Sistemas Dinámicos Lineales
































Subtemas) Sistemas Dinámicos Lineales

1. Fundamentos de Sistemas ( 15 horas)

1.1 Modelos Lineales Dinámicos Continuos y Discretos 1.1.1 EcuacionesDiferenciales y de Diferencia1.1.2 Funciones y Matrices de Transferencia Continuas






Trabajo extra clase:Total de horas semestre:Fecha de actualización:Materia requisito:






1.1 Modelos Lineales Dinámicos Continuos y Discretos 1.1.1 Ecuaciones Diferenciales y de Diferencia1.1.2 Funciones y Matrices de Transferencia Continuas





Trabajo extra clase:Total de horas semestre:Fecha de actualización:






1.1 Modelos Lineales Dinámicos Continuos y Discretos

Diferenciales y de Diferencia1.1.2 Funciones y Matrices de Transferencia Continuas



Total de horas por semana:Teoría:

PrácticaTaller:





DOMINIOS COGNITIVOS. (Objetos de estudio, temas y

Sistemas Dinámicos Lineales (24







PrácticaTaller:





(Objetos de estudio, temas y

(24



Teoría:

Práctica Taller:

Laboratorio: Prácticas complementarias:




(24


Diferenciales y de Diferencia

IngenieríaMICBásica MICBO02 Cursos Básicos44

4 12

64Enero de 2012



(Por objeto de estudio).Nivel de abstracción requerido considerando la taxonomía de Bloom Comprensión Comprensión

IngenieríaMICBásica MICBO02 Cursos Básicos4 4 4 12 64 Enero de 2012




(Por objeto de estudio).Nivel de abstracción requerido considerando la taxonomía de Bloom

Comprensión

Comprensión


Cursos Básicos

Enero de 2012





Comprensión

Comprensión

Ingeniería

Básica - ObligatoriaMICBO02

Cursos Básicos

Enero de 2012





Comprensión

Comprensión

Ingeniería

ObligatoriaMICBO02

Cursos Básicos

Enero de 2012





Comprensión

Comprensión

Obligatoria

Cursos Básicos

Enero de 2012





188

Obligatoria





188

Obligatoria





lineal, a la determinación de cantidad de elementos requeridos como máquinas, personal, etc. en

(Por objeto de estudio).

requerido considerando

189

1.2 Análisis Cualitativo (puntos de equilibrio, Variabilidad en el tiempo, órbitas periódicas, estabilidad) 1.3 Análisis de Respuesta en la Frecuencia 1.4 Análisis de Estabilidad 2. Aplicaciones de Sistemas Lineales Dinámicos (9 horas)

2.1 Filtrado 2.1.1 Tipos de Filtros 2.1.2 Diseño e Implementación (una metodología aplicada y otras definidas) 2.2 Control 2.2.1 Regulación 2.2.2 Seguimiento de Trayectorias

Programación Entera (24 horas.) 3. Programación Lineal (6 horas) 3.1 Estructura Matemática 3.2 Hipótesis 3.3 Modelos 3.4 Método Simplex 4. Restricciones para Resultados Óptimos Enteros (18 horas) 4.1 Métodos Heurísticos 4.2 Método de Ramificar y Acotar (Branch & Bound) 4.3 Método de Cortes de Gomory

Comprensión Aplicación Aplicación Conocimiento Aplicación Aplicación Conocimiento Conocimiento Conocimiento Conocimiento Aplicación Comprensión Aplicación Aplicación

190





El profesor podrá utilizar las estrategias y secuencias que considere convenientes para que el estudiante logre el aprendizaje requerido. Los recursos didácticos podrán ser entre otros: Exposiciones, demostraciones, discusiones de grupo, preguntas y respuestas, revisión de literatura, laboratorios, talleres, presentaciones por especialistas invitados de la industria.

Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante interprete, contraste, distinga o discuta los siguientes conceptos con relación a sistemas dinámicos Ecuaciones Diferenciales Lineales y No lineales en forma escalar y matricial Ecuaciones de Diferencia Lineales y No Lineales en forma escalar y matricial Funciones y Matrices de Transferencia Continuas y Discretas Puntos de equilibrio, variabilidad en el tiempo, órbitas periódicas, constante de Tiempo, coeficiente de amortiguamiento, tiempo de establecimiento, frecuencia natural, frecuencia amortiguada.

191

Programación Entera

Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente Tipos de Filtros Seguimiento de trayectorias Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante obtenga la respuesta en la frecuencia de sistemas dinámicos y la represente por medio de diagramas de Bode. Determine la estabilidad de un sistema dinámico analizando su polinomio característico por medio de sus raíces y el criterio de Routh Hurwitz, considerando la transformación bilineal para sistemas discretos. Diseñe un filtro de al menos segundo orden tipo Butterworth Diseñe un regulador para sistemas de una entrada una salida. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente

192

Estructura Matemática, Hipótesis y modelos para la programación lineal. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante interprete, contraste, distinga o discuta métodos heurísticos para la solución de problemas de programación entera. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante aplique el método Simplex, el método de Ramificar y Acotar y el método de Cortes de Gomory para la solución de un problema de programación entera

193



Dorf, Richard, C, y Bishop, Robert, H. Sistemas de Control Moderno, Prentice Hall Kuo Benjamin, Sistemas Automáticos de Control, Prentice Hall Ogata Katsuhiko, Ingeniería de Control Moderna, Prentice Hall Matlab edición de estudiante, MathWorks, Prentice Hall Simulink edición de estudiante, MathWorks, Prentice Hall Jauffred, Moreno Bonett y Acosta Flores , Métodos de Optimización. Zoint, Linear and Integer Programming. Zoint Castillo, E; AJ Conejo; P Pedregal; R García y N Alguacil. Formulación y Resolución de Modelos de Programación Matemática en Ingeniería y Ciencia; Ciudad Real, España, 2002. Disponible en: Castillo, E, AJ Conejo, P Pedregal, R García, y N Alguacil. Formulación y Resolución de Modelos de Programación Matemática en Ingeniería y Ciencia. Capítulo 2. Modelización; Ciudad Real, España, 2002. Disponible en: http://www.investigacion-operaciones.com/Libro/modelizacion.pdf. Hillier, FS y GJ Lieberman. Introduction to Operations Research; Singapore: McGraw-Hill Internacional, 2005. Vanderbei, RJ. Linear Programming: Foundations and Extensions; New Jersey, USA: Princenton University, 2001.

Criterios El estudiante debe presentar satisfactoriamente al menos el 80 por ciento de las evidencias de aprendizaje solicitadas por el profesor en cada uno de los niveles de abstracción para considerar que obtuvo el nivel de competencia mínimo. Instrumentos Análisis de discusiones de grupo preguntas y respuestas análisis de foros análisis de reportes de revisión de literatura laboratorios talleres Exámenes Presentaciones

Cronograma del Avance Programático

S e m a n a s



Fundamentos de Sistemas Lineales Dinámicos

X X X X X

Aplicaciones de Sistemas Lineales Dinámicos

X X X

Programación Entera

Programación Lineal X X

Restricciones para Resultados Óptimos Enteros

X X X X X X

Ingeniería de Software Avanzada



Propósito del curso : El propósito de este curso básico obligatorio de nivel posgrado, es actualizar al de la ingeniería de software, el dominio de los procesos ingenieriles que permiten desarrollar software de forma eficiente. Se le dará al alumno conocimientos para que sepa identificar las condiciones básicas mínimas indispensables para ela medida con un nivel adecuado de robustez, administración y calidad; Objetivos:Al final del curso el estudiante será capaz de:




Propósito del curso : El propósito de este curso básico obligatorio de nivel posgrado, es actualizar al de la ingeniería de software, el dominio de los procesos ingenieriles que permiten desarrollar software de forma eficiente. Se le dará al alumno conocimientos para que sepa identificar las condiciones básicas mínimas indispensables para ela medida con un nivel adecuado de robustez, administración y calidad;

Objetivos:Al final del curso el estudiante será capaz de:



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Ingeniería de Software Avanzada


Objetivos:Al final del curso el estudiante será capaz de:

Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de software Aplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de

software desarrollados bajo procesos de ingeniería de software Garantiz

ingenieriles de software Implementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan

altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad de Realiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del cliente Administra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software. Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida d Estima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que

los minimicen Diseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que

garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de v Implementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la

relación costo beneficio



UNIDAD ACADEMICA



Objetivos: Al final del curso el estudiante será capaz de:

Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de software desarrollados bajo procesos de ingeniería de softwareGarantizingenieriles de softwareImplementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que los minimicenDiseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la relación costo beneficio



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:

Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de software desarrollados bajo procesos de ingeniería de softwareGarantizingenieriles de softwareImplementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que los minimicenDiseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la relación costo beneficio



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de software desarrollados bajo procesos de ingeniería de softwareGarantiza la mantenibilidad de los productos de software implementados bajo procesos ingenieriles de softwareImplementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que los minimicenDiseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la relación costo beneficio



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de software desarrollados bajo procesos de ingeniería de software

a la mantenibilidad de los productos de software implementados bajo procesos ingenieriles de softwareImplementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que los minimicenDiseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la relación costo beneficio



UNIDAD ACADEMICA




a la mantenibilidad de los productos de software implementados bajo procesos ingenieriles de softwareImplementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que los minimicen Diseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la relación costo beneficio



UNIDAD ACADEMICA


El propósito de este curso básico obligatorio de nivel posgrado, es actualizar al de la ingeniería de software, el dominio de los procesos ingenieriles que permiten desarrollar software de forma eficiente. Se le dará al alumno conocimientos para que sepa identificar las condiciones básicas mínimas indispensables para ela medida con un nivel adecuado de robustez, administración y calidad;


a la mantenibilidad de los productos de software implementados bajo procesos ingenieriles de softwareImplementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que

Diseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la relación costo beneficio



UNIDAD ACADEMICA




a la mantenibilidad de los productos de software implementados bajo procesos ingenieriles de softwareImplementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que




UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Ingeniería de Software Avanzada



a la mantenibilidad de los productos de software implementados bajo procesos ingenieriles de software Implementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que







a la mantenibilidad de los productos de software implementados bajo procesos

Implementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad deRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida dEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que

Diseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la


























Al final del curso el estudiante será capaz de: Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de software desarrollados bajo procesos de ingeniería de software








Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de software desarrollados bajo procesos de ingeniería de software








El propósito de este curso básico obligatorio de nivel posgrado, es actualizar al de la ingeniería de software, el dominio de los procesos ingenieriles que permiten desarrollar software de forma eficiente. Se le dará al alumno conocimientos para que sepa identificar las condiciones básicas mínimas indispensables para el correcto desarrollo de software estándar o a la medida con un nivel adecuado de robustez, administración y calidad;










El propósito de este curso básico obligatorio de nivel posgrado, es actualizar al de la ingeniería de software, el dominio de los procesos ingenieriles que permiten desarrollar software de forma eficiente. Se le dará al alumno conocimientos para que sepa identificar las

l correcto desarrollo de software estándar o a la medida con un nivel adecuado de robustez, administración y calidad;










































PrácticaTaller:












PrácticaTaller:









Teoría:

Práctica Taller:







Implementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan altos niveles de certidumbre sobre el grado final de usabilidad del producto finalRealiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.Interviene pertinentemente en todas las etapas del ciclo de vida del softwareEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que

Diseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que garantizan la calidad del mismo en todas las etapas del ciclo de vidaImplementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la

IngenieríaMICBásica MICBO031º Cursos Básicos44

4 12

64Enero del 2012


l correcto desarrollo de software estándar o a

Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de


Implementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan l producto final

Realiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del clienteAdministra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.

el softwareEstima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que

Diseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que ida

Implementa métricas confiables de desempeño del equipo de desarrollo para optimizar la

IngenieríaMICBásica MICBO031º Cursos Básicos4 4 4 12 64 Enero del 2012








Diseña y administrar la correcta implementación de las pruebas de software que



Cursos Básicos

Enero del 2012

El propósito de este curso básico obligatorio de nivel posgrado, es actualizar al alumno en el área de la ingeniería de software, el dominio de los procesos ingenieriles que permiten desarrollar software de forma eficiente. Se le dará al alumno conocimientos para que sepa identificar las









Ingeniería


Cursos Básicos

Enero del 2012

alumno en el área de la ingeniería de software, el dominio de los procesos ingenieriles que permiten desarrollar software de forma eficiente. Se le dará al alumno conocimientos para que sepa identificar las


Lista y distingue las diversas técnicas existentes para desarrollar software de calidadAnaliza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de




el software Estima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que



Ingeniería

ObligatoriaMICBO03

Cursos Básicos

Enero del 2012



de calidadAnaliza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de




Estima todos los costos asociados a cada etapa de desarrollo y adecua mecanismos que



Obligatoria

Cursos Básicos

Enero del 2012



de calidadAnaliza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de


Implementa técnicas de ingeniería de software en el diseño de interfaces que promuevan





194

Obligatoria



de calidad Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de softwareAplica técnicas y métodos probados para garantizar la eficiencia de los productos de



Realiza desarrollo de software que satisfaga plenamente las necesidades del cliente Administra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.



194

Obligatoria



Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de software



Administra la complejidad del desarrollo de proyectos grandes de desarrollo de software.





Analiza que mejores prácticas conducen a mejorar la eficacia de los procesos de software




195

COMPETENCIAS (Tipo Y Nombre de la competencias que nutre la materia y a las que contribuye).

DOMINIOS COGNITIVOS. (Objetos de aprendizaje, temas y subtemas)


Para todas las unidades en el temario: Competencias Genéricas:

Comunicación verbal Pensamiento critico Razonamiento analítico Resolución de

problemas Competencias Especificas:

Verificación y validación Diseño e


1. Conceptos Fundamentales de la Ingeniería de Software 1.1. Origen histórico de la

ingeniería de software. 1.2. La crisis del software 1.3. Necesidad de la ingeniería

de software. 2. Ingeniería de Requerimientos

2.1. Requerimientos funcionales y no funcionales

2.2. Obtención y análisis de requerimientos

2.3. Validación de requerimientos

2.4. Documento de requerimientos de software

3. Diseño de Software 3.1 Diseño arquitectónico

3.1.1 Estilos y patrones arquitectónicos

3.1.1.1 Tuberías y filtros 3.1.1.2 Sistemas por capas 3.1.1.3 Repositorios 3.1.1.4 Tendencias y nuevos

patrones 3.1.2 Diseño Orientado a Objetos

3.1.2.1 Objetos y clases 3.1.2.2 Proceso de

abstracción 3.1.3 Interacción hombre-maquina

3.1.3.1 Presentación de la información

3.1.3.2 Prototipos 3.1.3.3 Evaluación de la

interfaz (usabilidad) 4. Construcción del Software 4.1 Modelos de procesos de

software 4.1.1 Modelos tradicionales

4.1.1.1 Cascada 4.1.1.2 Evolutivo

4.1.2 Métodos agiles 4.1.2.1 Programación

Enumera los diferentes conceptos básicos de la ingeniería de software y entiende de la importancia de la misma Distingue los diferentes tipos de requerimientos de un sistema informático y aprende a recolectarlos, analizarlos y depurarlos en función de la calidad final del producto de software Estudia y se familiariza con los diferentes patrones arquitectónicos y técnicas de diseño, para la creación de modelos de sistemas computacionales eficientes, viables y usables. Aprende los procesos de desarrollo de software más importantes, tradicionales y no ortodoxos, además conoce y aplica correctamente y según la aplicación, las diferentes

196

extrema 4.1.2.2 SCRUM 4.1.2.3 Desarrollo rápido de

aplicaciones 4.1.3 Reutilización de software

4.1.3.1 COTS 4.1.3.2 Líneas de producto

de software 4.1.4 IS basada en componentes

5. Administración de Proyectos

de Software 5.1. Planificación del proyecto 5.2. Identificación de riesgos 5.3. Gestión del personal 5.4. Estimación de los costos

del proyecto 5.5. Gestión de la calidad

5.5.1. Mejora de procesos 5.5.1.1. MOPROSOFT 5.5.1.2. CMMI

5.6. Métricas de evaluación 6. Pruebas de Software

6.1. Importancia de las pruebas de software

6.2. Técnicas de pruebas 6.2.1. Pruebas de caja

negra 6.2.2. Pruebas de caja

blanca 6.3. Niveles de las pruebas

6.3.1. Pruebas de módulos 6.3.2. Pruebas de

integración 6.3.3. Pruebas de sistema 6.3.4. Pruebas de regresión 6.3.5. Pruebas de

aceptación 6.3.6. Otras pruebas

6.4. Diseño de artefactos de pruebas

6.5. Verificación y validación

técnicas de desarrollo de productos de software. Gestiona eficientemente los recursos asignados a proyecto de desarrollo de software. Conoce los diferentes modelos de madurez y gestión de proyectos de desarrollo de software para garantizar la calidad del producto final. Aplica técnicas de medición de la gestión para la toma de decisiones en tiempo real sobre la conducción más eficiente del proyecto. Entiende la importancia de las pruebas de software como instrumento de medición de la certidumbre de la calidad del producto final. Conoce las diversas técnicas de pruebas de software y la aplicación correcta de las mismas dependiendo de la aplicación. Diseña artefactos eficaces de prueba y los aplica pertinentemente.

197

7. Administración de la

Configuración 7.1. Principios de gestión del

cambio 7.1.1. Ley de Lehman

7.2. Mantenimiento del software 7.3. Procesos de evolución

7.3.1. Reingeniería de sistemas

7.3.2. Evolución de sistemas Legacy o heredados

7.4. La base de datos de configuraciones

7.5. Manejo de versiones 7.5.1. Nomenclaturas 7.5.2. Gestión de las

entregas 7.5.3. Herramientas CASE

para la gestión de configuraciones

Conoce y entiende el carácter evolutivo de los productos de software. Aprende a gestionar el mantenimiento de los productos de software. Administra los cambios periódicos de las distintas versiones del software. Gestiona las versiones de software eficientemente dependiendo de las necesidades periódicas del mercado.




1. Conceptos fundamentales de la Ingeniería de Software

2. Ingeniería de requerimientos

3. Diseño de software 4. Construcción del software 5. Administración de proyectos

de software 6. Pruebas de software 7. Administración de la

configuración

1. Para cada Unidad, se presenta una introducción por parte del maestro, utilizando un organizador previo temático. 2. Se dispone de una guía de estudios, la cual ayuda al manejo y estudio de los contenidos y debe entregarse al profesor al inicio del curso, este producto se utiliza para la discusión de tema por equipo y para el resto del grupo. 3. El material para el estudio de los contenidos, también se entrega al profesor al inicio del curso. Este material apoya al estudiante en su estudio para la obtención de las evidencias del aprendizaje 4. La discusión y el análisis se propician a partir del planteamiento de una situación problemática, dónde el estudiante aporte opciones de solución o resolver un caso de estudio dónde aplique conceptos ya analizados.

Se entrega por escrito o en documento electrónico: Elaboración de resúmenes. Cuestionarios. Contenidos de exposiciones. Trabajos por escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión). Exámenes escritos. Elaboración de Antologías Resolución de ejercicios en la plataforma Exámenes Elaboración de prototipos y diagramas

198

Centrado en la tarea Trabajo de equipo en la elaboración de tareas, planeación, organización, cooperación en la obtención de un producto para presentar en clase. Inductivo

Observación Comparación Experimentación

Deductivo

Aplicación Comprobación Demostración

Sintético

Recapitulación Definición Resumen Esquemas Diagramas Conclusión

Técnicas

Lectura Lectura comentada Expositiva Debate dirigido Diálogo simultáneo

Material de Apoyo didáctico: Recursos

Manual de Instrucción Materiales gráficos:

artículos, libros, diccionarios, etc.

Cañón Pintarrones Plataforma

Los resúmenes deberán abarcar la totalidad del contenido programado para dicha actividad. Los cuestionarios se reciben si están completamente contestados, no debe faltar pregunta sin responder. Las exposiciones deberán presentarse en un orden lógico:

Introducción. Resaltando el objetivo a alcanzar.

Desarrollo

temático. Responder preguntas y aclarar dudas.

Conclusión.

Entregar actividad al grupo para evaluar el contenido expuesto.

Los trabajos se reciben si cumplen con la estructura requerida, es muy importante reportar las referencias bibliográficas al final en estilo APA. Las antologías deberán indicar las referencias donde se ubican. Toda actividad académica deberá estar

199

sujeta el código de honor del programa educativo.



Ian Sommerville, “Ingeniería de Software”, 9na. edición, Pearson Addison-Wesley Roger S. Pressman. “Ingeniería de Software - Un enfoque practico” 7ma. edición, McGraw-Hill Interamericana. Frederick P. Brooks, Jr. “The Mythical Man Month”. Addison-Wesley.

Se toma en cuenta para integrar la calificación final:

3 evaluaciones parciales donde se evalúa conocimientos, comprensión y aplicación. Con un valor del 30%, 30% y 40% respectivamente

La acreditación de cada evaluación parcial se compone de:

Examen parcial (60%) Trabajos extraclase tales como

cuestionarios, resúmenes, participación en exposiciones, discusión individual, ejercicios en plataforma, desarrollo de prototipos, antologías (40%).

Nota: La calificación mínima aprobatoria es 80


S e m a n a s


Conceptos fundamentales de la Ingeniería de Software

X

Ingeniería de requerimientos X X

Diseño de software X X X X

Construcción del software X X X

Administración de proyectos de software X X

Pruebas de software X X

Administración de la configuración X X

Seminario de Investigación


Propósito del curso : El alumno será expuesto a los diversos proyectos en curso de investigación y desarrollo tecnológico, además elegirá tema de proyecto final de titulación y construirá un protocolo de investigación y/o desarrollo tecnológico mediante las herramientas del métsolucionar problemas de carácter tecnológico en vinculación con la industria. Al final del curso el estudiante será capaz de:







Propósito del curso : El alumno será expuesto a los diversos proyectos en curso de investigación y desarrollo tecnológico, además elegirá tema de proyecto final de titulación y construirá un protocolo de investigación y/o desarrollo tecnológico mediante las herramientas del métsolucionar problemas de carácter tecnológico en vinculación con la industria.



Para todas las unidades en el temario:





UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Seminario de Investigación


Al final del curso el estudiante será capaz de: Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos. Aplicar el método científico en el Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de

estudio.COMPETENCIAS

(Tipo, nombre y componentes de la competencia)



problemas


implementación de



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.Aplicar el método científico en el Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de estudio.COMPETENCIAS


Para todas las unidades en el


Competencias Especificas:Diseño e implementación de



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.Aplicar el método científico en el Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de estudio.COMPETENCIAS







UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.Aplicar el método científico en el Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de estudio. COMPETENCIAS







UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.Aplicar el método científico en el Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de


de la competencia)Para todas las unidades en el



implementación de



UNIDAD ACADEMICA





de la competencia)Para todas las unidades en el



implementación de



UNIDAD ACADEMICA


El alumno será expuesto a los diversos proyectos en curso de investigación y desarrollo tecnológico, además elegirá tema de proyecto final de titulación y construirá un protocolo de investigación y/o desarrollo tecnológico mediante las herramientas del métsolucionar problemas de carácter tecnológico en vinculación con la industria.


COMPETENCIAS (Tipo, nombre y componentes

de la competencia) Para todas las unidades en el



implementación de



UNIDAD ACADEMICA








implementación de



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Seminario de Investigación











1.

1.1

proyectos actuales1.2

1.3




1.

1.1

proyectos actuales1.2

1.3




Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.Aplicar el método científico en el planteamiento de un problema real.Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de


Seminarios de investigación y desarrollo tecnológico Las líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC)1.1.1 1.1.2 Investigaciones y

proyectos actuales Resultados de proyectos históricos Exposición de proyectos




Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.

planteamiento de un problema real.Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de


Seminarios de investigación y desarrollo tecnológico

Las líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC)1.1.1 Características.1.1.2 Investigaciones y

proyectos actualesResultados de proyectos históricosExposición de proyectos





Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.




Las líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC)

Características.1.1.2 Investigaciones y

proyectos actualesResultados de proyectos históricosExposición de proyectos





Al final del curso el estudiante será capaz de: Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.



Subtemas)


Las líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento

Características.

1.1.2 Investigaciones y proyectos actuales

Resultados de proyectos históricos Exposición de proyectos






Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.



Subtemas)




proyectos actualesResultados de proyectos

Exposición de proyectos







Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos.planteamiento de un problema real.

Formular y desarrollar un proyecto de investigación y/o aplicación en su respectiva área de


Subtemas)




proyectos actuales Resultados de proyectos











Subtemas)




Resultados de proyectos














Características. 1.1.2 Investigaciones y














1.1.2 Investigaciones y






PrácticaTaller:







Seminarios de investigación





PrácticaTaller:







Seminarios de investigación

Teoría:

Práctica Taller:




Identificar aéreas de oportunidad en desarrollo de anteproyectos. planteamiento de un problema real.


IngenieríaMICBásica MICBO04 Cursos Básicos 55.5

3 2.5 15

88Enero del 2012

El alumno será expuesto a los diversos proyectos en curso de investigación y desarrollo tecnológico, además elegirá tema de proyecto final de titulación y construirá un protocolo de investigación y/o desarrollo tecnológico mediante las herramientas del método científico para solucionar problemas de carácter tecnológico en vinculación con la industria.

planteamiento de un problema real.


(Por objeto de estudio). Entrega un ensayo donde explica la visión de las de investigación del programa educativo y detalle y justifique su interés en el o los proyectos que ,as le atraen Realiza exposición del ensayo elaborado y

IngenieríaMICBásica MICBO04 Cursos Básicos 5 5.5 3 2.5 15 88 Enero del 2012

El alumno será expuesto a los diversos proyectos en curso de investigación y desarrollo tecnológico, además elegirá tema de proyecto final de titulación y construirá un protocolo de

odo científico para solucionar problemas de carácter tecnológico en vinculación con la industria.




Entrega un ensayo donde explica la visión de las de investigación del programa educativo y detalle y justifique su interés en el o los proyectos que ,as le atraen

Realiza exposición del ensayo elaborado y


Cursos Básicos

Enero del 2012


odo científico para




Entrega un ensayo donde explica la visión de las diferentes líneas de investigación del programa educativo y detalle y justifique su interés en el o los proyectos que ,as le atraen


Ingeniería


Cursos Básicos

Enero del 2012






Entrega un ensayo donde explica la visión

diferentes líneas de investigación del programa educativo y detalle y justifique su interés en el o los proyectos que ,as le


Ingeniería

ObligatoriaMICBO04

Cursos Básicos

Enero del 2012









Obligatoria

Cursos Básicos

Enero del 2012









200

Obligatoria

Cursos Básicos

tecnológico, además elegirá tema de proyecto final de titulación y construirá un protocolo de odo científico para







200

Obligatoria




donde explica la visión diferentes líneas

programa educativo y detalle y justifique su

proyectos que ,as le

Realiza exposición del



diferentes líneas

201

sistemas Verificación y validación Investigación

tecnológica Innovación y desarrollo

tecnológico

vigentes por investigadores del programa

2. La investigación y/o

desarrollo tecnológico

2.1. La elección del tema 2.1.1 Delimitación del tema de estudio 2.1.2 Recursos para la investigación 2.1.3 Identificación del problema 2.1.4 Titulo del problema 2.1.5 Planteamiento del problema 2.2. Objetivos del proyecto 2.2.1 Objetivos generales 2.2.2 Objetivos específicos 2.3 El marco teórico 2.3.1 Antecedentes del problema 2.4 Administración del proyecto 2.4.1 Cronograma 2.4.2 Le método CPM 2.4.3 La técnica PERT 2.4.4 Estructura de un proyecto de investigación (Protocolo) 2.4.5 Evaluación del proyecto 2.5 El protocolo de investigación / desarrollo tecnológico 2.5.1 La presentación 2.5.2 La defensa

defiende su elección de tema de proyecto final de titulación. Entrega y defiende un protocolo donde formaliza la elección del tema de tesis y plantea el problema a abordar en el proyecto final de titulación.

202




1. Seminarios de investigación y desarrollo tecnológico

2. La investigación y/o desarrollo tecnológico

1. Para cada Unidad, se presenta una introducción por parte del maestro, utilizando un organizador previo temático.

2. El docente expone los diversos proyectos vigentes de investigación y/o desarrollo tecnológico

3. Para cada unidad el docente se apoya de la exposición, trabajos de investigación y practicas demostrativas.

Se entrega por escrito: Elaboración de resúmenes. Cuestionarios. Contenidos de exposiciones. Trabajos por escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión).



Serie Aprender a Investigar Modulo 1 Ciencia, Tecnología, Sociedad y Desarrollo. Luis Javier Jaramillo Sierra. Serie Aprender a Investigar Modulo 2 La Investigación. Mario Tamayo Tamayo. Serie Aprender a Investigar Modulo 3 Recolección de la Información. Yolanda Gallardo de Parada, Adonay Moreno Garzón. Serie Aprender a Investigar Modulo 5. El Proyecto de Investigación. Mario Tamayo Tamayo.


Entrega de 3 ensayos, una exposición donde se evalúa:

o Postura o Lenguaje corporal o Habilidades de comunicación

Entrega del protocolo de investigación y/o desarrollo tecnológico y su defensa donde también se evalúa:

o Postura o Lenguaje corporal o Habilidades de comunicación

La acreditación del curso se integra:

Ensayos. Exposiciones. Presentar un proyecto de

investigación y/o desarrollo tecnológico


203


S e m a n a s



X X X X X X X X X

La investigación y/o desarrollo tecnológico

X X X X X X X

Proyectos Profesionales I


Propósito del curso : El alumno sabrá como analizar el estado del arte de un tema especifico y recopilar la información científica necesaria para documentar los antecedentes de su trabajo final de titulación Al final del

COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes de la competencia)Para todas las unidades en el temario: Competencias Genéricas:




Propósito del curso : El alumno sabrá como analizar el estado del arte de un tema especifico y recopilar la información científica necesaria para documentar los antecedentes de su trabajo final de titulación

Al final del

COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes de la competencia)Para todas las unidades en el temario:



B.



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Proyectos Profesionales I


Al final del Identificar y detallar la problemática específica de un tema Documentar el estado del arte de un tema particular

COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes de la competencia)Para todas las unidades en el temario:


problemas


B. Materias Obligatorias



UNIDAD ACADEMICA



Al final del Identificar y detallar la problemática específica de un temaDocumentar el estado del arte de un tema particular

COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes de la competencia)Para todas las unidades en el



Materias Obligatorias



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar y detallar la problemática específica de un temaDocumentar el estado del arte de un tema particular







UNIDAD ACADEMICA



curso el estudiante será capaz de:Identificar y detallar la problemática específica de un temaDocumentar el estado del arte de un tema particular







UNIDAD ACADEMICA




COMPETENCIAS (Tipo, nombre y componentes de la competencia) Para todas las unidades en el






UNIDAD ACADEMICA










UNIDAD ACADEMICA


El alumno sabrá como analizar el estado del arte de un tema especifico y recopilar la información científica necesaria para documentar los antecedentes de su trabajo final de titulación








UNIDAD ACADEMICA










UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Proyectos Profesionales I










DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, Subtemas)

3.1.4

1.5

1.6





DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, Subtemas) 3. 1.4

1.5

1.6



Materia requisito:




Ciencia y Tecnología El Método Científico.1.1.1 Características.1.1.2 Perfil del científico. Tecnología.1.5.1

Innovación Tecnología 1.6.1



Materia requisito:




Ciencia y Tecnología El Método Científico.1.1.1 Características.1.1.2 Perfil del científico.Tecnología.1.5.1

tecnología e ingeniería. Innovación Tecnología

1.6.1 Impacto socioeconómico de la ciencia y la tecnología.




Materia requisito:




Ciencia y Tecnología El Método Científico.1.1.1 Características.1.1.2 Perfil del científico.Tecnología.

Relaciones entre ciencia, tecnología e ingeniería.

Innovación Tecnología Impacto socioeconómico

de la ciencia y la tecnología.




Materia requisito:


curso el estudiante será capaz de: Identificar y detallar la problemática específica de un temaDocumentar el estado del arte de un tema particular

DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio,









Materia requisito:


Identificar y detallar la problemática específica de un temaDocumentar el estado del arte de un tema particular

DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio,










Materia requisito:




Ciencia y Tecnología El Método Científico.1.1.1 Características.1.1.2 Perfil del científico.









Materia requisito:



DOMINIOS COGNITIVOS.temas y

Ciencia y Tecnología El Método Científico.1.1.1 Características.1.1.2 Perfil del científico.










Materia requisito:



DOMINIOS COGNITIVOS. temas y

Ciencia y Tecnología El Método Científico. 1.1.1 Características. 1.1.2 Perfil del científico.










Identificar y detallar la problemática específica de un tema

temas y

1.1.2 Perfil del científico.







PrácticaTaller:




Identificar y detallar la problemática específica de un tema


Impacto socioeconómico de la ciencia y la tecnología.




PrácticaTaller:




Relaciones entre ciencia,

Impacto socioeconómico de la ciencia y la tecnología.

Teoría:

Práctica Taller:




MaestríaMICObligatoriaMICO05 Cursos 55.5

3 2.5 15

88Enero del 2012Seminario de Investigación


RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio). Entregar un ensayo donde explique una rápida visión de cómo la ciencia, la tecnología y la investigación son actividades que han evolucionado con el desarrollo del hombre y la sociedad

MaestríaMICObligatoriaMICO05 Cursos 5 5.5 3 2.5 15 88 Enero del 2012Seminario de Investigación


RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio).

Entregar un ensayo donde explique una rápida visión de cómo la ciencia, la tecnología y la investigación son actividades que han evolucionado con el desarrollo del hombre y la sociedad

MaestríaMIC ObligatoriaMICO05

Cursos

Enero del 2012Seminario de Investigación




Maestría

ObligatoriaMICO05

Cursos Básicos





Obligatoria

Básicos




Entregar un ensayo donde explique una rápida visión de cómo la ciencia, la tecnología y la investigación son actividades que han evolucionado con el desarrollo del hombre y

Básicos

Enero del 2012 Seminario de Investigación

El alumno sabrá como analizar el estado del arte de un tema especifico y recopilar la información

RESULTADOS DE APRENDIZAJE. (Por objeto de estudio).


204


RESULTADOS DE



204



rápida visión de cómo la ciencia, la tecnología y la

actividades que han evolucionado con el desarrollo del hombre y



rápida visión de cómo la ciencia, la tecnología y la

desarrollo del hombre y

205


Verificación y validación

Investigación tecnológica

Innovación y desarrollo tecnológico

4. La investigación 2.1. El conocimiento científico. 2.1.1 Elementos, etapas y características del método científico. 2.1.2 Características y formas de la investigación científica. 2.2. Tipos de investigación. 2.2.1 Histórica, descriptiva, experimental, otros tipos. 2.3. Modelos y diseños de investigación. 5. Recolección de Información 3.1. Conceptos básicos de medición 3.2. Confiabilidad y validez de los instrumentos de recolección de datos.

6. El proyecto de investigación 4.1 Elementos del proyecto de investigación.

4.1.1. Elección del tema. 4.1.2 Antecedentes. 4.1.2. El problema de la

investigación. 4.1.3. Objetivos de la

investigación. 4.1.4. El marco teórico. 4.1.5. La hipótesis. 4.1.6. Las variables

4.2. Administración del proyecto 4.2.1. Cronograma 4.3. Evaluación del proyecto 4.3.1. Esquema para evaluar la investigación 4.4. El informe de investigación

4.4.1 Presentación del informe

Entrega un ensayo donde presenta el conocimiento y el método científico como punto de partida para plantear procesos de investigación además de mostrar los diferentes tipos de investigación. Realiza una exposición de las técnicas básicas para recolectar la información que se requiere para un trabajo de investigación. Realiza el capítulo de antecedentes y detalla la problemática del proyecto final de titulación

206




1. Ciencia y Tecnología 2. La investigación 3. Recolección de información 4. El proyecto de investigación


5. El docente se apoya de ejemplos de otros protocolos de investigación ya aprobados por el comité revisor.

6. Para cada unidad el docente se apoya de la exposición, trabajos de investigación y practicas demostrativas.

Se entrega por escrito: Elaboración de resúmenes. Cuestionarios. Contenidos de exposiciones. Trabajos por escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión).



Serie Aprender a Investigar Modulo 1 Ciencia, Tecnología, Sociedad y Desarrollo. Luis Javier Jaramillo Sierra. Serie Aprender a Investigar Modulo 2 La Investigación. Mario Tamayo Tamayo. Serie Aprender a Investigar Modulo 3 Recolección de la Información. Yolanda Gallardo de Parada, Adonay Moreno Garzón. Serie Aprender a Investigar Modulo 5. El Proyecto de Investigación. Mario Tamayo Tamayo.


Entrega de 3 ensayos, una exposición y el protocolo de investigación.


Ensayos. Exposiciones. Presentar un proyecto de

investigación.



S e m a n a s


Ciencia y Tecnología X X X

La investigación X X X

Recolección de información X X X

El proyecto de investigación X X X

Presentación de protocolo de tesis X X X X

Proyectos Profesionales II


Propósito del curso : El alumno construirá la estructura de su proyecto de de titulo, Proyecto terminal) mediante el método científico para establecer las líneas de trabajo y organización de los temas del trabajo final. Al final del curso el estudiante será capaz de:

COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes de la competencia) Competencias Genéricas:




Propósito del curso : El alumno construirá la estructura de su proyecto de de titulo, Proyecto terminal) mediante el método científico para establecer las líneas de trabajo y organización de los temas del trabajo final.


COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes de la competencia)





UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:



Al final del curso el estudiante será capaz de: Formar las Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo. Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y

que resultados espera obtener de ella.



problemas




UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:



Al final del curso el estudiante será capaz de:Formar las Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo.Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y que resultados espera obtener de ella.




implementación de



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:









UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:









UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:



Al final del curso el estudiante será capaz de:Formar las líneas de trabajo de su proyecto final de titulación.Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo.Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y que resultados espera obtener de ella.

COMPETENCIAS (Tipo, nombre y componentes de la competencia)





UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:



Al final del curso el estudiante será capaz de:líneas de trabajo de su proyecto final de titulación.

Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo.Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y que resultados espera obtener de ella.






UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:


El alumno construirá la estructura de su proyecto de de titulo, Proyecto terminal) mediante el método científico para establecer las líneas de trabajo y organización de los temas del trabajo final.






implementación de


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:








implementación de


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:







implementación de





DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y Subtemas)

1.

1.7

1.8

1.9






1.

1.7

1.8

1.9



Materia requisito:





Estructura de proyecto final

de titulación Requisitos para la escritura de un 1.1.1 Requisitos de fondo.1.1.2 Requisitos de forma. Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicos Estructura de un documento científico1.9.1



Materia requisito:





Estructura de proyecto final de titulaciónRequisitos para la escritura de un proyecto final de titulación.1.1.1 Requisitos de fondo.1.1.2 Requisitos de forma.Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicosEstructura de un documento

científico1.9.1 Introducción




Materia requisito:

El alumno construirá la estructura de su proyecto de de titulo, Proyecto terminal) mediante el método científico para establecer las líneas de trabajo y




Estructura de proyecto final de titulaciónRequisitos para la escritura de

proyecto final de titulación.1.1.1 Requisitos de fondo.1.1.2 Requisitos de forma.Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicosEstructura de un documento

científicoIntroducción




Materia requisito:


Al final del curso el estudiante será capaz de: líneas de trabajo de su proyecto final de titulación.

Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo.Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y


Estructura de proyecto final de titulaciónRequisitos para la escritura de

proyecto final de titulación.1.1.1 Requisitos de fondo.1.1.2 Requisitos de forma.Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicosEstructura de un documento científico

Introducción





Materia requisito:


líneas de trabajo de su proyecto final de titulación.

Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo.Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y


Estructura de proyecto final de titulación Requisitos para la escritura de

proyecto final de titulación.1.1.1 Requisitos de fondo.1.1.2 Requisitos de forma.Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicosEstructura de un documento

Introducción






Materia requisito:

El alumno construirá la estructura de su proyecto de investigación y/o aplicación (Tesis, Memoria de titulo, Proyecto terminal) mediante el método científico para establecer las líneas de trabajo y

líneas de trabajo de su proyecto final de titulación.Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo.Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y



Requisitos para la escritura de proyecto final de titulación.

1.1.1 Requisitos de fondo.1.1.2 Requisitos de forma.Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicosEstructura de un documento

Introducción






Materia requisito:

investigación y/o aplicación (Tesis, Memoria de titulo, Proyecto terminal) mediante el método científico para establecer las líneas de trabajo y






Introducción







Materia requisito:













líneas de trabajo de su proyecto final de titulación.Estructurar los temas a seguir en sus líneas de trabajo. Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y




1.1.1 Requisitos de fondo. 1.1.2 Requisitos de forma.Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicosEstructura de un documento




PrácticaTaller:





Expresar de manera ordenada y clara cuál será su trabajo de investigación y/o aplicación y



1.1.2 Requisitos de forma. Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicosEstructura de un documento




PrácticaTaller:








Normas de redacción de tesis, memorias o informes técnicos Estructura de un documento

Teoría:

Práctica Taller:





IngenieríaMICObligatoriaMICO06 Cursos Básicos55.5

3 2.5 15

88Enero del 2012Proyectos Profesionales I



RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio). Define la línea de trabajo a seguir y la estructura de los temas del proyecto final de titulación en función a un problema a resolver.

IngenieríaMICObligatoriaMICO06 Cursos Básicos5 5.5 3 2.5 15 88 Enero del 2012Proyectos Profesionales I




Define la línea de trabajo a seguir y la estructura de los temas del proyecto final de titulación en función a un problema a resolver.

IngenieríaMIC ObligatoriaMICO06

Cursos Básicos

Enero del 2012Proyectos Profesionales I





Ingeniería

ObligatoriaMICO06

Cursos Básicos






Ingeniería

Obligatoria

Cursos Básicos






Cursos Básicos

Enero del 2012

Profesionales I





207



RESULTADOS DE



207








Define la línea de trabajo a seguir y la estructura de los temas del proyecto final de titulación en función a un

208

sistemas Verificación y

validación Investigación

tecnológica Innovación y desarrollo tecnológico

1.9.2 Marco Teórico. 1.9.3 Objetivo 1.9.4 Metodología 1.9.5 Resultados 1.9.6 Conclusiones 1.9.7 Referencias bibliográficas 1.9.8 Anexos

1.10 La defensa de un proyecto final de titulación





Se entrega por escrito avances de su trabajo de tesis, memoria o proyecto terminal, como los tiene contemplados en su cronograma de actividades del protocolo así como también se calificaran presentaciones relacionadas con los resultados obtenidos hasta esa fecha.



Serie Aprender a Investigar Modulo 5. El Proyecto de Investigación. Mario Tamayo Tamayo.


Presentaciones orales de los avances del trabajo final de titulación

Avances de la escritura del proyecto final de titulación



S e m a n a s


Escritura de tesis X X X

Avances del trabajo de tesis X X X X X X X X X X X X X

Innovación y Creatividad

UNIVERSIDAD

PROGRAMA DEL CURSO:


Propósito del curso : El curso está orientado a estimular la creatividad y la generación de soluciones en el estudiante. Mediante evaluaciones continuas de creciente y variable complejidad, se favorece la observación del entorno para la identificación Al final del curso el estudiante será capaz de:



UNIVERSIDAD

UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:


Propósito del curso : El curso está orientado a estimular la creatividad y la generación de soluciones en el estudiante. Mediante evaluaciones continuas de creciente y variable complejidad, se favorece la observación del entorno para la identificación


COMPETENCIAS(Tipo, nombre y

componentes de la




UNIVERSIDAD DE CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Materia Sello:




Identificar problemas y verlos como oportunidades que requieren soluciones creativas. Desarrollar soluciones creativas e innovaciones en forma individual a partir de problemas

compartidos en grupo. Lograr sentirse cómodo frente a problemas reales de creciente complejidad. Lograr no tener miedo a equivocarse y trabajar en ambientes de ince Realizar una introducción de cómo se estructuran ideas creativas e innovadoras.


componentes de la competencia)



Comunicación verbal

Pensamiento



UNIDAD ACADEMICA





Identificar problemas y verlos como oportunidades que requieren soluciones creativas. Desarrollar soluciones creativas e innovaciones en forma individual a partir de problemas compartidos en grupo. Lograr sentirse cómodo frente a problemas reales de creciente complejidad. Lograr no tener miedo a equivocarse y trabajar en ambientes de inceRealizar una introducción de cómo se estructuran ideas creativas e innovadoras.





Comunicación verbalPensamiento



UNIDAD ACADEMICA









Competencias

Comunicación verbal Pensamiento



UNIDAD ACADEMICA



Propósito del curso : El curso está orientado a estimular la creatividad y la generación de soluciones en el estudiante. Mediante evaluaciones continuas de creciente y variable complejidad, se favorece la observación del entorno para la identificación de problemas que requieran soluciones creativas.





Para todas las unidades

Competencias

Comunicación

Pensamiento



UNIDAD ACADEMICA



Propósito del curso : El curso está orientado a estimular la creatividad y la generación de soluciones en el estudiante. Mediante evaluaciones continuas de creciente y variable complejidad, se favorece la observación del entorno para

de problemas que requieran soluciones creativas.






Comunicación

Pensamiento



UNIDAD ACADEMICA



Propósito del curso : El curso está orientado a estimular la creatividad y la generación de soluciones en el estudiante. Mediante evaluaciones continuas de creciente y variable complejidad, se favorece la observación del entorno para




COMPETENCIAS (Tipo, nombre y

componentes de la


Comunicación

Pensamiento


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:


El curso está orientado a estimular la creatividad y la generación de soluciones en el estudiante. Mediante evaluaciones continuas de creciente y variable complejidad, se favorece la observación del entorno para





AUTÓNOMA

UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:






AUTÓNOMA







1.

2.

3.







Lograr sentirse cómodo frente a problemas reales de creciente complejidad. Lograr no tener miedo a equivocarse y trabajar en ambientes de inceRealizar una introducción de cómo se estructuran ideas creativas e innovadoras.


1.

2.

3.









Introducción a los candados mentales

Candado 1 “La respuesta correcta”

Candado 2 “Ilógica

Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de horas por semana:









Candado 1 “La respuesta correcta”


Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre: Área en plan de estudios:Créditos Total de horas por semana:









Subtemas)


Conceptos básicosCandado 1 “La respuesta correcta”

Respuestas alternativas













Subtemas)


Conceptos básicosCandado 1 “La respuesta correcta”














Subtemas)

Introducción a los candados

Conceptos básicosCandado 1 “La respuesta














Subtemas)



































Práctica


Trabajo extra clase:Total de horas semestre:








Teoría:

PrácticaTaller:









Conceptos básicos

Teoría:Práctica

Taller:Laboratorio:






Teoría: Práctica






RESULTADOS DE APREND

Para todos los objetos de estudio: La adquisición de una metodología para la generación de ideas a través de diferentes técnicas y herramientas que ayudarán a expresar el potencial creativo innato existente en cada uno, aprendiendo a crear un marco mental propicio y una variedad de

IngenieríaMICObligatoria MICO07 Materia Sello4 4

4 12

64Enero de 2012




RESULTADOS DE APREND

Para todos los objetos de estudio:

La adquisición de una metodología para la generación de ideas a través de diferentes técnicas y herramientas que ayudarán a expresar el potencial creativo innato existente en cada uno, aprendiendo a crear un marco mental propicio y una variedad de

IngenieríaMIC Obligatoria MICO07

Materia Sello

12 64 Enero de 2012




RESULTADOS DE APREND(Por objeto de



Ingeniería

Obligatoria MICO07

Materia Sello

Enero de 2012



Lograr sentirse cómodo frente a problemas reales de creciente complejidad. Lograr no tener miedo a equivocarse y trabajar en ambientes de incertidumbre. Realizar una introducción de cómo se estructuran ideas creativas e innovadoras.




Ingeniería

Obligatoria MICO07

Materia Sello

Enero de 2012



Lograr sentirse cómodo frente a problemas reales de creciente complejidad. rtidumbre.

Realizar una introducción de cómo se estructuran ideas creativas e innovadoras.




Obligatoria

Materia Sello

Enero de 2012



Lograr sentirse cómodo frente a problemas reales de creciente complejidad. rtidumbre.





Enero de 2012



rtidumbre.








RESULTADOS DE APREND(Por objeto de estudio).



209



RESULTADOS DE APRENDestudio).



209



RESULTADOS DE APRENDestudio).




Desarrollar soluciones creativas e innovaciones en forma individual a partir de problemas

RESULTADOS DE APRENDIZAJE.estudio).





IZAJE.





IZAJE.


La adquisición de una metodología para la generación de ideas a través de diferentes técnicas y herramientas que ayudarán a expresar el potencial

uno, aprendiendo a crear un marco mental propicio y una variedad de

El curso está orientado a estimular la creatividad y la generación de soluciones en el estudiante. Mediante


IZAJE.

para la generación de ideas a través de diferentes técnicas y herramientas que ayudarán a expresar el potencial

210

critico Razonamiento



Investigación tecnológica

Innovación y desarrollo tecnológico

La importancia del pensamiento ilógico en la innovación

4. Candado 3 “Sigue las reglas” Comprender cuando

romper las reglas 5. Candado 4 “Intenta ser

práctico” Ir de lo práctico a lo

complicado y de vuelta a lo práctico

6. Candado 5 “Evita la ambigüedad”

No temer la incertidumbre

7. Candado 6 “No debes equivocarte”

La necesidad de las equivocaciones

8. Candado 7 “Evita la frivolidad” Aprender a romper la

seriedad para estimular la creatividad

9. Candado 8 “Esa no es mi área”

Realizar actividades fuera de la zona de “confort”

10. Candado 9 “No seas absurdo” Comprender la esencia

de las ideas absurdas 11. Candado 10 “No soy creativo”

Eliminar la inseguridad creativa

estímulos para potenciar el poder mental creativo.

211

OBJETO DE APRENDIZAJE

METODOLOGIA (Estrategias, secuencias, recursos

didácticos) EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE.

1. Introducción a los candados mentales

2. Candado 1 “La respuesta correcta”

3. Candado 2 “Ilógica

4. Candado 3 “Sigue las reglas”

5. Candado 4 “Intenta ser práctico”

6. Candado 5 “Evita la ambigüedad”

7. Candado 6 “No debes equivocarte”

8. Candado 7 “Evita la frivolidad”

9. Candado 8 “Esa no es mi área”

10. Candado 9 “No seas absurdo”

11. Candado 10 “No soy creativo”

El alumno deberá dar lectura al material propuesto para el tema de estudio en cuestión. Cada tema será desarrollado por medio de tres actividades principales:

Una actividad de comprensión que por lo general consistirá en que el alumno logre identificar y comprender los puntos clave del tema de estudio.

Una actividad de desarrollo que consistirá en sintetizar e identificar los puntos esenciales del tema para estructurar ideas y ponerlas en un plano de aplicación

La resolución de cada caso relacionado con el tema

Se entrega por escrito:

Elaboración de resúmenes y/o cuestionarios.

Elaboración de mapas

mentales, cuadros sinópticos, diagramas.

Los cuestionarios se

reciben si están completamente contestados, no debe faltar pregunta sin responder.



Textos del Curso A whack on the side of the head, Roger von Oech, Warner Books

CALIFICACION FINAL: 90 PUNTOS EVALUACIONES: 90 Puntos

o 12 evaluaciones de 10 puntos cada una. Se eliminan las 3 más bajas de la calificación final.

La calificación mínima aprobatoria es de 80

212


S e m a n a s


Introducción a los candados mentales X

Candado 1 “La respuesta correcta” X

Candado 1 “La respuesta correcta” X

Candado 2 “Ilógica” X

Candado 2 “Ilógica” X

Candado 3 “Sigue las reglas” X

Candado 3 “Sigue las reglas” X

Candado 4 “Intenta ser práctico” X

Candado 4 “Intenta ser práctico” X

Candado 5 “Evita la ambigüedad” X

Candado 5 “Evita la ambigüedad” X

Candado 6 “No debes equivocarte” X

Candado 7 “Evita la frivolidad” X

Candado 8 “Esa no es mi área” X

Candado 9 “No seas absurdo” X

Candado 10 “No soy creativo” X

Cómputo Móvil


Propósito del curso : Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles.El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área de investigación ddatos. Ofrece un panorama acerca de la heterogeneidad de las diferentes tecnologías móviles y algunas de sus restricciones tecnológicas. Adicionalmente, se promueve la creatividad del estudiante para explorar diseños de interfaces que compensan las limitaciones ddispositivos móviles. Objetivos:

Cómputo Móvil


Propósito del curso : Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles.El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área de investigación ddatos. Ofrece un panorama acerca de la heterogeneidad de las diferentes tecnologías móviles y algunas de sus restricciones tecnológicas. Adicionalmente, se promueve la creatividad del estudiante para explorar diseños de interfaces que compensan las limitaciones ddispositivos móviles.

Objetivos:4. 5. 6. 7.

C.

Cómputo Móvil


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:

Propósito del curso : Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles.El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área de investigación ddatos. Ofrece un panorama acerca de la heterogeneidad de las diferentes tecnologías móviles y algunas de sus restricciones tecnológicas. Adicionalmente, se promueve la creatividad del estudiante para explorar diseños de interfaces que compensan las limitaciones ddispositivos móviles.

Objetivos: Identifica retos tecnológicos en el diseño de soluciones basadas en tecnología móvil. Aplica conocimientos para implementar soluciones que consideren las redes móviles. Plantea, diseña y exp Identifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen

posibles soluciones de mejora del entorno social.

C. Materias Optativas

Cómputo Móvil


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Cómputo Móvil

Propósito del curso : Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles.El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área de investigación d

Ofrece un panorama acerca de la heterogeneidad de las diferentes tecnologías móviles y algunas de sus restricciones tecnológicas. Adicionalmente, se promueve la creatividad del estudiante para explorar diseños de interfaces que compensan las limitaciones ddispositivos móviles.

Objetivos: Identifica retos tecnológicos en el diseño de soluciones basadas en tecnología móvil.Aplica conocimientos para implementar soluciones que consideren las redes móviles.Plantea, diseña y expIdentifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen posibles soluciones de mejora del entorno social.

Materias Optativas

Cómputo Móvil


UNIDAD ACADEMICA




Identifica retos tecnológicos en el diseño de soluciones basadas en tecnología móvil.Aplica conocimientos para implementar soluciones que consideren las redes móviles.Plantea, diseña y expIdentifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen posibles soluciones de mejora del entorno social.

Materias Optativas

Sistemas de Información

Cómputo Móvil


UNIDAD ACADEMICA





Materias Optativas



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles.El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área de investigación de matemática computacional como reconocimiento de patrones o minería de



Materias Optativas



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles.El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área

e matemática computacional como reconocimiento de patrones o minería de



Materias Optativas



UNIDAD ACADEMICA


Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles.El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área


Ofrece un panorama acerca de la heterogeneidad de las diferentes tecnologías móviles y algunas de sus restricciones tecnológicas. Adicionalmente, se promueve la creatividad del estudiante para explorar diseños de interfaces que compensan las limitaciones d


Materias Optativas



UNIDAD ACADEMICA


Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas de los dispositivos móviles. El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área



Identifica retos tecnológicos en el diseño de soluciones basadas en tecnología móvil.Aplica conocimientos para implementar soluciones que consideren las redes móviles.Plantea, diseña y explora soluciones de cómputo móvil.Identifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen posibles soluciones de mejora del entorno social.

Materias Optativas



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:

Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías ytécnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas

El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área



Identifica retos tecnológicos en el diseño de soluciones basadas en tecnología móvil.Aplica conocimientos para implementar soluciones que consideren las redes móviles.

lora soluciones de cómputo móvil.Identifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen posibles soluciones de mejora del entorno social.

Materias Optativas




El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento ymonitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área








El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, aporta elementos de conocimiento y monitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área









El presente curso da soporte a la línea de investigación de Sistemas de Información. Además, habilidades en el parea de cómputo móvil, en temas como

monitoreo y administración remota de ecosistemas y soporte a personas con capacidades diferentes. Asimismo, podría funcionar como motivador para explorar temas específicos del área
















Prácticas










Prácticas











Prácticas
























complementarias:Trabajo extra clase:













Laboratorio:complementarias:








lora soluciones de cómputo móvil.Identifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen












lora soluciones de cómputo móvil. Identifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen




PrácticaTaller:







Ofrece un panorama acerca de la heterogeneidad de las diferentes tecnologías móviles y algunas de sus restricciones tecnológicas. Adicionalmente, se promueve la creatividad del estudiante para explorar diseños de interfaces que compensan las limitaciones de despliegue impuestas por los


Identifica posibles oportunidades de aplicación de la computación móvil, que representen




PrácticaTaller:







Ofrece un panorama acerca de la heterogeneidad de las diferentes tecnologías móviles y algunas de sus restricciones tecnológicas. Adicionalmente, se promueve la creatividad del estudiante para

e despliegue impuestas por los



Teoría:

Práctica Taller:

Laboratorio: complementarias:










IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS08 Sistemas Información44

2 2 12

64Enero de 2012Ninguna









IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS08 Sistemas Información4 4 2 2 12 64 Enero de 2012Ninguna









IngenieríaMIC Tópicos SelectosMICTS08

Sistemas Información

Enero de 2012Ninguna









Ingeniería

Tópicos SelectosMICTS08











Ingeniería

Tópicos Selectos


Enero de 2012









Tópicos Selectos


Enero de 2012









213

Tópicos Selectos








Identifica retos tecnológicos en el diseño de soluciones basadas en tecnología móvil. Aplica conocimientos para implementar soluciones que consideren las redes móviles.


213










Conocimiento de las diferentes tecnologías de comunicación así como de las tecnologías y técnicas para su distribución de información, las cuales dan soporte a las limitantes tecnológicas







214


DOMINIOS COGNITIVOS. (Objetos de estudio, temas y Subtemas)







1. Dispositivos de cómputo

portables Tecnologías y arquitectura de

dispositivo móviles Consideraciones tecnológicas

para desarrollo de aplicaciones móviles

Recursos de procesamiento, entrada y despliegue de dispositivos móviles

Transferencia de mensajes y media

2. Comunicación inalámbrica 2.1 Arquitecturas de red para comunicación móvil 2.2 Redes inalámbricas WAN 2.3 Redes inalámbricas PAN 2.4 Redes de sensores 3. Computo móvil distribuido 3.1 Arquitectura cliente-servidor 3.2 Computación en la nube 3.3 Agentes inteligentes 4. Computación basada en

localización 4.1 Localización dentro y fuera de edificios 4.2 Caso de estudio I – edificios inteligentes 4.3 Caso de estudio II – administración remota de ecosistemas 5. Computación basada en el

conocimiento 5.1 Recolección de información contextual (cómputo pervasivo) 5.2 Caso de estudio I – edificios inteligentes 5.3 Caso de estudio II – administración remota de

Contextualiza, identifica, propone, explora y reporta posibles soluciones que consideran las restricciones tecnológicas de dispositivos de cómputo portables. Identifica, experimenta y desarrolla aplicaciones con diferentes plataformas de comunicación inalámbrica que dan soporte al cómputo móvil Desarrolla componentes de software que procesan información para dar soporte al sistema de cómputo móvil. Identifica el estado del arte de la computación basada en localización y explora prototipos con potencial de innovación en ésta área. Identifica el estado del arte en el área de cómputo pervasivo y explora nuevas oportunidades de desarrollo en esta área del cómputo móvil.

215

ecosistemas




1. Dispositivos de cómputo

portables. 2. Comunicación

inalámbrica. 3. Cómputo móvil

distribuido. 4. Computación basada en

localización. 5. Computación basada en

el conocimiento.

1. Para cada Unidad, el profesor motiva los temas a tratar. 2. En las sesiones iniciales se desarrollan actividades guiadas para la revisión del estado del arte en el cómputo móvil. 3. Se utiliza la plataforma de experimentación con tecnologías móviles, para la demostración de conceptos. 4. Se complementan los temas abordados en clase, con la literatura relacionada con el cómputo ubicuo. 5. Se promueve la discusión grupal de resultados y propuestas de solución. 6. Se promueve el pensamiento crítico y creativo a través de la exploración de escenarios de aplicación alternativos. Técnicas

Lectura de libros de texto. Lectura de artículos de

investigación. Expositiva. Debate. Diálogo simultáneo

Material de Apoyo:

Plataforma de experimentación con tecnologías móviles (PEMT).

Tutoriales hands-on. Artículos de investigación,

libros de texto. Cañón Pintarrones

Elaboración de tareas/prácticas. Reportes de práctica o de compleción de cada unidad, con estructura: introducción (revisión de problemática), desarrollo (metodología/técnica de solución), resultados (discusión de alcances) Exámenes escritos. Se abordan temas de clase incluyendo prácticas y trabajos extra-clase. Exposiciones en formato de conferencia: presentación y sesión de preguntas. Proyecto: requiere presentación de prototipo y reporte tipo artículo (formato proporcionado) Prácticas: requiere demostración funcional y reporte (especificado anteriormente)

216



Las fuentes principales de información provienen de la revisión de artículos académicos, ya sea puestos disponibles por el profesor o recopilados por parte del estudiante. Algunos títulos de libros que podrían ser consultados de forma complementaria incluyen: - Mobile Computing Principles: Designing and Developing Mobile Applications with UML and XML. Reza B’Far, Cambridge, 2004. - Location Aware Applications. Richard Ferraro, Manning, 2011. - Writing Mobile Code: Essential Software

Engineering for Building Mobile Applications. Ivo Salmre. Addison Wesley

- Se sugiere inscribirse a la ACM estudiantil, a través de la cual se tiene acceso a artículos y libros.

Examen teórico – 20% Reportes (incluye exposiciones) – 20% Desarrollo de prácticas – 25% Proyecto – 35% La calificación mínima aprobatoria es 80


S e m a n a s


Dispositivos de cómputo portables X X X

Comunicación inalámbrica X X X X

Computación distribuida X X X X

Computación basada en localización X X X X

Computación basada en el conocimiento X X X

Desarrollo de Aplicaciones Móviles


Propósito del curso : Ofrecer no solo un marco de referencia sobre el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos móviles, sino que abarca una nueva perspectiva y filosofía de desarrollo que incluye, manejo de sensores, redes, localización, multimedia, cloudpervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de información así como la interconectividad de equipos heterogéneos, ligeramente acoplados y dependientes del contexto. Objetivos:




Desarrollo de Aplicaciones

Propósito del curso : Ofrecer no solo un marco de referencia sobre el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos móviles, sino que abarca una nueva perspectiva y filosofía de desarrollo que incluye, manejo de sensores, redes, localización, multimedia, cloudpervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de información así como la interconectividad de equipos heterogéneos, ligeramente acoplados y dependientes del contexto.

Objetivos:





UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Desarrollo de Aplicaciones


Objetivos: Conocer el mercado y las tendencias tecnológicas y económicas del sector de los

dispositivos móviles. Experimentar y desarrollar aplicaciones que

móviles. Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas

móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, gráficos 2D y 3D,





UNIDAD ACADEMICA



Objetivos: Conocer el mercado y las tendencias tecnológicas y económicas del sector de los dispositivos móviles.Experimentar y desarrollar aplicaciones que móviles.Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, gráficos 2D y 3D,





UNIDAD ACADEMICA



Conocer el mercado y las tendencias tecnológicas y económicas del sector de los dispositivos móviles.Experimentar y desarrollar aplicaciones que móviles.Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, gráficos 2D y 3D,





UNIDAD ACADEMICA


Móviles


Conocer el mercado y las tendencias tecnológicas y económicas del sector de los dispositivos móviles.Experimentar y desarrollar aplicaciones que móviles. Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, gráficos 2D y 3D,





UNIDAD ACADEMICA


Móviles


Conocer el mercado y las tendencias tecnológicas y económicas del sector de los dispositivos móviles.Experimentar y desarrollar aplicaciones que

Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, gráficos 2D y 3D,





UNIDAD ACADEMICA


Móviles



Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, gráficos 2D y 3D,





UNIDAD ACADEMICA


Ofrecer no solo un marco de referencia sobre el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos móviles, sino que abarca una nueva perspectiva y filosofía de desarrollo que incluye, manejo de sensores, redes, localización, multimedia, cloudpervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de información así como la interconectividad de equipos heterogéneos, ligeramente acoplados y dependientes del contexto.


Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, gráficos 2D y 3D, cloud





UNIDAD ACADEMICA



Conocer el mercado y las tendencias tecnológicas y económicas del sector de los dispositivos móviles. Experimentar y desarrollar aplicaciones que

Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido,

cloud





UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Desarrollo de Aplicaciones


Conocer el mercado y las tendencias tecnológicas y económicas del sector de los

Experimentar y desarrollar aplicaciones que


cloud-computing





Desarrollo de Aplicaciones





computing


Sección Fundamentos 1.






computing

DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y Subtemas)Sección Fundamentos 1. Perspectiva y prospectiva del

DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan deCréditosTotal de horas por semana:






computing

DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y Subtemas)Sección Fundamentos

Perspectiva y prospectiva del smartphone. Plataformas, caracterización y exploración de aplicaciones nativas.

DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan deCréditosTotal de horas por semana:






computing, etc.

DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y Subtemas)Sección Fundamentos


DES: Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan deCréditosTotal de horas por semana:







, etc.

DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y Subtemas) Sección Fundamentos


Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan deCréditos Total de horas por semana:







, etc.


Sección Fundamentos


Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre: Área en plan de












Área en plan de
















Ofrecer no solo un marco de referencia sobre el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos móviles, sino que abarca una nueva perspectiva y filosofía de desarrollo que incluye, manejo de sensores, redes, localización, multimedia, cloudpervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de información así como la interconectividad de equipos Smartphonesheterogéneos, ligeramente acoplados y dependientes del contexto.


Experimentar y desarrollar aplicaciones que exploten las ventajas de los dispositivos







estudios:




Ofrecer no solo un marco de referencia sobre el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos móviles, sino que abarca una nueva perspectiva y filosofía de desarrollo que incluye, manejo de sensores, redes, localización, multimedia, cloudpervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de

Smartphonesheterogéneos, ligeramente acoplados y dependientes del contexto.


exploten las ventajas de los dispositivos





estudios:




Ofrecer no solo un marco de referencia sobre el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos móviles, sino que abarca una nueva perspectiva y filosofía de desarrollo que incluye, manejo de sensores, redes, localización, multimedia, cloud-compupervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de






Perspectiva y prospectiva del smartphone. Plataformas, caracterización y exploración de


estudios:


PrácticaTaller:



Ofrecer no solo un marco de referencia sobre el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos móviles, sino que abarca una nueva perspectiva y filosofía de desarrollo que incluye,

compupervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de





Perspectiva y prospectiva del smartphone. Plataformas, caracterización y exploración de


estudios:


PrácticaTaller:




compupervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de





caracterización y exploración de

Teoría:

Práctica Taller:




computing, inmersive computing, pervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de

Smartphones, en entornos distribuidos




caracterización y exploración de

IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS092Sistemas Información44

2 2 12



ting, inmersive computing, pervasive computing, entre otros, y que dan soporte a las necesidades de distribución de

, en entornos distribuidos




RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio).Identifica plataformas tecnológicas, arquitectura, sistema operativo y características de los dispositivos móviles y teléfonos inteligentes.

IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS092 Sistemas Información4 4 2 2 12 64 Enero de 2012Ninguna


















Ingeniería











Ingeniería

Tópicos Selectos


Enero de 2012






Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas móviles, ej. localización, interconectividad, persistencia, video, imagen, sonido, multi

RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio).Identifica plataformas tecnológicas, arquitectura, sistema

características de los dispositivos móviles y teléfonos inteligentes.

Tópicos Selectos


Enero de 2012






Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas multi

RESULTADOS DE APRENDIZAJE. (Por objeto de estudio).Identifica plataformas

arquitectura, sistema


217

Tópicos Selectos







Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas multi-touch

RESULTADOS DE

(Por objeto de estudio).Identifica plataformas



217







Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas touch

(Por objeto de estudio).Identifica plataformas









Manejar modelos y técnicas específicas para explotar las bondades de las plataformas touch,


218




2. Desarrollo de aplicaciones

móviles (nativas y web) 2.1. Uso de estándares W3C:

HTML. CSS, XML, SVG, DOM, jQuery

2.2. Graficación y Animación con SVG, OpenGL y WebGL

3. Paradigma de programación

orientada a objetos (POO) sobre plataformas móviles 3.1. POO con Python 3.2. POO con Java

Sección Práctica 1. Desarrollo de aplicaciones

móviles con HTML5 2. Desarrollo de aplicaciones

móviles con Java ME 3. Desarrollo de aplicaciones para

plataformas Android 4. Desarrollo de aplicaciones para

plataformas Apple iOS 5. Desarrollo de prototipos

(proyecto final)

Diseña e implementa aplicaciones Web sobre diferentes plataformas de dispositivos smartphone. Conceptualiza, reporta y aplica el paradigma orientado a objetos en el diseño e implementación de aplicaciones para dispositivos Smartphone. A lo largo del curso, identifica, explora y utiliza las diferentes plataformas de desarrollo actualmente disponibles para implementar aplicaciones para dispositivos Smartphone.




Dispositivos móviles en general

y teléfonos smartphone en particular.

6. Clasificación. 7. Origen y evolución. 8. Caracterización. 9. Plataformas de

desarrollo. 10. Lenguajes de

programación.

1. Debido a la gran dinámica que existe en los avances de las tecnologías móviles, en la primera unidad se plantea como estrategia la investigación y revisión del estado del arte más reciente (últimos 12 meses) con respecto al mercado, tendencias, últimas innovaciones, sistemas operativos y lenguajes de desarrollo. 2. Un mini-proyecto inicial para incentivar la creatividad, expresión, automotivación, reflexión, sentido del humor y colaboración consiste en realizar un video o animación de 60 segs. donde cada equipo propone una visión futurista del

Se adoptan e-Portafolios individuales para registrar todas las evidencias de aprendizaje usando aplicaciones basadas en la nube, e.g. Dropbox y Delicious. Una sección importante de su portafolio con un valor de la cuarta parte de la evaluación del mismo portafolio son la calidad, cantidad y debido formato (APA de manera uniforme y consistente)

219

área, como por ejemplo, el teléfono celular del futuro. 3. Como estrategia para facilitar la comunicación, interacción, asesoría, revisión, intercambio y colaboración se incorpora toda una serie de herramientas, redes sociales y aplicaciones, tales como: twitter, dropbox, slideshare, delicious.com, youtube.com, facebook.com, wikis, plataformas LMS, blogs, etc. 4. Entre los recursos educativos se propone el apoyo de librerías digitales de gran prestigio (IEEE, ACM), revistas y libros electrónicos, open journals, repositorios de recursos educativos, videos, podcasts, etc. De hecho todos los materiales del curso están disponibles como recursos educativos abiertos bajo licencia creative commons y se promueve además una cultura de compartir y respetar propiedad intelectual, tato a nivel de software como materiales y recursos digitales. Por lo que se promueve en los estudiantes el establecer todos los créditos en sus trabajos y la incorporación de licencias abiertas en todos sus colaboraciones o trabajos originales, e.g. producción de un video, software o videojuego. 5. Se promueve que vayan registrando y catalogando todos los recursos de internet que vayan investigando, vía Delicious. 6. Para las sesiones de desarrollo de software se integran las técnicas de desarrollo de prototipos rápidos, desarrollo de software de manera colaborativa, pruebas y validaciones, diseño y ergonomía. Desde el punto de vista didáctico, se desarrollan secuencias de aprendizaje para los ejemplos y ejercicios de programación se

en su sitio personal Deliciousy en la herramienta Zotero. Los alumnos exponen su trabajo de investigación, su video futurista en la primera unidad y periódicamente presentan los avances de su proyecto de desarrollo de una aplicación móvil. Al final cada estudiante integra en un CD todas las evidencias, su portafolio, referencias y documentos en un solo CD/DVD.

220

apoyan en la técnica de “fading working examples”.



R. Rodger, Beginning building mobile application development in the cloud. Indianapolis IN: Wiley, 2012. C. Apers, D. Paterson, Beginning iPhone and iPad Web Apps Scripting with HTML5, CSS3, and JavaScript. Berkeley, CA, 2011. J. Stark, Building Android Apps with HTML, CSS, and JavaScript : making native Apps with standards-based web tools, 1o ed. Sebastopol Calif. ;;Köln: O’Reilly, 2010. B. Hogan, HTML5 and CSS3 : develop with tomorrow’s standards today. Dallas Tex.: Pragmatic Bookshelf, 2010. S. Powers, HTML5 media. Sebastopol, CA :: O’Reilly,, 2011. M. Pilgrim, HTML5: Up and Running, 1o ed. Sebastopol CA: O’Reilly, 2010. B. Lawson, Introducing HTML5. Berkeley CA: New Riders, 2011. J. Reid, jQuery Mobile, 1o ed. Sebastopol CA: O’Reilly, 2011. D. Wellman, jQuery UI 1.8 the User Interface Library for jQuery. Birmingham, U.K. : Packt Pub., 2011. J. Chaffer, Learning jQuery : create better interaction, design and web development with simple JavaScript techniques, Third edition. Birmingham: Packt Publishing, 2011. B. Fling, Mobile design and development, 1o ed. Beijing; Sebastopol Calif.: O’Reilly, 2009. P. Golding, Next generation wireless applications : creating mobile applications in a Web 2.0 and Mobile 2.0 word, 2o ed. Chichester: John Wiley & Sons, 2008. P. Lubbers, Pro HTML5 programming powerful APIs for richer Internet application


3 evaluaciones parciales (ensayo, portafolio, ejercicios). Con un valor del 15% cada uno.

e-Portafolio del estudiante con todas las evidencias de aprendizaje. Con un valor del 15% (referencias y liks en Delicious tienen un valor de 25% para este apartado).

Desarrollo y documentación del proyecto final. Con un valor del 40%.


Portafolio del alumno. Proyecto final documentado.

La calificación mínima aprobatoria es 80

221


S e m a n a s


Fundamentos X X X

Desarrollo de aplicaciones Web X X X X X X X X

POO con Phyton y Java X X X X X X X X X X

development. [New York] :: Apress,, 2010. Z. Kessin, Programming HTML5 applications. Sebastopol CA: O’Reilly Media, 2011. M. Firtman, Programming the mobile Web : reaching users on iPhone, Android, BlackBerry, Symbian, and more, 1o ed. Sebastopol CA; Farnham [England]: O’Reilly, 2010. J. Meyer, The essential guide to HTML5 : using games to learn HTML5 and JavaScript. New York: Apress, 2010.

Redes Inalámbricas


Propósito del curso : Visión de conjunto sobre redes públicas, redes privadas, la telefonía móvil, etc. Además de las bases para estudios posteriores. Objetivos


Redes Inalámbricas


Propósito del curso : Visión de conjunto sobre redes públicas, redes privadas, la telefonía móvil, etc. Además de las bases para estudios posteriores.

Objetivos

Al final del curso el estudiante será capaz de: Identifica elementos fundamentales de las tecnologías de redes inalámbricas, señales de

radio, propagación de señal, antenas, etc Diseñar e implementar redes “adhoc”. Identificar y analizar configuraciones que cumplan requisitos de desempeño tomando en

cuenta la calidad de servicio (QoS) de las tecnologías inalámbricas existentes.

Redes Inalámbricas


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Redes Inalámbricas


Objetivos Dar a conocer

así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas emergentes.

Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las amenazas y riesgos a los que están sometidos losadministradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de administración de los dispositivos de seguridad.

Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica elementos fundamentales de las tecnologías de redes inalámbricas, señales de radio, propagación de señal, antenas, etcDiseñar e implementar redes “adhoc”.Identificar y analizar configuraciones que cumplan requisitos de desempeño tomando en cuenta la calidad de servicio (QoS) de las tecnologías inalámbricas existentes.

Redes Inalámbricas


UNIDAD ACADEMICA



Objetivos: Dar a conocer así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas emergentes.Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las amenazas y riesgos a los que están sometidos losadministradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de administración de los dispositivos de seguridad.


Redes Inalámbricas


UNIDAD ACADEMICA



: Dar a conocer así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas emergentes.Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las amenazas y riesgos a los que están sometidos losadministradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de administración de los dispositivos de seguridad.


Redes Inalámbricas


UNIDAD ACADEMICA



Dar a conocer así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas emergentes.Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las amenazas y riesgos a los que están sometidos losadministradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de administración de los dispositivos de seguridad.


Redes Inalámbricas


UNIDAD ACADEMICA



Dar a conocer así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas emergentes. Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las amenazas y riesgos a los que están sometidos losadministradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de administración de los dispositivos de seguridad.



UNIDAD ACADEMICA



Dar a conocer al alumno la tecnología inalámbrica, centrándonos en el así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas




UNIDAD ACADEMICA


Visión de conjunto sobre redes públicas, redes privadas, la telefonía móvil, etc. Además de las bases para estudios posteriores.

al alumno la tecnología inalámbrica, centrándonos en el así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas




UNIDAD ACADEMICA







UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:











Visión de conjunto sobre redes públicas, redes privadas, la telefonía móvil, etc. Además de las




DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:


CréditosTotal de horas por semana:

Total de horas semestre:Fecha de actualización:Materia












Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica elementos fundamentales de las tecnologías de redes inalámbricas, señales de radio, propagación de señal, antenas, etcDiseñar e implementar redes “adhoc”. Identificar y analizar configuraciones que cumplan requisitos de desempeño tomando en cuenta la calidad de servicio (QoS) de las tecnologías inalámbricas existentes.

DES: Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:








Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica elementos fundamentales de las tecnologías de redes inalámbricas, señales de radio, propagación de señal, antenas, etc., y la pertinencia de su aplicación.

Identificar y analizar configuraciones que cumplan requisitos de desempeño tomando en cuenta la calidad de servicio (QoS) de las tecnologías inalámbricas existentes.

Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:


Créditos Total de horas por semana:






Al final del curso el estudiante será capaz de: Identifica elementos fundamentales de las tecnologías de redes inalámbricas, señales de

., y la pertinencia de su aplicación.







requisito:




Identifica elementos fundamentales de las tecnologías de redes inalámbricas, señales de

., y la pertinencia de su aplicación.







requisito:




Identifica elementos fundamentales de las tecnologías de redes inalámbricas, señales de ., y la pertinencia de su aplicación.







requisito:














Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las amenazas y riesgos a los que están sometidos losadministradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de






Práctica





Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las amenazas y riesgos a los que están sometidos los administradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de






PrácticaTaller:





Proporcionar los fundamentos de la seguridad en redes, obtener una amplia visión de las servidores; y cómo los futuros

administradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de





PrácticaTaller:






administradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de



Teoría: Práctica






administradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad informática se refiere. Para ello estudiaremos las técnicas de intrusión, monitorización y



IngenieríaMISC Tópicos SelectosMICTS10 Sistemas de Información4 4 4 1264Enero de 2012Ninguna




administradores y responsables de seguridad deberemos ser capaces a su vez de implantar las medidas oportunas para minimizar los riesgos en lo que a seguridad

intrusión, monitorización y



IngenieríaMISCTópicos Selectos

MICTS10 Sistemas de

Información

12 64 Enero de 2012Ninguna








IngenieríaMISC Tópicos Selectos

MICTS10




al alumno la tecnología inalámbrica, centrándonos en el estándar 802.11, así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas






Ingeniería





estándar 802.11, así como sus usos y aplicaciones, diseñar redes y estudiar las tecnologías inalámbricas






Tópicos Selectos


Enero de 2012







Identificar y analizar configuraciones que cumplan requisitos de desempeño tomando en

Tópicos Selectos

Sistemas de

Enero de 2012








222

Tópicos Selectos








222











223









1. Fundamentos Tecnologías Las redes MANETs Aplicaciones Computación ubícua Redes para áreas rurales Redes VANETs Dispositivos Fuentes de referencia 2. Tecnologías inalámbricas de red Aspectos básicos de las comunicaciones inalámbricas Redes WLAN: IEEE 802.11 Redes WPAN: Bluetooth WiMax y otras tecnologías 3. Encaminamiento en redes MANET Problemas específicos Protocolos básicos DSR AODV y DYMO OLSR y OLSRv2 Protocolos avanzados 4. Seguridad WEP y el estandar 802.11i Seguridad en MANET. Problemas Soluciones 5. Redes Mesh Terminología Caso estudio: Guifi.net Encaminamiento & metricas IEEE 802.11s 6. Redes Vehiculares Revisión general Tecnologías Movilidad

Identifica y contextualiza los elementos que distinguen una red de comunicación inalámbrica. Identifica, evalúa, y reporta acerca de tecnologías inalámbricas para redes WAN y WPAN. Desarrolla aplicaciones sobre redes WPAN. Analiza, documenta y diseña redes MANET. Crea una red adhoc en un entorno real basada en OLS Identifica, contextualiza y reporta acerca de retos que las redes adhoc tienen respecto a la seguridad de información e integridad de la red. Explora y reporta acerca de las diferentes técnicas de enrutamiento aplicables en una red mesh. Simula redes adhoc con ns2 Identifica, contextualiza y documenta oportunidades de aplicaciones de las redes VANET.

224

7. QoS en redes inalámbricas Control de potencia Configuración cero Calidad de servicio TCP in MANETs

Identifica y analiza factores que afectan el desempeño de redes comunicación inalámbrica.




1. Fundamentos 2. Tecnologías inalámbricas de red 3. Encaminamiento en redes MANET 4. Seguridad 5. Redes Mesh 6. Redes Vehiculares 7. QoS en redes inalámbricas


Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante interprete, contraste, distinga o discuta los elementos del contenido temático



"Propagation and Radio System Design Issues in Mobile Radio Systems for the GloMo Project", Theodore S. Rappaport, Keith Blankenship, Hao Xu,

"Wireless Medium Access Control Protocols", Ajay Chandra V. Gummalla And John O. Limb,

"IEEE 802.11 Technical Tutorial", Breezecom,

"Analysis of IEEE 802.11e for QoS Support in Wireless LANs", Stefan Mangold, Sunghyun Choi, Guido R. Hiertz, Ole Klein, Bernhard Walke,

"IEEE Standard 802.16: A Technical Overview of the WirelessMAN™ Air Interface for Broadband Wireless Access", Carl Eklund et al, "Bluetooth: Vision, Goals, and Architecture", Jaap Haartsen et al., Libros sobre 802.11:

"802.11 Wireless Networks: The Definitive Guide, Second Edition", Matthew Gast, O'Reilly.

"802.11 Security", Bruce Potter, Bob Fleck,

Clases de teoría: 30% Los conocimientos y habilidades que el alumno ha adquirido en las clases de teoría y problemas se evaluarán según su participación y actitud en esas mismas clases, y según documentación entregada por el alumno con los resultados a problemas propuestos: Prácticas: 60% Las habilidades adquiridas durante el desarrollo de las actividades en las prácticas de laboratorio se evaluarán mediante informes que los alumnos entregarán, y donde explicaran los resultados obtenidos y las conclusiones que se pueden extraer de los experimentos Otras Actidades: 10% Los alumnos deberán entregar pequeños informes sobre los mismas, donde se destaquen los principales aspectos mostrados y las conclusiones Total: 100 La calificación mínima aprobatoria es de 80

225

O'Reilly.

"Building Wireless Community Networks, econd Edition", Rob Flickenger, O'Reilly.


S e m a n a s


Fundamentos X Tecnologías inalámbricas de red X X X Encaminamiento en redes MANET X X X X Seguridad. X X Redes Mesh X X X X Redes Vehiculares X X QoS en redes inalámbricas X X

Inteligencia de Negocios


Propósito del curso : Lograr que el alumno conozca y aplique las diferentes tecnologías y metodologías de Inteligencia de Negocios, con la finalidad de que sea capaz de desarrollar y administrar soluciones BI, que influyan en la optimización y eficacia de la toma de decisiones Al final del curso el estudiante será capaz de:





Propósito del curso : Lograr que el alumno conozca y aplique las diferentes tecnologías y metodologías de Inteligencia de Negocios, con la finalidad de que sea capaz de desarrollar y administrar soluciones BI, que influyan en la optimización y eficacia de la toma de decisiones






UNIDAD

PROGRAMA DEL CURSO:Inteligencia de Negocios


Al final del curso el estudiante será capaz de: Caracterizar los sistemas de Información orientados a la toma de decisiones Identificar contextos donde sea adecuado el uso de Sistemas de Inteligencia

de Negocios Diseñar e implem Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios Administrar proyectos de Inteligencia de



problemas



UNIDAD



Al final del curso el estudiante será capaz de: Caracterizar los sistemas de Información orientados a la toma de decisiones Identificar contextos donde sea adecuado el uso de Sistemas de Inteligencia de Negocios Diseñar e implemAplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios Administrar proyectos de Inteligencia de





UNIDAD


Propósito del curso : Lograr que el alumno conozca y aplique las diferentes tecnologías y metodologías de Inteligencia de Negocios, con la finalidad de que sea capaz de desarrollar y administrar soluciones BI, que influyan en la optimización y eficacia de la toma de decisiones en las organizaciones.






UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Lograr que el alumno conozca y aplique las diferentes tecnologías y metodologías de Inteligencia de Negocios, con la finalidad de que sea capaz de desarrollar y administrar soluciones BI, que influyan en la optimización y eficacia de la toma de

en las organizaciones.






ACADEMICA









ACADEMICA









ACADEMICA





Diseñar e implemAplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios Administrar proyectos de Inteligencia de




ACADEMICA





Diseñar e implementar Almacenes de Datos Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios Administrar proyectos de Inteligencia de




ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Inteligencia de Negocios

Lograr que el alumno conozca y aplique las diferentes tecnologías y metodologías de Inteligencia de Negocios, con la finalidad de que sea capaz de desarrollar y administrar soluciones BI, que influyan en la optimización y eficacia de la toma de



entar Almacenes de Datos Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios Administrar proyectos de Inteligencia de









1.






DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y Subtemas)1. Sistemas de Información

e Inteligencia de Negocios








Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios








































entar Almacenes de Datos Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios Administrar proyectos de Inteligencia de Negocios


Sistemas de Información e Inteligencia de








entar Almacenes de Datos Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios

Negocios











entar Almacenes de Datos Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios

Negocios






Práctica




Caracterizar los sistemas de Información orientados a la toma de decisiones Identificar contextos donde sea adecuado el uso de Sistemas de Inteligencia

Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento Construcción de Sistemas de Inteligencia de Negocios

Negocios






PrácticaTaller:






Negocios




PrácticaTaller:







Teoría: Práctica






RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio).Identificar y definir los tipos de sistemas de Información existentes, así como los principales componentes de los Sistemas de

IngenieríaMIC Tópicos SelectosMICTS15 Sistemas Información4 4 4 1264Enero del 2012Ninguna



Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas OLAP Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento


IngenieríaMIC Tópicos Selectos

MICTS15 Sistemas Información

12 64 Enero del 2012Ninguna





Ingeniería



Enero del 2012Ninguna





Ingeniería



Enero del 2012Ninguna





Tópicos Selectos


Enero del 2012



Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento


Tópicos Selectos


Enero del 2012

Lograr que el alumno conozca y aplique las diferentes tecnologías y metodologías de

administrar soluciones BI, que influyan en la optimización y eficacia de la toma de


Aplicar técnicas de Minería de Datos para generación de conocimiento

RESULTADOS DE APRENDIZAJE. (Por objeto de estudio).Identificar y definir los tipos de sistemas de

existentes, así como los principales componentes de los Sistemas de

226

Tópicos Selectos





RESULTADOS DE

(Por objeto de estudio).Identificar y definir los tipos de sistemas de


226





(Por objeto de estudio). Identificar y definir los tipos de sistemas de




Identificar y definir los tipos de sistemas de


227



2. Almacenes de Datos 3. Modelado

Multidimensional y OLAP 4. Minería de Datos 5. Implementación y

administración de Sistemas de Inteligencia de Negocios

Inteligencia de Negocios Diseñar y construir almacenes de datos Aplicar herramientas OLAP para análisis de datos Conocer y aplicar técnicas de minería de datos que permitan generación de conocimiento Identificar las etapas para implementar un proyecto de Inteligencia de Negocios, así como la administración de Sistemas de Inteligencia de Negocios.




1. Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios 2. Almacenes de Datos 3. Modelado Multidimensional y OLAP 4. Minería de Datos 5. Implementación y administración de Sistemas de Inteligencia de Negocios





Efraim Turban; Ramesh Sharda. (2010) “Business Intelligence A Managerial Approach”, Prentice Hall

Criterios El estudiante debe presentar satisfactoriamente al menos el 80 por ciento de las evidencias de aprendizaje solicitadas por el profesor en cada

228

uno de los niveles de abstracción para considerar que obtuvo el nivel de competencia mínimo. Instrumentos Análisis de discusiones de grupo preguntas y respuestas análisis de foros análisis de reportes de revisión de literatura laboratorios talleres Exámenes Presentaciones


S e m a n a s


Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios X X

Almacenes de Datos X X X X Modelado Multidimensional y OLAP X X X X Minería de Datos X X Implementación y administración de sistemas de Inteligencia de Negocios

X X X X

Minería de Datos


Propósito del curso : La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la Minería de Datos es un punto de encuentro de automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación con el tratcentradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer entornos profesionales, para la resolución de los prob ObjetivosDescribir, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cadaproceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación y regresión), técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

Minería de Datos


Propósito del curso : La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la Minería de Datos es un punto de encuentro de automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación con el tratcentradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer entornos profesionales, para la resolución de los prob

ObjetivosDescribir, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cadaproceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación y regresión), técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

Minería de Datos


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:

Propósito del curso : La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la Minería de Datos es un punto de encuentro de automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación con el tratcentradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer entornos profesionales, para la resolución de los prob

ObjetivosDescribir, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cadaproceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación y regresión), técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

Minería de Datos


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Minería de Datos

Propósito del curso : La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la Minería de Datos es un punto de encuentro de automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación con el tratamiento de la información. La asignatura se divide en siete partes conceptuales, centradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer entornos profesionales, para la resolución de los prob

Objetivos: Describir, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cadaproceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación y regresión), técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

Minería de Datos


UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la Minería de Datos es un punto de encuentro de automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación

amiento de la información. La asignatura se divide en siete partes conceptuales, centradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer entornos profesionales, para la resolución de los prob

: Describir, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cadaproceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación y regresión), técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

Minería de Datos


UNIDAD ACADEMICA




Describir, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cadaproceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación y regresión), técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.


UNIDAD ACADEMICA




Describir, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios,

conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cadaproceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación y regresión), técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.


UNIDAD ACADEMICA







UNIDAD ACADEMICA


La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la Minería de Datos es un punto de encuentro de automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación





UNIDAD ACADEMICA







UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:













































La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la Minería de Datos es un punto de encuentro de diferentes disciplinas: la estadística, el aprendizaje automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación









La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la

diferentes disciplinas: la estadística, el aprendizaje automático ('machine learning'), las técnicas de bases de datos y los sistemas para la toma de decisiones que, juntas, permiten afrontar problemas actuales de las organizaciones en relación











amiento de la información. La asignatura se divide en siete partes conceptuales, centradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer entornos profesionales, para la resolución de los problemas propios de la Minería de Datos.










amiento de la información. La asignatura se divide en siete partes conceptuales, centradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer

lemas propios de la Minería de Datos.





























PrácticaTaller:












PrácticaTaller:









Teoría:

Práctica Taller:



La filosofía de la Minería de Datos (MD) es la conversión de datos en conocimiento para la toma de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la






IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS12 Sistemas de Información44

4 12


conocimiento para la toma de decisiones. La Minería de Datos constituye la fase central del proceso de extracción de conocimiento de las bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). En este sentido la






IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS12 Sistemas de Información4 4 4 12 64 Enero de 2012Ninguna
















Ingeniería






amiento de la información. La asignatura se divide en siete partes conceptuales, centradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas, implantación e investigación. La materia se centra en problemas de predicción (clasificación y regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer




Ingeniería

Tópicos Selectos


Enero de 2012



amiento de la información. La asignatura se divide en siete partes conceptuales, centradas en los temas de la conextualización, técnicas, evaluación, metodologías, herramientas,

(clasificación y regresión) los cuales configuran la mayoría de problemas que trata la Minería de Datos. Como objetivo paralelo está la utilización de un entorno de programación libre, así como conocer




Tópicos Selectos

Sistemas de

Enero de 2012







conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos y prácticas de laboratorio, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos

229

Tópicos Selectos







conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. El curso contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes

fase del proceso: técnicas de preparación de datos, técnicas propias de extracción de modelos

229















230

Se introducen temas de investigación para que el alumno pueda interesarse en desarrollar alguna tesis relacionada. Al final del curso el estudiante será capaz de:

8. Evaluar y aplicar técnicas de minería de datos para dar solución a problemas 9. Usar herramientas profesionales para explorar aplicaciones de la minería de datos. 10. Identificar oportunidades de aplicación de la minería de datos al entorno en el cual se

desenvuelve El aprendizaje se hará siguiendo la metodología de los casos, a partir del análisis de conjuntos de datos complejos provenientes de problemas reales. A partir de estos problemas se desarrollarán los conocimientos científicos necesarios en clase de teoría y su aplicación en las clases de laboratorio, de tal manera que la programación y/o integración de funciones de minería de datos reforzará la asimilación de los diferentes conceptos explicados. COMPETENCIAS (Tipo, nombre y componentes de la competencia)








1. La Minería de Datos y el KDD. 1.1. Las Fases del Proceso de

Extracción de Conocimiento.

1.2. Fase de Integración y Recopilación.

1.3. Fase de Selección, Limpieza y Transformación.

1.4. Fase de Minería de Datos. 1.5. Fase de Evaluación e

Interpretación. 1.6. Fase de Difusión, Uso y

Monitorización. 2. Técnicas de Minería de Datos.

2.1. El Problema de la Extracción de Patrones

2.2. Árboles de Decisión y Sistemas de Reglas

2.3. Redes Neuronales Artificiales

2.4. Algoritmos Evolutivos y Reglas Difusas

2.5. Combinación de Modelos 2.6. Modelización Estadística

Paramétrica 3. Evaluación de modelos.

3.1. Introducción 3.2. Evaluación de

Clasificadores 3.3. Evaluación de Modelos de

Contextualizar la Minería de Datos en las etapas de un proceso más grande el KDD. Identificar las técnicas estadísticas, de inteligencia artificial y/o de aprendizaje computacional más apropiadas para el problema a resolver. Evaluar la calidad del conocimiento aprendido.

231

Regresión 3.4. Comparación de Técnicas

de Aprendizaje 3.5. Evaluación Basada en

Complejidad de la Hipótesis. El Principio MDL

4. Metodologías

4.1. CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).

4.2. La guía SEMMA del SAS Enterprise Miner.

4.3. Creación de Sistemas de Predicción.

5. Herramientas

5.1. Clasificaciones. 5.2. WEKA. 5.3. Clementine. 5.4. System R 5.5. Data Miner. 5.6. Orange.

6. Implantación e impacto de la

Minería de Datos 6.1. Introducción. 6.2. ¿Cuándo Empezar?

Necesidades y Objetivos de Negocio.

6.3. Formulación del Programa: Fases e Implantación.

6.4. Integración con las Herramientas y Proyectos de la Organización.

6.5. Recursos Necesarios. 6.6. Impacto Social de la

Minería de Datos. 6.7. Cuestiones Éticas y

Legales. 7. Temas de investigación.

7.1. Aprendizaje incremental. 7.2. Minería de Datos en bases

relacionales. 7.3. Desarrollo rápido de

sistemas de predicción. 7.4. Evaluación con múltiples

factores de calidad.

Construir un sistema de Minería de Datos para la solución de problemas de predicción enfocados a la toma de decisiones, utilizando una metodología. Conocer los sistemas profesionales más utilizados de Minería de Datos. Utilizar sistemas de Minería de Datos para la resolución de problemas reales. Identificar problemas de Minería de Datos en el entorno profesional. Reconocer temas de interés a desarrollar en tesis.

232




1. La Minería de Datos y el KDD 2. Técnicas de Minería de Datos 3. Evaluación de modelos 4. Metodologías 5. Herramientas 6. Implantación e impacto de la Minería de Datos 7. Temas de investigación





Orallo, José Hernández; Ramírez Quintana, M. José; Ferri Ramírez, Cèsar. (2004). “Introducción a la minería de datos” Editorial Pearson. (libro de texto) De Raedt, L.; Dehaspe, L. (1997) “Clausal Discovery” Machine Learning, 26, 99-146. Fayyad, U.M.; Piatetskiy-Shapiro, G.; Smith, P.; Ramasasmy, U. (1996) “Advances in Knowledge Discovery and Data Mining”, AAAI Press / MIT Press. Han, J.; Kamber, M. (2001) Data Mining: concepts and techniques, Morgan Kaufmann. Michalski, R.; Bratko, I.; Kubat, M. (1998) Machine Learning and data mining: methods and applications, John Wiley and Sons. Michie, D.; Spiegelhalter, D.J.; Taylor, C.C. (1994) Machine Learning, Neural and Statistical Classification, Ellis Hoewood, New York. Mitchell T. (1997) Machine Learning, McGraw-Hill. Partridge, D. (1997) “The Case for Inductive Programming” IEEE Computer, January, 36-41. Piatetsky-Shapiro, G.; Frawley, W. (1991) Knowledge Discovery in Databases, AAAI Press / The MIT Press. Weiss, S.; Kulikowski, C. (1991) Computer systems that learn: classification and prediction methods from statistics, neural nets, machine learning and expert systems. Morgan Kaufmann. Witten, I.H.; Eibe, F. (1999) "Tools for Data Mining", Morgan Kaufmann. Witten, I.H.; Frank, E. (2005) Data Mining: practical machine learning tools and techniques with Java implementarions. Morgan Kaufmann

La evaluación del proceso enseñanza aprendizaje se realizará de manera continua a través de todo el curso, tomando en cuenta los siguientes aspectos para cada parcial: Individual Examen Teórico – 20% Examen Practico – 15 % Participación en Clase – 10% Equipo Tareas: Lecturas e investigaciones – 10% Documentación de prácticas de laboratorio – 15% Exposición del proyecto desarrollado – 10% Documentación técnica del proyecto – 10% Documentación del tema de exposición – 5% Exposición de un tema – 5% Para cumplir con la participación en clase se deben realizar una pregunta y una contestación interesante relacionadas con el contenido del parcial en cuestión. Al inicio de cada período parcial el maestro asignará las exposiciones de temas a realizarse en ese período. Se deben subir los documentos a la plataforma virtual del curso. En el caso de que la plataforma falle se debe enviar el documento a correo electrónico del maestro. La calificación mínima aprobatoria es de 80

233


S e m a n a s


La Minería de Datos y el KDD. X X

Técnicas de Minería de Datos. X X X

Evaluación de modelos. X

Metodologías. X X

Herramientas. X X X

Implantación e impacto de la MD. X X X

Temas de investigación. X X

Interacción Hombre

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA

Propósito del curso : Diseño asistido por el usuario, tecnologías para desarrollo de interfaces e interfaces usables. Tecnologías existentes para ofrecer interfaces de despliegue de información y/o de recepción de servicios, considerando el futuro de los ambientes inteligentes. Al final del curso el estudiante será capaz de:


Interacción Hombre


Propósito del curso : Diseño asistido por el usuario, tecnologías para desarrollo de interfaces e interfaces usables. Tecnologías existentes para ofrecer interfaces de despliegue de información y/o de recepción de servicios, considerando el futuro de los ambientes inteligentes.




Interacción Hombre


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Interacción Hombre


Al final del curso el estudiante será capaz de: Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar

escenarios de interacción entre el humano y la computación. Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones,

resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos

de trabajo. Evaluar

así como identificar retos sociales a atender para facilitar su adopción.



problemas

Interacción Hombre


UNIDAD ACADEMICA


Computadora


Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación.Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos de trabajo.Evaluar así como identificar retos sociales a atender para facilitar su adopción.



Interacción Hombre

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA


Computadora


Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación.Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos de trabajo.Evaluar así como identificar retos sociales a atender para facilitar su adopción.



Interacción Hombre


UNIDAD ACADEMICA


Computadora


Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación.Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos de trabajo.Evaluar la potencialidad de integración de interfaces de interacción humanoasí como identificar retos sociales a atender para facilitar su adopción.



Interacción Hombre -


UNIDAD ACADEMICA


Computadora


Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación.Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos de trabajo.

la potencialidad de integración de interfaces de interacción humanoasí como identificar retos sociales a atender para facilitar su adopción.



- Computadora


UNIDAD ACADEMICA


Computadora


Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación.Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos




Computadora


UNIDAD ACADEMICA


Computadora

Diseño asistido por el usuario, tecnologías para desarrollo de interfaces e interfaces usables. Tecnologías existentes para ofrecer interfaces de despliegue de información y/o de recepción de servicios, considerando el futuro de los ambientes inteligentes.





Computadora


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Interacción Hombre -






Computadora


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: -






Computadora

DE




DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de Subtemas)

1.

Computadora

DE




DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de Subtemas) 1. Introducción a la Interacción

Persona1.1.









Introducción a la Interacción Persona1.1.









Introducción a la Interacción Persona1.1. Factor Humano

1.1.1.

1.1.2.1.1.3.










Introducción a la Interacción Persona-

Factor Humano1.1.1.

procesamiento1.1.2.1.1.3.







Al final del curso el estudiante será capaz de: Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación.Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos


DOMINIOS COGNITIVOS.estudio, temas y

Introducción a la Interacción -Computadora

Factor Humano1.1.1. Modelo de

procesamiento1.1.2. Los sentidos1.1.3. El modelo de







Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación.Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos



Introducción a la Interacción Computadora

Factor HumanoModelo de

procesamientoLos sentidosEl modelo de











Factor HumanoModelo de












Factor Humano Modelo de











DOMINIOS COGNITIVOS. estudio, temas y


Modelo de

procesamiento Los sentidos El modelo de




Práctica






estudio, temas y


El modelo de




PrácticaTaller:



Diseño asistido por el usuario, tecnologías para desarrollo de interfaces e interfaces usables. Tecnologías existentes para ofrecer interfaces de despliegue de información y/o de recepción de



Introducción a la Interacción



PrácticaTaller:




Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar escenarios de interacción entre el humano y la computación. Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos


Introducción a la Interacción

Teoría: Práctica




Identificar oportunidades de aplicación de la tecnología computacional para generar

Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones, resultado de la interacción entre el usuario con computadoras. Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos


RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio). Revisa e identifica elementos de la psicología humana, haciendo énfasis en la relación humanoy contrasta este nivel de interacción con formas y

IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS14 Sistemas de Información4 4 4 1264Enero de 2012Ninguna



Implementar interfaces que atiendan necesidades informáticas o de comunicaciones,

Explorar soluciones de realidad virtual como ambientes de soporte a individuos o a grupos


RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio). Revisa e identifica elementos de la psicología humana, haciendo énfasis en la relación humanoy contrasta este nivel de interacción con formas y



12 64 Enero de 2012Ninguna







Revisa e identifica elementos de la psicología humana, haciendo énfasis en la relación humanoy contrasta este nivel de interacción con formas y

Ingeniería








la potencialidad de integración de interfaces de interacción humano



Ingeniería








la potencialidad de integración de interfaces de interacción humano-computadora,



Tópicos Selectos


Enero de 2012





computadora,



Tópicos Selectos

Enero de 2012





computadora,


Revisa e identifica elementos de la psicología humana, haciendo énfasis en la relación humano-humano y contrasta este nivel de interacción con formas y

234

Tópicos Selectos





computadora,

RESULTADOS DE


Revisa e identifica

psicología humana, haciendo énfasis en la

humano y contrasta este nivel de interacción con formas y

234





computadora,


haciendo énfasis en la humano

y contrasta este nivel de interacción con formas y





computadora,

humano y contrasta este nivel de interacción con formas y

235




memoria 1.1.4. El modelo mental 1.1.5. Formas y canales de

comunicación

1.2. Estado del arte HCI 1.2.1. Interacción persona-

computadora 1.2.2. Interfaces de usuario 1.2.3. El diseño centrado

en el usuario 1.2.4. Usabilidad 1.2.5. Trabajo colaborativo

2. Diseño de Interfaces 2.1. Metáforas

2.1.1. Metáforas Verbales 2.1.2. Metáforas Visuales 2.1.3. Diseño de Metáforas 2.1.4. Estilos y paradigmas

de interacción 2.2. Ingeniería de la Interfaz

2.2.1. Diseño centrado en el usuario

2.2.2. Interacción háptica 2.2.3. Interacción natural

2.3. Soporte informático/computacional

2.3.1. automatizada, 2.3.2. negociada 2.3.3. dirigida por el usuario 2.3.4. Cómputo ubicuo en

HCI

3. Interfaces de entrada 3.1. API para voz 3.2. API para video (openGL) 3.3. API para voz e imagen

(Kinect) 3.4. API para mando

inalámbrico (Wii mote)

4. Interfaces de salida 4.1. Monitor y dispositivos

móviles 4.2. Eventos ambientales 4.3. Ambientes

Virtuales/Aumentados

niveles de interacción entre el humano y la computadora, reportada en la literatura. Estudia y reflexiona sobre elementos sociales y tecnológicos que influyen en el diseño de interfaces y visualiza/identifica la importancia de medios y mecanismos de interacción en el entorno de la computación ubicua. Reporta y genera prototipos de interfaces de interacción humano-computadora. Aplica lenguajes de programación y tecnología para explorar medios de interacción no tradicionales (teclado y ratón), entre el humano y la computadora.

236

5. Aplicación de Ambientes virtuales 5.1. Ambientes asistidos

5.1.1. Revisión de casos de estudio

5.2. Ambientes de trabajo colaborativo

5.2.1. Revisión de casos de estudio

6. Usabilidad

6.1. Principios y directrices 6.2. Métricas 6.3. Casos de estudio

Identifica requerimientos tecnológicos para la implementación de canales de salida que ofrecen información y retroalimentación al usuario. Identifica y explora espacios de información digitales “habitables”. Identifica, comprende, aplica y reporta acerca de la utilidad de interfaces de interacción humano-computadora a través de la aplicación de métricas de usabilidad.




1. Introducción a la interacción persona-computadora 2. Diseño de interfaces 3. Interfaces de entrada 4. Interfaces de salida 5. Aplicación de ambientes virtuales 6. Usabilidad

1. Para cada Unidad, el profesor motiva los temas a tratar. 2. Se desarrollan actividades de crítica reflexiva para exponer la importancia del ser humano sobre las computadoras. 3. Se utiliza la plataforma de experimentación con tecnologías móviles, para la demostración de conceptos. 4. Se complementan los temas abordados en clase, con la literatura relacionada con retos tecno-sociales en el área HCI. 5. Se promueve la discusión grupal de resultados y propuestas de solución. 6. Se promueve el pensamiento crítico y creativo a través de la exploración de escenarios de aplicación alternativos. 7. Se promueve el trabajo interdisciplinario con áreas de las ciencias sociales y de la salud. 8. Se desarrollan actividades de grupo para enfatizar en la

Elaboración de tareas/prácticas. Reportes de práctica o de compleción de cada unidad, con estructura: introducción (revisión de problemática), desarrollo (metodología/técnica de solución), resultados (discusión de alcances) Examen escrito (solo para tema 1). Para el tema 2, se genera un reporte técnico sobre el estado del arte y los retos en HCI. Proyecto: requiere presentación de prototipo y reporte tipo artículo (formato proporcionado) Prácticas: requiere demostración funcional y reporte (especificado anteriormente)

237

estrategia de “Diseño Basado en el Usuario” Técnicas


investigación. Expositiva. Debate. Diálogo simultáneo Grupos Focales

Material de Apoyo:

Plataforma de experimentación con tecnologías móviles (PEMT).

Tutoriales hands-on. Artículos de investigación,

libros de texto. Cañón Pintarrones

FUENTES DE INFORMACIÓN

(Bibliografía, direcciones electrónicas) EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES

(Criterios e instrumentos) Diseño de Sistemas interactivos centrados en el usuario. Autores: Toni Granollers i Saltiveri, Jesús Iorés Vidal, José Juan Cañas Delgado. Editorial: UOC. N. Colección: 43. Número de páginas: 280. ISBN: 8497883209. Fecha de publicación: Octubre 2005. Rsearch Methods in Human-Computer Interaction. Lazar, Feng and Hochheiser. Wiley & Sons. 2010. Human-Computer Interaction Handbook: Fundamentals, Evolving Technologies, and Emerging Applications. Julie Jacko. Taylor and Francis. 2012. HCI Bibliography http://hcibib.org/ Human ComputerInteraction http://www.zainbooks.com/books/computer-sciences/human-computer-interaction.html Human ComputerInteraction http://www.hcibook.com/e3/

Examen, reporte técnico y otros: 30% Los conocimientos y habilidades que el alumno ha adquirido en las clases de teoría y problemas se evaluarán según su participación y actitud en esas mismas clases, y según documentación entregada por el alumno con los resultados a problemas propuestos. Prácticas: 30% A lo largo del curso, se debe atender el desarrollo de actividades prácticas, las cuales han sido preparadas para reforzar conocimiento teórico. Algunos de los elementos importantes que cada reporte de práctica debe contener incluyen: discusión de al menos 3 artículos académicos que aborden el tema objetivo de la práctica, una sección de descripción de la implementación desarrollada, así como una sección de discusión de resultados y trabajo futuro que podría mejorar la solución explorada. Proyecto: 40% Cubierto el tema 3, los alumnos deberán iniciar el desarrollo del proyecto final de curso. Similar a las prácticas, existe la entrega de un reporte,

238

el cual debe incluir las secciones de: introducción (no menos de ½ cuartilla), revisión de literatura (revisión de 7 artículos académicos en un resumen de 1 a 2 cuartillas), implementación, resultados, y conclusiones. Además, del documento se evalúan los alcances obtenidos con el prototipo. La calificación mínima aprobatoria es 80


S e m a n a s


Introducción a la Interacción Persona-Computadora X X

Diseño de Interfaces X X X Interfaces de entrada X X X X X Interfaces de salida X X X X Ambientes virtuales X X X X Usabilidad X X X

Seguridad Informática


Propósito del curso : Dotar al alumno de conocimientos para prevenir y resolver problemas relacionados con la seguridad de informática.Objetivos:El alumno será capaz de comprender los principios fundamentales de la seguridad informática, conocerá herramientas necesarias parael efecto del mismo, por medio de la implantación de una política de seguridad, basado en el valor de la información.











UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Programa de Seguridad


COMPETENCIAS(Tipo y Nombre de las

competencias).

Competencias Genéricas: Comunicación verbal Pensamiento critico Razonamiento


problemas




UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Dotar al alumno de conocimientos para prevenir y resolver problemas relacionados con la seguridad de informática.Objetivos: El alumno será capaz de comprender los principios fundamentales de la seguridad informática, conocerá herramientas necesarias parael efecto del mismo, por medio de la implantación de una política de seguridad, basado en el valor de la información.


competencias).






UNIDAD ACADEMICA


Informática

Propósito del curso : Dotar al alumno de conocimientos para prevenir y resolver problemas relacionados con la seguridad de informática.

El alumno será capaz de comprender los principios fundamentales de la seguridad informática, conocerá herramientas necesarias parael efecto del mismo, por medio de la implantación de una política de seguridad, basado en el valor de la información.


competencias).





UNIDAD ACADEMICA


Informática




competencias).

Competencias Genéricas:Comunicación verbalPensamiento criticoRazonamiento analítico Resolución de problemas




UNIDAD ACADEMICA


Informática




competencias).






UNIDAD ACADEMICA


Informática


El alumno será capaz de comprender los principios fundamentales de la seguridad informática, conocerá herramientas necesarias parael efecto del mismo, por medio de la implantación de una política de seguridad, basado en el valor


competencias).


Resolución de



UNIDAD ACADEMICA


Informática



COMPETENCIAS (Tipo y Nombre de las

competencias).


Resolución de


implementación de


UNIDAD ACADEMICA


Dotar al alumno de conocimientos para prevenir y resolver problemas relacionados con la



Competencias Genéricas: Comunicación verbalPensamiento critico


implementación de


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Programa de Seguridad





implementación de


Programa de Seguridad



implementación de

1CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA CRIPTOGRAFIA1.1.2. RELACION CON LA MATEMATICAS1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA1.2. CLASIFICACION DE LOS SISTEMAS DE 1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL MENSAJE1.2.1.1. CIFRADO EN BLOQUE





1. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA CRIPTOGRAFIA1.1.2. RELACION CON LA MATEMATICAS1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA1.2. CLASIFICACION DE LOS SISTEMAS DE 1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL MENSAJE1.2.1.1. CIFRADO EN BLOQUE



CréditosTotal



El alumno será capaz de comprender los principios fundamentales de la seguridad informática, conocerá herramientas necesarias para realizar un diagnóstico y reducirá el riesgo de un ataque y el efecto del mismo, por medio de la implantación de una política de seguridad, basado en el valor


. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA CRIPTOGRAFIA1.1.2. RELACION CON LA MATEMATICAS1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA1.2. CLASIFICACION DE LOS SISTEMAS DE 1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL MENSAJE1.2.1.1. CIFRADO EN BLOQUE



CréditosTotal



El alumno será capaz de comprender los principios fundamentales de la seguridad informática, realizar un diagnóstico y reducirá el riesgo de un ataque y

el efecto del mismo, por medio de la implantación de una política de seguridad, basado en el valor


. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA CRIPTOGRAFIA1.1.2. RELACION CON LA MATEMATICAS1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA1.2. CLASIFICACION DE LOS SISTEMAS DE 1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL MENSAJE1.2.1.1. CIFRADO EN BLOQUE










. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA CRIPTOGRAFIA1.1.2. RELACION CON LA MATEMATICAS1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA1.2. CLASIFICACION DE LOS SISTEMAS DE 1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL MENSAJE 1.2.1.1. CIFRADO EN BLOQUE



Créditos de horas por semana:







subtemas)

. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA CRIPTOGRAFIA1.1.2. RELACION CON LA MATEMATICAS1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA1.2. CLASIFICACION DE LOS SISTEMAS DE 1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL

1.2.1.1. CIFRADO EN BLOQUE



de horas por semana:







subtemas)

. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA CRIPTOGRAFIA 1.1.2. RELACION CON LA MATEMATICAS 1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA1.2. CLASIFICACION DE LOS SISTEMAS DE ENCRIPTACION1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL











subtemas)

. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS1.1. INTRODUCCION A LA

1.1.2. RELACION CON LA

1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE LA CRIPTOGRAFIA 1.2. CLASIFICACION DE LOS

ENCRIPTACION1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL











subtemas)



1.1.3. 4 ASPECTOS BASICOS DE

1.2. CLASIFICACION DE LOS ENCRIPTACION

1.2.1. POR EL TRATAMIENTO DEL



























. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA 6 HORAS 1.1. INTRODUCCION A LA








de horas por semana:Teoría:

PrácticaTaller:






DOMINIOS COGNITIVOS. (Objetos de aprendizaje, temas y

. CONCEPTOS BASICOS DE







de horas por semana: Teoría:

PrácticaTaller:









Teoría:

Práctica Taller:







ANALISIS DE

IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS15 Sistemas de Información44

4 12





ENCRIPTARA UN MENSAJE DE 128 CARACTERES USANDO UNA OPEN PGP. USANDO HERRAMIENTAS DE ANALISIS DE ENCRIPTACION COMO PEID, DETECTAR EL TIPO DE ENCRIUSAR UNA HERRAMIENTA DE

IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS15 Sistemas de Información4 4 4 12 64 Enero de 2012Ninguna





ENCRIPTARA UN MENSAJE DE 128 CARACTERES USANDO UNA OPEN PGP. USANDO HERRAMIENTAS DE ANALISIS DE ENCRIPTACION COMO PEID, DETECTAR EL TIPO DE ENCRIUSAR UNA HERRAMIENTA DE








ENCRIPTARA UN MENSAJE DE 128 CARACTERES USANDO UNA OPEN PGP. USANDO HERRAMIENTAS DE ANALISIS DE ENCRIPTACION COMO PEID, DETECTAR EL TIPO DE ENCRIPTACION Y USAR UNA HERRAMIENTA DE

Ingeniería








ENCRIPTARA UN MENSAJE DE 128 CARACTERES USANDO UNA OPEN PGP. USANDO HERRAMIENTAS DE ANALISIS DE ENCRIPTACION COMO PEID, DETECTAR EL TIPO DE

PTACION Y USAR UNA HERRAMIENTA DE

Ingeniería

Tópicos Selectos


Enero de 2012





ENCRIPTARA UN MENSAJE DE 128 CARACTERES USANDO UNA OPEN PGP. USANDO HERRAMIENTAS DE ANALISIS DE ENCRIPTACION COMO PEID, DETECTAR EL

PTACION Y USAR UNA HERRAMIENTA DE

Tópicos Selectos

Sistemas de

Enero de 2012





ENCRIPTARA UN MENSAJE DE 128 CARACTERES USANDO UNA OPEN PGP. USANDO HERRAMIENTAS DE

ENCRIPTACION COMO PEID, DETECTAR EL

PTACION Y

HERRAMIENTA DE

239

Tópicos Selectos




ENCRIPTARA UN MENSAJE DE 128

USANDO UNA OPEN

HERRAMIENTAS DE


PTACION Y

HERRAMIENTA DE

239




USANDO UNA OPEN

HERRAMIENTAS DE


HERRAMIENTA DE

realizar un diagnóstico y reducirá el riesgo de un ataque y el efecto del mismo, por medio de la implantación de una política de seguridad, basado en el valor

ENCRIPTACION COMO

240


1.2.1.2. CIFRADO EN FLUJO 1.2.2 POR EL TIPO DE CLAVES 1.2.2.1. CLAVE SECRETA 1.2.2.2. CLAVE PUBLICA 1.3 CRITERIO PARA SELECCIÓN DE CIFRADO PUBLICO O PRIVADO 2. INTRODUCCION A LA SEGURIDAD INFORMATICA 6 HORAS 2.1. DEFINICION DE CRIPTOGRAFIA 2.2. SEGURIDAD FISICA 2.3. SEGURIDAD LOGICA 2.4. PRINCIPIOS DE LA SEGURIDAD INFORMATICA 2.4.1 EL PUNTO MAS DEBIL 2.4.2 PROTEGER LA INFORMACION MIENTRAS SEA VALIOSA 2.4.3 LAS MEDIDAS DE SEGURIDAD DEBEN SER EFECTIVAS, EFICIENTES, FACILES DE USAR Y APROPIADAS AL MEDIO 2.5. TIPOS DE AMENAZAS A LOS SISTEMAS INFORMATICOS 2.5.1 INTERRUPCION 2.5.2 INTERCEPTACION 2.5.3 MODIFICACION 2.5.4 GENERACION 2.6. ELEMENTOS BASICOS DE LA SEGURIDAD INFORMATICA 2.6.1 CONFIDENCIALIDAD 2.6.2 INTEGRIDAD 2.6.3 DISPONIBILIDAD

DESENCRIPTACION PARA RECUPERAR EL MENSAJE ORIGINAL CALCULARA EL TIEMPO NECESARIO PARA DESCIFRAR UN MENSAJE ENCRIPTADO CON UN SISTEMA DE 1024 BITS, UTILIZANDO UNA COMPUTADORA CON UNA CAPACIDAD DE 10 MEGAFLOPS CALCULARA LA ENTROPIA DE UN MENSAJE DE 10 CARACTERES ENTIENDE LOS CONCEPTOS DE SEGURIDAD DE LA INFORMACION

241

2.6.4 NO REPUDIO 2.7. REQUISITOS DE SEGURIDAD DE UN SISTEMA 2.8. RECOMENDACIONES DE BACON, KERCKHOFFS 3. RIESGOS INFORMATICOS 6 HORAS 3.1. TIPOS DE ATAQUES 3.1.1. ATAQUE DE NEGACION DE SERVICIO 3.1.2. MAN IN THE MIDDLE 3.1.3. ATAQUE DE DIA CERO 3.1.4. ATAQUE DE FUERZA BRUTA 3.1.5. EAVES DROPPING 3.1.6. PACKET SNIFFING 3.1.7. SNOOPING AND DOWNLOADING 3.1.8. TAMPERING , DATA DIDDLING 3.1.9. CRACKING 3.1.10.BLACK HOLES 3.1.11.VIRUS 4. CONCEPTOS DE CIFRADO MODERNO 6 HORAS 4.1 CIFRADO EN FLUJO 4.2 CIFRADO EN BLOQUE 4.3 ESPACIO DE CLAVES, ESPACIO DE MENSAJES 4.4 SEMILLA DE UN GENERADOR 5. ESTRATEGIAS CONTRA

UTILIZANDO LAS HERRAMIENTAS DE ULTIMATE CRACK, ANALIZA EL PROGRAMA WINRAR, CUALQUIER VERSION Y DETECTA SI UTILIZA ALGUN TIPO DE OFUSCACION PUBLICA UNA PEQUEÑA PAGINA WEB, HOLA MUNDO, Y REALIZA UN ATAQUE D.O.S . MODIFICA LA PAGINA WEB PARA QUE SOPORTE EL ATAQUE POR EL DOBLE DEL NUMERO DE INTENTOS DEL PRIMER ATAQUE USANDO UN SNIFFER, ESCUCHA UNA RED DE AREA LOCAL EN BUSCA DE TEXTO PLANO CON INFORMACION SENSIBLE COMO CONTRASEÑAS. ENTIENDE LOS CONCEPTOS DE CIFRADO ENTIENDE LOS CONCEPTOS DE

242

ATAQUES INFORMATICOS 6 HORAS 5.1. CONTRA PIRATERIA 5.1.1. MENSAJES DE ERROR EN CONTRASEÑAS Y CLAVES 5.1.2. USO DE NOMBRES DE VARIABLES 5.1.3. OCULTACION DE CONTRASEÑAS FUERA DEL PROGRAMA 5.2. CONT RA CRACKEO 5.2.1. USO DE CLAVE WEP, WPA, LONGITUD DE LA CLAVE 5.2.2. NO PUBLICACION DE SSID 5.2.3. SELECCIÓN DE CONTRASEÑAS 5.2.4. HERRAMIENTAS DE AUDITOR DE SEGURIDAD (BACKTRACK) 5.2.5. USO DE OFUSCACION, AMBIENTE NET

ESTRATEGIAS DE PROTECCION CONTRA ATAQUES INFORMATICOS




1. CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA

2. INTRODUCCION A LA SEGURIDAD INFORMATICA

3. RIESGOS INFORMATICOS

4. CONCEPTOS DE CIFRADO MODERNO

5. ESTRATEGIAS CONTRA ATAQUES INFORMATICOS

1. Para cada Unidad, el profesor motiva los temas a tratar. 2. Se desarrollan actividades de crítica reflexiva para exponer la importancia de la seguridad en ambientes informaticos 3. Se utiliza la plataforma de experimentación para la demostración de conceptos. 4. Se complementan los temas abordados en clase, con la literatura relacionada 5. Se promueve la discusión grupal de resultados y propuestas de solución. 6. Se promueve el pensamiento crítico y creativo a través de la exploración de escenarios de aplicación alternativos. Técnicas

• Elaboración de tareas/prácticas. • Reportes de práctica o de compleción de cada unidad, con estructura: introducción, desarrollo, resultados • Examenes

243

• Lectura de libros de texto. • Lectura de artículos de investigación. • Expositiva. • Debate. • Diálogo simultáneo Material de Apoyo: • Plataforma de experimentación • Artículos de investigación, libros de texto. • Cañón • Pintarrones



BIBLIOGRAFIA: [1] Rivest Ronald L., Handbook of applied cryptography, June 1996. [2] Schneier Bruce, Applied Cryptography, Second Edition [3]Myasnikov Alexei, Advanced Courses in Mathematics CRM Barcelona, McGill University, 2008. [4]Stalling Williams, Cryptography and network security, second edition, Prentice hall, 1999. [5]Welschenbach Michael, Cryptography in C and C++, Library of congress cataloging, 2005. [6]Delfs Hans, Knebl Helmut, Information Security and Cryptography Texts and Monographs, Springer, 2007.

La evaluación del proceso enseñanza aprendizaje se realizará de manera continua a través de todo el curso, tomando en cuenta los siguientes aspectos: Exámenes 60% Practicas 40% La calificación mínima aprobatoria es 80


S e m a n a s


CONCEPTOS BASICOS DE CRIPTOGRAFIA

X X X

INTRODUCCION A LA SEGURIDAD INFORMATICA

X X X

RIESGOS INFORMATICOS X X X

CONCEPTOS DE CIFRADO MODERNO

X X X

ESTRATEGIAS CONTRA ATAQUES INFORMATICOS

X X X X

Aprendizaje Maquina

UNIVERSIDAD

Propósito del curso : Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los problemas que éste ataque. El amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se presentconstantemente con revisión de la literatura. Por medio de la aplicación de estos algoritmos en casos prácticos el estudiante desarrolla la capacidad de innovación y desarrollo tecestudiante desarrolla investigación tecnológica al identificar problemas y proponer soluciones. Al final del curso el estudiante será capaz de:

Aprendizaje Maquina

UNIVERSIDAD

Propósito del curso : Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los problemas que éste ataque. El amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se presentconstantemente con revisión de la literatura. Por medio de la aplicación de estos algoritmos en casos prácticos el estudiante desarrolla la capacidad de innovación y desarrollo tecestudiante desarrolla investigación tecnológica al identificar problemas y proponer soluciones.


Aprendizaje Maquina

UNIVERSIDAD

UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Aprendizaje Maquina

Propósito del curso : Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los problemas que éste ataque. El amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se presentarán los algoritmos más populares del área, también el curso se actualizará constantemente con revisión de la literatura. Por medio de la aplicación de estos algoritmos en casos prácticos el estudiante desarrolla la capacidad de innovación y desarrollo tecestudiante desarrolla investigación tecnológica al identificar problemas y proponer soluciones.

Al final del curso el estudiante será capaz de: Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina. Aplica los fundamentos y principios Dispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales. Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje

máquina. Establece que pro

necesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución. Compara y contrasta los distintos algoritmos. Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución d

de la vida real.

Aprendizaje Maquina

UNIVERSIDAD

UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los problemas que éste ataque. El amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se

arán los algoritmos más populares del área, también el curso se actualizará constantemente con revisión de la literatura. Por medio de la aplicación de estos algoritmos en casos prácticos el estudiante desarrolla la capacidad de innovación y desarrollo tecestudiante desarrolla investigación tecnológica al identificar problemas y proponer soluciones.

Al final del curso el estudiante será capaz de:Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.Aplica los fundamentos y principiosDispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales.Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje máquina.Establece que pronecesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución dde la vida real.

Aprendizaje Maquina


UNIDAD ACADEMICA




Al final del curso el estudiante será capaz de:Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.Aplica los fundamentos y principiosDispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales.Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje máquina.Establece que pronecesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución dde la vida real.

Aprendizaje Maquina


UNIDAD ACADEMICA




Al final del curso el estudiante será capaz de:Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.Aplica los fundamentos y principiosDispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales.Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje máquina. Establece que pronecesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución dde la vida real.

Aprendizaje Maquina


UNIDAD ACADEMICA




Al final del curso el estudiante será capaz de:Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.Aplica los fundamentos y principiosDispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales.Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje

Establece que pronecesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución dde la vida real.

Aprendizaje Maquina


UNIDAD ACADEMICA





Establece que pronecesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución dde la vida real.


UNIDAD ACADEMICA


Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los problemas que éste ataque. El amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se



Establece que pronecesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución d

AUTÓNOMA DE

UNIDAD ACADEMICA


Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los problemas que éste ataque. El amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se



Establece que procedimiento de solución de problemas se adecua mejor a sus necesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución d

AUTÓNOMA DE

UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Aprendizaje Maquina

Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los problemas que éste ataque. El aprendizaje máquina ha mostrado su potencia y versatilidad en un amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se



cedimiento de solución de problemas se adecua mejor a sus necesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos.Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución d

AUTÓNOMA DE

Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje computacional que le permitan extraer y explotar información perteneciente a los

aprendizaje máquina ha mostrado su potencia y versatilidad en un amplio rango de problemas complejos en la industria, academia y gobierno al permitir que la computadora evolucione e infiera conocimiento a través de datos empíricos. En este curso se




AUTÓNOMA DE






















Al final del curso el estudiante será capaz de:Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.Aplica los fundamentos y principios del aprendizaje maquina a la resolución de problemas.Dispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales.Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje










Al final del curso el estudiante será capaz de:Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.

del aprendizaje maquina a la resolución de problemas.Dispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales.Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje










Al final del curso el estudiante será capaz de: Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.











Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.


cedimiento de solución de problemas se adecua mejor a sus necesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.Compara y contrasta los distintos algoritmos. Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución d









Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina.del aprendizaje maquina a la resolución de problemas.

Dispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales.Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje

cedimiento de solución de problemas se adecua mejor a sus necesidades, reduciendo el tiempo que invierte en el proceso de resolución.

Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución d









































PrácticaTaller:













PrácticaTaller:










Teoría:

Práctica Taller:






Conoce los principales algoritmos para el aprendizaje máquina. del aprendizaje maquina a la resolución de problemas.




IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS22 Inteligencia Computacional44

4 12

64Febrero 2012Ninguna







IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS22 Inteligencia Computacional4 4 4 12 64 Febrero 2012Ninguna








Inteligencia Computacional

Febrero 2012Ninguna







Ingeniería



Febrero 2012Ninguna







Ingeniería



Febrero 2012



arán los algoritmos más populares del área, también el curso se actualizará constantemente con revisión de la literatura. Por medio de la aplicación de estos algoritmos en casos prácticos el estudiante desarrolla la capacidad de innovación y desarrollo tecnológico. El estudiante desarrolla investigación tecnológica al identificar problemas y proponer soluciones.


cedimiento de solución de problemas se adecua mejor a sus

Calibra el potencial de técnicas de aprendizaje máquina para la resolución de problemas

Tópicos Selectos

Computacional

Febrero 2012



arán los algoritmos más populares del área, también el curso se actualizará constantemente con revisión de la literatura. Por medio de la aplicación de estos algoritmos en

nológico. El estudiante desarrolla investigación tecnológica al identificar problemas y proponer soluciones.



e problemas

244

Tópicos Selectos







e problemas

244





del aprendizaje maquina a la resolución de problemas.Dispone de una serie de algoritmos como opciones de solución a problemas potenciales. Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje


e problemas




nológico. El

del aprendizaje maquina a la resolución de problemas.

Identifica los problemas que sean susceptibles de ser resuelto por medio del aprendizaje


e problemas

245









1. Introducción al aprendizaje maquina

1.1 Aprendizaje maquina 1.1.2 Tipos de aprendizaje maquina 1.2 Aprendizaje supervisado 1.2.1 Regresión 1.2.2 Clasificación 1.3 Características del aprendizaje maquina 1.3 Problemas y soluciones 1.4 Vista global del área, algoritmos, variantes, novedades 1.5 Ejemplos de casos prácticos.

2. Aprendizaje con árboles 2.1 Árboles de decisión

2.1.1 Construyendo arboles de decisión 2.1.2 Entropía y teoría de la información. 2.1.3 Implementación del árbol

de decisión. 2.1.4 Trabajando con variables

continuas 2.1.5 Clasificación y arboles de

regresión (CART). 2.1.6 Impureza Gini. 2,1.7 Regresión en arboles. 2.1.8 Caso práctico.

3. Probabilidad y Aprendizaje 3.1. De datos a probabilidades 3.1.1 Minimizando el riesgo. 3.1.2 El clasificador Naive Bayes 3.2. Modelos de mezcla Gaussianos 3.2.1 El algoritmo de la maximización de la esperanza 3.3. Métodos de vecinos cercanos 3.3.1 Suavizado del vecino cercano. 3.3.2 Cálculo eficiente de la

Conoce fundamentos del aprendizaje maquina. Identifica problemas característicos del área. Identifica los principales algoritmos del área. Conoce y aplica uno de los principales algoritmos en el aprendizaje maquina: los árboles de decisión. Utiliza esta técnica en la resolución de casos prácticos. Identifica problemas para ser resueltos por árboles de decisión. Identifica conceptos clave del manejo de probabilidades en clasificadores de datos. Calibra el potencial de los clasificadores para la resolución de problemas.

246

distancia: árbol KD. 3.4.3 Medidas de distancia. 3.4. Caso práctico.

4. Optimización y búsqueda 4.1. Optimización de mínimos cuadrados 4.1.1. Expansiones de Taylor. 4.1.2 El algoritmo Levenberg-

Marquardt 4.2 Búsqueda 4.2.1 Búsqueda Exhaustiva. 4.2.2 Búsqueda Voraz. 4.2.3 Subiendo la colina 4.3 Recocido simulado. 4.4 Caso práctico.

5. Aprendizaje Evolutivo 5.1. El algoritmo genético

5.1.1. Representación de cadenas 5.1.2 Evaluación de la aptitud 5.1.3 Población

5.1.4. Generando descendencia: Selección de padres 5.2 Programación genética. 5.3 Estrategias evolutivas.

6. Algoritmo Montecarlo Basado en Cadenas de Markov

6.1. Muestreo 6.1.1. Números aleatorios. 6.1.2. Números aleatorios

gaussianos 6.2 Montecarlo Cadenas de Markov

6.2.1 Cadenas de Markov 6.2.2 El algoritmo Metropolis-Hastings 6.2. Muestreo de Gibbs. 6.3 Modelos ocultos de Markov (HMM).

Aplica el concepto de búsqueda en problemas de optimización. Contrasta varios tipos de búsqueda y cuenta con los criterios adecuados para decidir que tipo de búsqueda es factible a un problema dado. Establece procedimientos de solución. Compara y contrasta diferentes algoritmos del área de cómputo evolutivo. Establece procedimiento de solución a través del cómputo evolutivo. Conoce y aplica la técnica de muestreo para la resolución de problemas. Contrasta y compara los distintos algoritmos vistos en clase.

247




11. Introducción al aprendizaje maquina.

12. Aprendizaje con árboles.

13. Probabilidad y aprendizaje.

14. Optimización y búsqueda.

15. Aprendizaje evolutivo 16. Algoritmo Montecarlo

basado en cadenas de Markov.

1. Para cada Unidad, el profesor motiva los temas a tratar. 2. El profesor presenta problemas y el estudiante es el encargado de brindar una solución. 3. El estudiante formula el problema, genera la solución y realiza un reporte por cada práctica. 4. Se complementan los temas vistos en clase con artículos de investigación donde se haga hincapié en la técnica de resolución del problema. 4. La discusión y el análisis se propician a partir de la presentación de resultados por parte de todos los estudiantes de la clase. Centrado en la tarea Trabajo de equipo en la elaboración de tareas, planeación, organización, cooperación en la obtención de un producto para presentar en clase. Inductivo


Deductivo


Sintético

Recapitulación Definición Resumen Esquemas Modelos matemáticos Conclusión

Técnicas


investigación. Expositiva.

Se entrega por escrito: Elaboración de tareas. Reportes al final de cada unidad, donde se presente el problema que se ataco, la metodología y los resultados obtenidos. Trabajos por escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión). Exámenes escritos. Las exposiciones deberán presentarse en un orden lógico. Introducción resaltando el objetivo a alcanzar, desarrollo temático, responder preguntas y aclarar dudas y finalmente concluir. Entregar actividad al grupo para evaluar el contenido expuesto. Los trabajos se reciben si cumplen con la estructura requerida, es muy importante reportar la s referencias bibliográficas al final en estilo APA.

248

Debate. Diálogo simultáneo


Tutoriales para el desarrollo de los algoritmos.

Artículos de investigación, libros de texto.

Cañón Pintarrones



Machine Learning: An algorithmic perspective. Stephen Marsland Machine Learning. Tom Mitchel. Pattern Recognition and Machine Learning. Christopher M. Bishop


2 exámenes parciales resueltos donde se evalúa conocimientos, comprensión y aplicación. Con un valor del 20% cada uno. El 60% restante en un proyecto de desarrollo tecnológico.

La acreditación del curso se integra: o Exámenes parciales: o Proyecto de desarrollo tecnológico.



S e m a n a s


Introducción al aprendizaje maquina. X X Aprendizaje con árboles. X X Probabilidad y aprendizaje. X X X Optimización y búsqueda. X X X Algoritmos evolutivos. X X X Algoritmo Montecarlo basado en cadenas de Markov.

X X X

Reconocimiento de Patrones


Propósito del curso : Motivar y desarrollar en el estudiante la habilidad para diseñar e implementar técnicas de reconocimiento de patrones. Con el advenimiento de nueva tecnología, la capacidad de generación de datos ha datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante ecurso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la oportunidad de aplicar el conocimiento en casos reales del sector industrigobierno. Se espera que el estudiante innove y desarrolle procedimientos para un rango de problemas amplio, como pueden ser: problemas de clasificación, regresión, predicción de series de tiempo y compresión de datos. Objetivos:Al final del curso el estudiante:




Propósito del curso : Motivar y desarrollar en el estudiante la habilidad para diseñar e implementar técnicas de reconocimiento de patrones. Con el advenimiento de nueva tecnología, la capacidad de generación de datos ha datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante ecurso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la oportunidad de aplicar el conocimiento en casos reales del sector industrigobierno. Se espera que el estudiante innove y desarrolle procedimientos para un rango de problemas amplio, como pueden ser: problemas de clasificación, regresión, predicción de series de tiempo y compresión de datos.

Objetivos:final del curso el estudiante:



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Reconocimiento de Patrones


Objetivos:final del curso el estudiante:

Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones. Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información. Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas r Diseña y aplica funciones de clasificación no lineales. Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos. Aplica pre

problemas. Conoce algoritmos populares para problem



UNIDAD ACADEMICA



Objetivos: final del curso el estudiante:

Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales.Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.Aplica preproblemas.Conoce algoritmos populares para problem



UNIDAD ACADEMICA



final del curso el estudiante:

Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales.Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.Aplica preproblemas.Conoce algoritmos populares para problem



UNIDAD ACADEMICA



final del curso el estudiante:Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales.Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.Aplica preproblemas.Conoce algoritmos populares para problem



UNIDAD ACADEMICA



final del curso el estudiante:Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales.Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.Aplica pre-procesamiento de datos y reducción de la dimensionalidad para simplificar problemas. Conoce algoritmos populares para problem



UNIDAD ACADEMICA



final del curso el estudiante:Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales.Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.

procesamiento de datos y reducción de la dimensionalidad para simplificar

Conoce algoritmos populares para problem



UNIDAD ACADEMICA


Motivar y desarrollar en el estudiante la habilidad para diseñar e implementar técnicas de reconocimiento de patrones. Con el advenimiento de nueva tecnología, la capacidad de generación de datos ha crecido exponencialmente, cada vez es más barato crear y almacenar datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante ecurso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la oportunidad de aplicar el conocimiento en casos reales del sector industrigobierno. Se espera que el estudiante innove y desarrolle procedimientos para un rango de problemas amplio, como pueden ser: problemas de clasificación, regresión, predicción de series de tiempo y compresión de datos.






UNIDAD ACADEMICA


Motivar y desarrollar en el estudiante la habilidad para diseñar e implementar técnicas de reconocimiento de patrones. Con el advenimiento de nueva tecnología, la capacidad de

crecido exponencialmente, cada vez es más barato crear y almacenar datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante ecurso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la oportunidad de aplicar el conocimiento en casos reales del sector industrigobierno. Se espera que el estudiante innove y desarrolle procedimientos para un rango de problemas amplio, como pueden ser: problemas de clasificación, regresión, predicción de series de tiempo y compresión de datos.





UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Reconocimiento de Patrones



final del curso el estudiante: Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales.Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.







Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales.Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.





crecido exponencialmente, cada vez es más barato crear y almacenar datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante ecurso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la oportunidad de aplicar el conocimiento en casos reales del sector industrigobierno. Se espera que el estudiante innove y desarrolle procedimientos para un rango de problemas amplio, como pueden ser: problemas de clasificación, regresión, predicción de series





Área en plan de









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Conoce algoritmos populares para problemas de clasificación.


Área en plan de








as de clasificación.













estudios:






Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas rDiseña y aplica funciones de clasificación no lineales. Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.




estudios:






Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas r

Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.




estudios:


PrácticaTaller:





Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas r

Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos.procesamiento de datos y reducción de la dimensionalidad para simplificar



estudios:


PrácticaTaller:





Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.Implementa y aplica algoritmos perceptron para problemas reales.

Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos. procesamiento de datos y reducción de la dimensionalidad para simplificar


Teoría:

Práctica Taller:





Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.Diseña y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de información.

eales.



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eales.


IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS23 Inteligencia Computacional4 4 4 12 64 Febrero 2012Ninguna







Febrero 2012Ninguna


crecido exponencialmente, cada vez es más barato crear y almacenar datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante ecurso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la oportunidad de aplicar el conocimiento en casos reales del sector industrial, educativo y de gobierno. Se espera que el estudiante innove y desarrolle procedimientos para un rango de problemas amplio, como pueden ser: problemas de clasificación, regresión, predicción de series



Ingeniería



Febrero 2012Ninguna


crecido exponencialmente, cada vez es más barato crear y almacenar datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante ecurso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la

al, educativo y de gobierno. Se espera que el estudiante innove y desarrolle procedimientos para un rango de problemas amplio, como pueden ser: problemas de clasificación, regresión, predicción de series



Ingeniería



Febrero 2012






Tópicos Selectos

Computacional

Febrero 2012




Conoce y aplica los conceptos más importantes del área de reconocimiento de patrones.


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Tópicos Selectos






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crecido exponencialmente, cada vez es más barato crear y almacenar datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de generar información es una cualidad requerida en los distintos sectores productivos. Durante este curso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la





crecido exponencialmente, cada vez es más barato crear y almacenar datos. La identificación de relaciones, generalizaciones y patrones en los datos con el fin de

ste curso el estudiante conocerá, diseñará e implementará estrategias que permitan extraer información crítica de grandes repositorios de datos. El curso ofrece a los estudiantes la



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1. Introducción

1.1 Aprendizaje de máquina 1.2 Patrones y espacios vectoriales 1.3 Reconocimiento de y clasificación de patrones 1.5 Tipos de máquinas

clasificadoras 1.6 Naturaleza y categorías 1.7 Conjuntos de entrenamiento 1.8 Clasificadores supervisados

y no supervisados 2. Clasificación Basada en Funciones Discriminatorias

2.1 Funciones lineales 2.2 Separabilidad lineal

2.2.1 El perceptrón 2.2.2 perceptrón multi-capa (MLP) 2.3 Funciones no lineales 2.3.1 Clasificador bayesiano 2.4 Usos del perceptrón multi-capa: Problemas de regresión, clasificación, series de tiempo y compresión de datos. 3. Determinación de Dimensiones

Medición de la similitud Agrupamientos (clusters) de

patrones Técnicas de agrupamientos

IsoData K-means

4. Reducción de Dimensiones

4.1 Pre-procesamiento de patrones

4.2 Determinación de características y atributos 4.2.1 Minimización de

entropía 4.2.2 Uso de funciones ortogonales

Adquiere y maneja de manera clara conceptos básicos de reconocimiento de patrones, algoritmos, patrones, conjuntos de prueba, validación y entrenamiento. Conoce, formula y aplica funciones discriminatorias para la clasificación de datos. Implementa y aplica el perceptrón en problemas reales. Diseña y aplica funciones no lineales de clasificación. Conoce e implementa algoritmos de agrupamiento de datos. Conoce e implementa diferentes tipos de preprocesamiento de datos. Determina las características y atributos de la información. Implementa PCA para reducción de dimensionalidad.

251

4.3 Análisis de componentes principales (PCA).

5. Otros Tipos de Reconocedores y/o Clasificadores

5.1. Máquinas de soporte vectorial

5.2. Funciones de base radial 5.3. Métodos de kernel

Conoce otros tipos populares de clasificadores. Identifica los principales elementos de estos algoritmos.




1. Introducción 2. Clasificación Basada en Funciones Discriminatorias 3. Determinación de Dimensiones 4. Reducción de Dimensiones 5. Otros Tipos de Reconocedores y/o Clasificadores

1. Para cada Unidad, el profesor motiva los temas a tratar. 2. El profesor presenta problemas y sugiere una opción de solución, el estudiante propone nuevas formas de estructurar el problema y consecuentemente nuevas formas de abordarlo (algoritmos). 3. El estudiante formula el problema, genera la solución y realiza un reporte por cada practica. 4. Se complementan los temas vistos en clase con artículos de investigación donde se haga hincapié en la técnica de resolución del problema. 4. La discusión y el análisis se propician a partir de la presentación de resultados por parte de todos los estudiantes de la clase. Centrado en la tarea Trabajo de equipo en la elaboración de tareas, planeación, organización, cooperación en la obtención de un producto para presentar en clase. Inductivo


Deductivo

Aplicación Comprobación

Se entrega por escrito: Se deberán entregar reportes por cada unidad con la formulación y solución del problema por parte del estudiante. Trabajos por escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión). Exámenes escritos. Las exposiciones deberán presentarse en un orden lógico. Introducción resaltando el objetivo a alcanzar, desarrollo temático, responder preguntas y aclarar dudas y finalmente concluir. Entregar actividad al grupo para evaluar el contenido expuesto. Los trabajos se reciben si cumplen con la estructura requerida, es muy importante reportar la s referencias bibliográficas al final en estilo APA. A través de discusiones individuales y grupales se debe motivar a los estudiantes a ser

252

Demostración Sintético


Técnicas





Articulos de investigación, libros de texto.

Cañón Pintarrones

analíticos, críticos y proposititos en problemas del mundo real. Se contrastaran las soluciones presentadas por los estudiantes, se discutirán ventajas y desventajas para cada una de ellas.



Pattern recognition and machine leaning, Christopher M. Bishop. Springer Science, 2006 Pattern classification, Richard O. Duda, Peter E. Hart y David G. Store. John Wiley and Sons Inc. 2001. Pattern recognition, Sergios Theodoridis y Konstantinos Koutrumbas, Elsevier, 2009.


Proyectos para cada una de las unidades.

La acreditación del curso se integra: Proyecto de desarrollo tecnológico.


253


S e m a n a s


Introducción. X X

Clasificación basada en funciones discriminatorias.

X X X X

Determinación de categorías. X X X X

Reducción de dimensionalidad X X X

Otros tipos de reconocedores y/o clasificadores.

X X X

Sistemas Lógicos


Propósito del curso : Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una implementación. El que una lógica seausarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas subde la IA usan enfoques basados robótica de alto nivel, aprendizaje inductivo, teoría de las creencias, razonamiento de sentido común, lógica computacional, representación del conocimiento, lógica para agentes, lógica de acciones, lógirazonamiento no monótono, comprobación de teoremas, lógica y restricciones, y lógica difusa, entre muchos otros. Este curso proporciona cimientos formales sólidos sobre los cuales se desarrollan sistemas inteligentes.

Sistemas Lógicos


Propósito del curso :

Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una implementación. El que una lógica seausarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas subde la IA usan enfoques basados robótica de alto nivel, aprendizaje inductivo, teoría de las creencias, razonamiento de sentido común, lógica computacional, representación del conocimiento, lógica para agentes, lógica de acciones, lógirazonamiento no monótono, comprobación de teoremas, lógica y restricciones, y lógica difusa, entre muchos otros. Este curso proporciona cimientos formales sólidos sobre los cuales se desarrollan sistemas inteligentes.

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PROGRAMA DEL CURSO:



Sistemas Lógicos


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PROGRAMA DEL CURSO:Sistemas Lógicos



Sistemas Lógicos

UNIVERSIDAD AUTÓNOMACHIHUAHUA

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Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una implementación. El que una lógica seausarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas subde la IA usan enfoques basados robótica de alto nivel, aprendizaje inductivo, teoría de las creencias, razonamiento de sentido común, lógica computacional, representación del conocimiento, lógica para agentes, lógica de acciones, lógica de causalidad, lógica y lenguaje, lógica y planificación, teoría de decisiones, razonamiento no monótono, comprobación de teoremas, lógica y restricciones, y lógica difusa, entre muchos otros. Este curso proporciona cimientos formales sólidos sobre los cuales se desarrollan sistemas inteligentes.

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Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una implementación. El que una lógica seausarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas subde la IA usan enfoques basados robótica de alto nivel, aprendizaje inductivo, teoría de las creencias, razonamiento de sentido común, lógica computacional, representación del conocimiento, lógica para agentes, lógica de

ca de causalidad, lógica y lenguaje, lógica y planificación, teoría de decisiones, razonamiento no monótono, comprobación de teoremas, lógica y restricciones, y lógica difusa, entre muchos otros. Este curso proporciona cimientos formales sólidos sobre los cuales se desarrollan sistemas inteligentes.

Sistemas Lógicos


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CHIHUAHUA

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PROGRAMA DEL CURSO:



DE

Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una implementación. El que una lógica seausarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas subde la IA usan enfoques basados en lógica, como por ejemplo, razonamiento abductivo, robótica de alto nivel, aprendizaje inductivo, teoría de las creencias, razonamiento de sentido común, lógica computacional, representación del conocimiento, lógica para agentes, lógica de


DE

Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una implementación. El que una lógica seausarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas sub

en lógica, como por ejemplo, razonamiento abductivo, robótica de alto nivel, aprendizaje inductivo, teoría de las creencias, razonamiento de sentido común, lógica computacional, representación del conocimiento, lógica para agentes, lógica de


DES:Programa(s)Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:




Materia requisito:

Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una implementación. El que una lógica sea usarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas sub



DES:Programa(s)Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:




Materia requisito:

Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como eltemporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una

empleada como el formalismo no implica que deba usarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas sub



DES: Programa(s)Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:





Materia requisito:





Programa(s)Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:





Materia requisito:




ca de causalidad, lógica y lenguaje, lógica y planificación, teoría de decisiones, razonamiento no monótono, comprobación de teoremas, lógica y restricciones, y lógica difusa, entre muchos otros. Este curso proporciona cimientos formales sólidos sobre los

Programa(s)Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:





Materia requisito:

Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son apropiadas para un problema particular, como el razonamiento no monótono, la lógica temporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una









Materia requisito:

Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las reEl uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son

razonamiento no monótono, la lógica temporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una




Educativo(s):Tipo de materia: Clave de la materia:





Materia requisito:






Educativo(s):






Materia requisito:






Educativo(s):










Educativo(s):



PrácticaTaller:








Educativo(s):



PrácticaTaller:








Teoría:

Práctica Taller:



Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones son sólidas (las respuestas son correctas), y completas (todas las respuestas son obtenidas). El uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son





I N G E N I E R Í AMICTópicos SelectosMICTS25 Inteligencia Computacional44

4 12


Un enfoque formal a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes es importante ya que proporciona una semántica clara para los problemas y se puede demostrar que las soluciones

spuestas son obtenidas). El uso de un enfoque formal no excluye la necesidad de heurísticas, ni implica que la lógica de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son





I N G E N I E R Í AMICTópicos SelectosMICTS25 Inteligencia Computacional4 4 4 12 64 Febrero 2012Ninguna







I N G E N I E R Í AMIC Tópicos SelectosMICTS25


Febrero 2012Ninguna







I N G E N I E R Í A



Febrero 2012Ninguna








Tópicos Selectos


Febrero 2012




empleada como el formalismo no implica que deba usarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente implementar la representación lógica de un sistema en otro lenguaje. Muchas sub-disciplinas




Tópicos Selectos

Computacional

Febrero 2012




empleada como el formalismo no implica que deba usarse un lenguaje lógico para implementar el sistema. Puede resultar más eficiente

disciplinas en lógica, como por ejemplo, razonamiento abductivo,

robótica de alto nivel, aprendizaje inductivo, teoría de las creencias, razonamiento de sentido común, lógica computacional, representación del conocimiento, lógica para agentes, lógica de


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Tópicos Selectos




empleada como el formalismo no implica que deba

disciplinas en lógica, como por ejemplo, razonamiento abductivo,



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temporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo un enfoque formal se puede, en la mayoría de los casos, determinar la complejidad de una

empleada como el formalismo no implica que deba

disciplinas


ca de causalidad, lógica y lenguaje, lógica y planificación, teoría de decisiones,


spuestas son obtenidas).

de primer orden sea la única herramienta que se pueda usar. Existen muchas lógicas que son

temporal, la lógica modal o la dinámica, así como enfoques no lógicos. Sin embargo, teniendo

disciplinas


ca de causalidad, lógica y lenguaje, lógica y planificación, teoría de decisiones,

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Objetivos: Al final del curso el estudiante:

Adquiere una idea clara y concisa de los principios fundamentales de varios sistemas lógicos formales.

Aplica los fundamentos y principios de los sistemas lógicos para el diseño e implementación de sistemas inteligentes.

Tiene a los sistemas lógicos como base de estudio de problemas en diversas áreas de las ciencias de la computación.

Analiza la validez de ciertos razonamientos y resultados en sistemas de hardware y software.

Establece procedimientos de modelización, especificación y verificación de sistemas de cómputo.

Domina los procedimientos para demostrar teoremas generales o fórmulas a partir de casos particulares.

Ubica la teoría de cada uno de los objetos de estudio en los fundamentos de los sistemas lógicos aplicados a sistemas inteligentes.

COMPETENCIAS (Tipo y Nombre de las competencias).




Comunicación verbal Pensamiento critico Razonamiento





1. Fundamentos de sistemas basados en lógica 1.1. Introducción y Motivación 1.2. Epistemología

1.2.1. IA basada en Lógica 1.2.2. Nivel de

Conocimiento 1.2.3. Situación Informática

Acotada 1.2.4. Situación Informática

de Sentido Común 1.2.5. Conocimiento de

Sentido Común 1.2.6. Entidades Pobres y

Ricas 1.2.7. Tolerancia de

Elaboración 1.2.8. Conjuntividad 1.2.9. Contextos

Formalizados 1.2.10. Conceptos

Aproximados y Teorías 1.2.11. Tolerancia a la

Ambigüedad 1.2.12. Comprensión

1.3. Heurística 1.3.1. Expresión declarativa 1.3.2. Reificación u

Introduce al estudio de las lógicas: 1. Define conceptos fundamentales que motivan el desarrollo de lógicas. 2. Describe diferentes problemas que se abordan con lógica. 3. Explica la idoneidad del enfoque lógico para el tratamiento formal de sistemas.

256

Ontología 1.3.3. Discriminación,

Reconocimiento y Descripción

1.3.4. Razonamiento Cualitativo

1.3.5. Razonamiento Probabilístico

1.3.6. Razonamiento No Monótono

1.4. Robótica 1.4.1. Robots Lógicos 1.4.2. Concienciación,

conocimiento e introspección

1.4.3. Intención de Acción 1.4.4. Cálculo situacional

mental 1.4.5. Libre albedrío 1.4.6. Las tres posturas de

Dennet 1.5. Razonamiento sobre

Acciones 1.5.1. Cálculo de

Situaciones 1.5.2. Problemas clásicos 1.5.3. Teorías de Acción 1.5.4. Procesos Continuos y

Discretos 1.5.5. Eventos no

deterministas 1.5.6. Eventos concurrentes

1.6. Aprendizaje 1.7. Creatividad

2. Lógica Bivaluada

2.1. Lógica Proposicional 2.1.1. Oraciones

Declarativas 2.1.2. Deducción natural 2.1.3. Lógica proposicional

como lenguaje formal 2.1.4. Semántica de la

lógica proposicional 2.1.5. Formas Normales

2.2. Lógica de Primer Orden 2.2.1. Limitaciones de la

lógica proposicional 2.2.2. Lógica de predicados

como lenguaje formal 2.2.3. Semántica de la

1. Explica las dos lógicas básicas de mayor empleo en todas las áreas de conocimiento. 2. Identifica sus ventajas y limitaciones de cada lógica en la formalización de problemas. 3. Resuelve problemas de modelización. 4. Realiza demostraciones lógicas.

257

lógica de predicados 2.2.4. Indecibilidad de la

lógica de predicados 3. Lógica de árbol de computo

(CTL) 3.1. El problema de verificación 3.2. Sintaxis de CTL 3.3. Semántica de CTL

3.3.1. Patrones prácticos de especificaciones

3.3.2. Equivalencias entre fórmulas CTL

3.4. El problema de exclusión mutua

3.5. Algoritmo de verificación de modelos

3.6. Sistema SMV (Verificador de Modelos Simbólicos)

3.7. Alternativas y extensiones de CTL

3.7.1. Lógica temporal lineal 3.7.2. CTL*

3.8. Caracterización de punto fijo

4. Lógica modal

4.1. Modos de Verdad 4.2. Lógica modal básica

4.2.1. Sintaxis 4.2.2. Semántica

4.3. Ingeniería lógica 4.3.1. Fórmulas válidas 4.3.2. Propiedades de la

relación de accesibilidad

4.3.3. Teoría de la correspondencia

4.3.4. Algunas lógicas modales

4.3.5. Implicación semántica

4.4. Deducción natural 4.5. Razonamiento acerca del

conocimiento en sistemas multiagentes.

Introduce al estudio de variación de modelos: 1. Explica la sintaxis y semántgica de CTL. 2. Deriva el algoritmo estándar para la verifación de modelos de fórmulas CTL. 3. Practica la síntesis e interpretación de espcificaciones CTL. 4. Describe el protocolo de exclusión mutua desarrollados como sistemas de transición etiquetados. 5. Proporciona código SMV para casos de estudio. 6. Discute la lógica LTL y CTL* 7. Da caracterización de punto fijo de operadores CTL Introduce la lógica modal y la teoría de agentes: 1. Identifica las limitaciones formales de la lógica proposicional y de predicados en el manejo de la verdad. 2. Diferencia entre los modos necesidad y posibilidad. 3. Identifica diferentes lógicas modales, como la temporal y la lógica de árbol de computación (CTL). 4. Discute la sintaxis general, semántica y una extensión del cálculo deductivo de la lógica proposicional para la lógica modal básica.

258

5. Razonamiento no monotónico

5.1. Lógica por Omisión 5.1.1. Noción de Default 5.1.2. Sintaxis 5.1.3. Semántica

operacional 5.1.4. Teorías normales 5.1.5. Teorías

seminormales 5.1.6. Enfoques alternativos 5.1.7. Prioridades

5.2. Lógica Autoepistémica 5.2.1. Sintaxis 5.2.2. Semántica 5.2.3. Expansiones 5.2.4. Conjuntos estables 5.2.5. Computación de

expansiones 5.2.6. Incrustación de lógica

de default en la lógica autoespistémica

5.3. Circunscripción 5.3.1. Circunscripción de

predicados 5.3.2. Modelos mínimos 5.3.3. Consistencia y

expresividad 5.3.4. Circunscripción de

variables 5.3.5. Circunscripción

priorizada 5.4. Semántica del Modelo

Estable 5.4.1. Fundamentos de

Programación Lógica 5.4.2. Modelos estables de

los programas lógicos 5.4.3. Caracterización

alternativa 5.4.4. Programas lógicos

5. Analiza tareas de ingeniería lógica. 6. Modela sistemas de razonamiento con lógica modal sobre el conocimiento en sistemas multiagente (KT45n). 7. Explica como algunos acertijos se pueden resolver empleando lógica modal. Introduce los conceptos básicos sobre lógica no monótona 1. Explica la problemática de emplear lógica clásica bajo información incompleta. 2. Compara formalmente las fortalezas de cada enfoque lógico para razonamiento con información incompleta. 3. Explica las equivalencias semánticas entre los diferentes enfoques lógicos. 4. Adquiere habilidades y métodos para aplicar a situaciones concretas. 5. Identifica la amplitud y diversidad del área.

259

con negación clásica 6. Lógicas multivaluadas

6.1. Fundamentos 6.1.1. Antecedentes

históricos 6.1.2. De la lógica clásica a

multi-valuada 6.1.3. Conjuntos de grados

de verdad 6.1.4. Valores de verdad

designados 6.1.5. Validez y

consecuencia lógica 6.2. Sistemas básicos

6.2.1. Lógica de Gödel 6.2.2. Lógica de

Lukasiewicz 6.2.3. Lógica Producto 6.2.4. Lógica de Post

6.3. Semántica Estándar y Algebraica

6.3.1. Lógicas de Gödel y Lukasiewicz

6.3.2. Lógica Producto 6.3.3. Lógica de Post

6.4. Sistemas Tri y Tetra Valuados

6.4.1. Sistemas tri-valuados 6.4.2. Sistemas tetra-

valuados 6.5. Lógicas con Conectivos

basados en Normas-T 6.6. Impicaciones Residuadas

vs. Implicaciones-S 6.7. Normas-T Continuas 6.8. Lógica de Normas-T

Continuas 6.9. Aplicaciones

6.9.1. Teoría de Conjuntos Difusos

6.9.2. Razonamiento difuso no monótono

Introduce nociones fundamentales de lógica multi-valudas junto con algunas tendencias importantes de los sistemas infinitamente valuados. 1. Explica el enfoque lógico y algebraico de las lógicas. 2. Explica los principios de bivalencia y composicionalidad. 3. Justifica el empleo de estructuras algebraicas para conjuntos de valores de verdad.

260




1. Fundamentos de Sistemas Basados en Lógica.

2. Lógica Bivaluada 3. Lógica de Árbol de

Computo(CTL) 4. Lógica Modal 5. Razonamiento No

Monotonico 6. Lógicas Multivaluadas

1. Para cada Unidad, se presenta una introducción por parte del maestro, utilizando un organizador previo temático. 2. Se dispone de una guía de estudios, la cual ayuda al manejo y estudio de los contenidos y debe entregarse al inicio de la clase, este producto se utiliza para la discusión de tema por equipo y para el resto del grupo. 3. El material para el estudio de los contenidos, también se entrega al inicio de clase. Este material apoya al estudiante en su estudio para la obtención de las evidencias del aprendizaje 4. La discusión y el análisis se propician a partir del planteamiento de una situación problemática, dónde el estudiante aporte alternativas de solución o resolver un ejercicio dónde aplique conceptos ya analizados. Centrado en la tarea Trabajo de equipo en la elaboración de tareas, planeación, organización, cooperación en la obtención de un producto para presentar en clase. Inductivo


Deductivo


Sintético


Se entrega por escrito: Elaboración de resúmenes. Cuestionarios. Contenidos de exposiciones. Trabajos por escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión). Exámenes escritos. Elaboración de Antologías Resolución de ejercicios en la plataforma Elaboración de mapa mental Los resúmenes deberán abarcar la totalidad del contenido programado para dicha actividad. Los cuestionarios se reciben si están completamente contestados, no debe faltar pregunta sin responder. Las exposiciones deberán presentarse en un orden lógico. Introducción resaltando el objetivo a alcanzar, desarrollo temático, responder preguntas y aclarar dudas y finalmente concluir. Entregar actividad al grupo para evaluar el contenido expuesto. Los trabajos se reciben si cumplen con la estructura requerida, es muy importante reportar la s referencias bibliográficas al final en estilo APA. Las antologías deberán indicar las referencias

261

Técnicas Lectura Lectura comentada Expositiva Debate dirigido Diálogo simultáneo


Manual de Instrucción Talleres para realizar

ejercicios Materiales gráficos:


Cañón Rotafolio Pizarrón, pintarrones Proyector de acetatos Modelos tridimensionales Plataforma

donde se Ubican Esta actividad le permite al alumno familiarizarse con la plataforma Examen construido con los reactivos formulados por los profesores que imparten la materia. El mapa corresponde a un objeto de estudio



Nonmonotonic Reasoning, Grigoris Antoniou, MIT Press, ISBN-10: 0-262-01157-3, 1997. Knowledge Representation and Reasoning, R.J. Brachman & H.J. Levesque, Morgan Kaufman, 2004. Knowledge in Action, Raymond Reigter, The MIT Press, 2001. A First Course in Fuzzy Logic, H.T. Nguyen & E.A. Walker, CRC Press, 1999. The Description Logic Handbook, F. Baader et. Al., Cambridge Press, 2003 Handbook of Automated Reasoning, A. Robinson & A. Voronkov, Eds., Elsevier, 2001. Design of Logic-Based Intelligent Systems, Klaus Truemper, Wiley Interscience, 2004. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, G.J. Klir & B. Yuan, Prentice-Hall, 1995. Computational Intelligence, Witold Pedricz, CRC Press, 1998 Reasoning about Rational Agents, Michael Wooldridge, MIT Press, 2000.


3 exámenes parciales resueltos en la plataforma donde se evalúa conocimientos, comprensión y aplicación. Con un valor del 30%, 30% y 40% respectivamente


Exámenes parciales: Trabajos extra clase tales como

cuestionarios, resúmenes, participación en exposiciones, discusión individual, ejercicios en la plataforma, antologías, mapa mental.


262


S e m a n a s


Fundamentos de Sistemas Basados en Lógica. X X

Lógica Bivaluada X X

Lógica de Árbol de Computo(CTL) X X

Lógica Modal X X X

Razonamiento No Monotonico X X X

Lógicas Multivaluadas X X X X

Sistemas de búsqueda y razonamiento


PROGRAMA DEL CURSO:Sistemas de búsqueda y

Propósito del curso : Este curso trata sobre la entender y aplicar un conjunto de métodos fundamentales para la construcción de agentes inteligentes que pueden tomar decisiones y actuar de manera racional aún con información incompleta o enal alumno para resolver problemas que serian muy difíciles de resolver utilizando técnicas tradicionales de programación. Objetivos:Al final del curso el estudiante será



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Este curso trata sobre la entender y aplicar un conjunto de métodos fundamentales para la construcción de agentes inteligentes que pueden tomar decisiones y actuar de manera racional aún con información incompleta o enal alumno para resolver problemas que serian muy difíciles de resolver utilizando técnicas tradicionales de programación.

Objetivos:Al final del curso el estudiante será



UNIDAD ACADEMICA


razonamiento


Objetivos:Al final del curso el estudiante será

Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial. Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes. Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas. Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones. Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones

racionales. Construye agentes que utilicen la probabilidad para tomar decisiones

incertidumbre.



UNIDAD ACADEMICA


razonamiento


Objetivos: Al final del curso el estudiante será

Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones racionales.Construye agentes que utilicen la probabilidad para tomar decisionesincertidumbre.



UNIDAD ACADEMICA


razonamiento


Al final del curso el estudiante será

Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones racionales.Construye agentes que utilicen la probabilidad para tomar decisionesincertidumbre.



UNIDAD ACADEMICA


razonamiento

Propósito del curso : Este curso trata sobre la entender y aplicar un conjunto de métodos fundamentales para la construcción de agentes inteligentes que pueden tomar decisiones y actuar de manera racional aún con información incompleta o en otras condiciones de incertidumbre. Las técnicas estudiadas le dan herramientas al alumno para resolver problemas que serian muy difíciles de resolver utilizando técnicas tradicionales de programación.

Al final del curso el estudiante será Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones racionales.Construye agentes que utilicen la probabilidad para tomar decisionesincertidumbre.



UNIDAD ACADEMICA


razonamiento

Propósito del curso : Este curso trata sobre la entender y aplicar un conjunto de métodos fundamentales para la construcción de agentes inteligentes que pueden tomar decisiones y actuar de manera racional aún con información

otras condiciones de incertidumbre. Las técnicas estudiadas le dan herramientas al alumno para resolver problemas que serian muy difíciles de resolver utilizando técnicas tradicionales de programación.

Al final del curso el estudiante será Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones racionales. Construye agentes que utilicen la probabilidad para tomar decisionesincertidumbre.



UNIDAD ACADEMICA


razonamiento



Al final del curso el estudiante será Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones

Construye agentes que utilicen la probabilidad para tomar decisionesincertidumbre.



UNIDAD ACADEMICA





Construye agentes que utilicen la probabilidad para tomar decisiones



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Sistemas de búsqueda y

Este curso trata sobre la construcción de sistemas de búsqueda y razonamiento. Se basa en entender y aplicar un conjunto de métodos fundamentales para la construcción de agentes inteligentes que pueden tomar decisiones y actuar de manera racional aún con información






construcción de sistemas de búsqueda y razonamiento. Se basa en entender y aplicar un conjunto de métodos fundamentales para la construcción de agentes inteligentes que pueden tomar decisiones y actuar de manera racional aún con información










otras condiciones de incertidumbre. Las técnicas estudiadas le dan herramientas al alumno para resolver problemas que serian muy difíciles de resolver utilizando técnicas










Al final del curso el estudiante será capaz de:Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones









capaz de:Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones








capaz de:Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones









capaz de: Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones









Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes.Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones









Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan los diferentes tipos de agentes inteligentes. Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones










Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial.Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan

Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas.Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones
















Trabajo extra clase:Total de horas semestre:














Teoría:Práctica

Taller:Laboratorio:







Teoría:Práctica

Taller:Laboratorio:




Entiende como ha sido la evolución de la inteligencia artificial. Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan



Teoría: Práctica





Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan




4 12




Entiende como es la estructura interna y el ambiente en que operan

Utiliza diversos algoritmos de búsqueda para solucionar problemas. Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones


IngenieríaMIC Tópicos SelectosMICTS26 Inteligencia Computacional4 4 4 12 64 Febrero 2012Ninguna



Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones.Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones


Ingeniería



Febrero 2012Ninguna




en condiciones de

Ingeniería



Febrero 2012Ninguna




en condiciones de

Ingeniería



Febrero 2012




en condiciones de

Tópicos Selectos

Computacional

Febrero 2012




en condiciones de

263

Tópicos Selectos




en condiciones de

263




en condiciones de



Construye agentes inteligentes que resuelvan problemas de satisfacción de restricciones. Construye agentes que utilicen técnicas de lógica proposicional para tomar decisiones

en condiciones de

264






Pensamiento critico





1. Introducción a la inteligencia artificial 1.1. Que es IA 1.2. Los fundamentos de la

Inteligencia Artificial. 1.3. Historía de la Inteligencía

Artificial 1.4. El estado del arte.

2. Agentes inteligentes

2.1. Agentes y ambientes. 2.2. El concepto de racionalidad. 2.3. La naturaleza de los ambientes. 2.4. La estructura de los agentes.

3. Resolución de problemas usando

búsquedas 3.1. Creando agentes que pueden

solucionar problemas. 3.2. Problemas de búsqueda. 3.3. Búsqueda de soluciones.

3.3.1. Arboles. 3.3.2. Grafos.

3.4. Búsqueda no informada 3.4.1. Búsqueda a lo ancho. 3.4.2. Búsqueda de costo

uniforme. 3.4.3. Búsqueda en profundidad. 3.4.4. Búsqueda limitando la

profundidad. 3.4.5. Búsqueda en profundidad

iterativa. 3.5. Búsqueda Heurística

3.5.1. Algoritmo de búsqueda ambiciosa.

3.5.2. Algoritmo A*. 3.5.3. Búsquedas limitando el

uso de la memoria. 3.6. Funciones Heurísticas

Reconoce en qué consiste el estudio de la Inteligencia Artificial; Identifica las ciencias que sirven de base para la Inteligencia Artificial; Entiende cómo ha evolucionado la Inteligencia Artificial; Identifica cuales son las aplicaciones actuales de la Inteligencia Artificial. Reconoce los tipos de agentes, tipos de ambientes, su estructura y su naturaleza. Identifica el concepto de racionalidad. Soluciona problemas utilizando agentes que puedan encontrar soluciones utilizando varios métodos de búsqueda. Identifica las ventajas y desventajas de cada técnica de búsqueda. Resolver problemas utilizando algoritmos de búsqueda con funciones heurísticas. Seleccionar las heurísticas apropiadas para hacer búsquedas más eficientes.

265

4. Más allá de la búsqueda clásica 4.1. Algoritmos de búsqueda local y

problemas de optimización. 4.1.1. Búsqueda cuesta arriba. 4.1.2. Variantes de búsqueda

local. 4.1.3. Algoritmos genéticos.

4.2. Búsqueda local en espacios continuos.

4.3. Búsqueda con acciones no deterministicas.

4.4. Búsquedas con observaciones parciales

5. Búsqueda con adversarios

5.1. Juegos. 5.2. Decisiones optimas en juegos.

5.2.1. El algoritmo minimax. 5.3. Podado Alfa-Beta de arboles.

5.3.1. Reordenando las movidas. 5.4. Decisiones imperfectas.

5.4.1. Funciones de evaluación 6. Problemas de satisfacción de

restricciones (CSP) 6.1. Definiendo los problemas de

satisfacción de restricciones. 6.2. Propagación de restricciones:

Inferencia en CSPs. 6.2.1. Consistencia de los nodos. 6.2.2. Consistencia de los arcos. 6.2.3. Algoritmo AC-3. 6.2.4. Consistencia de las rutas. 6.2.5. Consistencia de orden K. 6.2.6. Restricciones globales.

6.3. Búsqueda con retroceso para CSPs.

6.4. Estructura de los problemas.

Resuelve problemas de optimización en espacios continuos; Resuelve problemas de optimización cuando las acciones no son deterministicas o cuando podemos Observar parcialmente el ambiente. Utilizar técnicas de búsqueda para tomar decisiones contra adversarios inteligentes. Aprende a reducir el espacio de búsqueda utilizando el algoritmo de podado Alfa-Beta. Aprende a reducir el tiempo de búsqueda utilizando funciones de evaluación. Reconoce los problemas de satisfacción de restricciones (CSPs); Utiliza técnicas de propagación de restricciones como el algoritmo AC-3; Utiliza algoritmos de búsqueda con retroceso para encontrar soluciones; Entiende como sacar ventaja de la estructura de los problemas para disminuir el orden de complejidad de los problemas.

266

7. Agentes lógicos

7.1. Agentes basados en el conocimiento

7.2. Lógica 7.3. Lógica proposicional.

7.3.1. Sintaxis 7.3.2. Semántica 7.3.3. Como implementar una

base de conocimientos sencilla.

7.3.4. Como implementar un procedimiento de inferencia sencillo.

7.4. Prueba de teoremas proposicionales.

7.4.1. Inferencia y pruebas. 7.4.2. Pruebas por resolución. 7.4.3. Forma normal conjuntiva. 7.4.4. Clausulas "Horn".

8. Agentes probabilísticos

8.1. Actuando bajo incertidumbre 8.1.1. Uso de la probabilidad

para resumir la incertidumbre.

8.1.2. Incertidumbre y decisiones racionales.

8.2. Notación básica de probabilidad. 8.2.1. Definiciones básicas.

8.2.1.1. Espacio muestral. 8.2.1.2. Modelo de

probabilidad. 8.2.1.3. Eventos. 8.2.1.4. Probabilidad

incondicional. 8.2.1.5. Probabilidad

condicional. 8.2.2. Proposiciones lógicas con

probabilidad. 8.2.2.1. Variable aleatoria. 8.2.2.2. Dominio. 8.2.2.3. Distribución de

probabilidad. 8.2.2.4. Función de

densidad de probabilidad.

8.2.2.5. Distribución de probabilidad conjunta.

8.2.2.6. Distribución de

Diseñar agentes que pueden usar modelos para representar el conocimiento del mundo; y que utilicen procesos de inferencia para decidir como actuar. Crear una base de conocimientos sencilla; implementar procedimientos de inferencia basados en lógica proposicional. Diseñar agentes que utilicen la probabilidad para lidiar con la incertidumbre. Entender cómo se puede utilizar la teoría de probabilidad para tomar decisiones en condiciones de incertidumbre. Utilizar el teorema de Bayes para trabajar con información ya sea en la dirección causal o en la dirección diagnostica.

267

probabilidad conjunta y completa.

8.3. Inferencia usando distribuciones conjuntas completas de probabilidad.

8.3.1. Marginalización. 8.3.2. Condicionamiento. 8.3.3. Normalización.

8.4. Independencia entre variables. 8.5. Teorema de Bayes.

8.5.1. Aplicación simple del teorema de Bayes.

8.6.1. Uso del teorema de Bayes para combinar evidencia.

OBJETO DE APRENDIZAJE

METODOLOGIA (Estrategias, secuencias, recursos

didácticos) EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE.

1. Introducción a la Inteligencia Artificial.

2. Agentes inteligentes. 3. Resolución de

problemas usando búsquedas.

4. Más allá de la búsqueda clásica.

5. Búsquedas contra adversarios.

6. Problemas de Satisfacción de Restricciones.

7. Agentes Lógicos. 8. Agentes

Probabilísticos.

1. Para cada Unidad, se presenta una introducción por parte del maestro, utilizando un organizador previo temático. 2. Para cada Unidad, el maestro deja una tarea donde se aplican los conceptos vistos en clase para la resolución de problemas. La tarea requiere que el alumno revise las técnicas y concepto vistos en clase, aclare dudas y aplique las técnicas ya sea manualmente o las implemente utilizando un lenguaje de programación. 3. La discusión y el análisis se propician a partir del planteamiento de una situación problemática, dónde el estudiante aporte alternativas de solución o resolver un ejercicio dónde aplique conceptos ya analizados. 4. En algunas unidades el maestro muestra directamente en una computadora, posiblemente con la ayuda de un proyector, como se implementan las técnicas vistas en clase usando un lenguaje de programación. Material de Apoyo didáctico: Recursos Talleres para realizar ejercicios Materiales gráficos: artículos, libros,

diccionarios, etc. Cañón Rotafolio Pizarrón, pintarrones

Se entrega por escrito: Elaboración de

resúmenes. Cuestionarios. Contenidos de

exposiciones. Trabajos por

escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión).

Exámenes escritos.

Elaboración de Antologías

268

Proyector de acetatos Plataforma



Libro de texto recomendado pero opcional. La segunda edición esta disponible en español y es mas económica. S. Russell and P. Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2010, Third Edition. Paradigms of artificial intelligence programming: case studies in common LISP. 1992, Peter Norvig Artificial Intelligence. 1991, Elaine Rich and Kevin Knight

Se toma en cuenta para integrar calificaciones parciales: 1 Examen de medio término. 30% 1 Examen final. 40% Trabajos extra clase 30% Nota: La calificación mínima aprobatoria será de 80


S e m a n a s


Introducción a la Inteligencia Artificial X

Agentes inteligentes X

Resolución de problemas usando búsquedas

X X

Mas allá de la búsqueda clásica X X

Búsquedas contra adversarios X X

Examen parcial X

Problemas de Satisfacción de Restricciones

X X

Agentes Lógicos X X

Agentes Probabilísticos X X X

Examen final X

Aplicaciones de I.A. en la Industria


Aplicaciones

Propósito del curso : Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelaciónestudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación tecnológica). De esta forma el estudiante será expuestlos sectores industrial, académico y de gobierno, buscando detonar su capacidad para identificar problemas y proponer soluciones computacionales (innovación y desarrollo tecnológico). Una característica de este cursque lo mantendrá a la vanguardia con las necesidades actuales de los sectores mencionados. Al final del curso el estudiante será capaz de:



Aplicaciones

Propósito del curso : Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelaciónestudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación tecnológica). De esta forma el estudiante será expuestlos sectores industrial, académico y de gobierno, buscando detonar su capacidad para identificar problemas y proponer soluciones computacionales (innovación y desarrollo tecnológico). Una característica de este cursque lo mantendrá a la vanguardia con las necesidades actuales de los sectores mencionados.




UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Aplicaciones


Al final del curso el estudiante será capaz de: Identifica problemas computacionales en la

susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional. Abstrae matemáticamente problemas computacionales. Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de

problemas. Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades

(espaciales y temporales). Compara y contrasta algoritmos de solución. Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de

problem



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica problemas computacionales en la susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales.Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de

roblemas.Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades (espaciales y temporales).Compara y contrasta algoritmos de solución.Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de problem



UNIDAD ACADEMICA



Al final del curso el estudiante será capaz de:Identifica problemas computacionales en la susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales.Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de roblemas.

Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades (espaciales y temporales).Compara y contrasta algoritmos de solución.Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de problem



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Aplicaciones de I.A. en la Industria



roblemas.Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades (espaciales y temporales).Compara y contrasta algoritmos de solución.Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de problemas de la vida real.



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:de I.A. en la Industria



roblemas. Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades (espaciales y temporales).Compara y contrasta algoritmos de solución.Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de

as de la vida real.



UNIDAD ACADEMICA




Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades (espaciales y temporales).Compara y contrasta algoritmos de solución.Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de

as de la vida real.



UNIDAD ACADEMICA


Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelaciónestudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación tecnológica). De esta forma el estudiante será expuestlos sectores industrial, académico y de gobierno, buscando detonar su capacidad para identificar problemas y proponer soluciones computacionales (innovación y desarrollo tecnológico). Una característica de este cursque lo mantendrá a la vanguardia con las necesidades actuales de los sectores mencionados.



as de la vida real.



UNIDAD ACADEMICA


Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelaciónestudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación tecnológica). De esta forma el estudiante será expuestlos sectores industrial, académico y de gobierno, buscando detonar su capacidad para identificar problemas y proponer soluciones computacionales (innovación y desarrollo tecnológico). Una característica de este curso es que constantemente se retroalimentará de nuevos problemas, lo que lo mantendrá a la vanguardia con las necesidades actuales de los sectores mencionados.



as de la vida real.



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: de I.A. en la Industria

Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelaciónestudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación tecnológica). De esta forma el estudiante será expuestlos sectores industrial, académico y de gobierno, buscando detonar su capacidad para identificar problemas y proponer soluciones computacionales (innovación y desarrollo tecnológico). Una

o es que constantemente se retroalimentará de nuevos problemas, lo que lo mantendrá a la vanguardia con las necesidades actuales de los sectores mencionados.



as de la vida real.



de I.A. en la Industria




Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades (espaciales y temporales). Compara y contrasta algoritmos de solución.Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de

as de la vida real.


de I.A. en la Industria




Establece procedimientos de solución de problemas que se adecuen a las necesidades

Compara y contrasta algoritmos de solución.Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de




































Al final del curso el estudiante será capaz de: Identifica problemas computacionales en la susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales.Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de










Identifica problemas computacionales en la susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales.Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de


Compara y contrasta algoritmos de solución. Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de






Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelaciónestudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación tecnológica). De esta forma el estudiante será expuesto a problemas reales que se presentan en los sectores industrial, académico y de gobierno, buscando detonar su capacidad para identificar problemas y proponer soluciones computacionales (innovación y desarrollo tecnológico). Una


Identifica problemas computacionales en la industria, academia y gobierno que sean susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales.Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de


Calibra el potencial de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de






Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelaciónestudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación

o a problemas reales que se presentan en los sectores industrial, académico y de gobierno, buscando detonar su capacidad para identificar problemas y proponer soluciones computacionales (innovación y desarrollo tecnológico). Una


industria, academia y gobierno que sean susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales.Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de












industria, academia y gobierno que sean susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales.Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de











industria, academia y gobierno que sean susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.Abstrae matemáticamente problemas computacionales. Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de






PrácticaTaller:






industria, academia y gobierno que sean susceptibles de ser resueltos por algoritmos de inteligencia computacional.

Aplica los fundamentos y principios de la inteligencia computacional a la resolución de






PrácticaTaller:










Teoría:

Práctica Taller:



Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte esencial para el entendimiento de la problemática será su modelación estudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación







IngenieríaMICOptativaMICTS27 Inteligencia Computacional44

4 12

64Enero 2012Ninguna

Que el estudiante entre en contacto con casos prácticos (problemas reales) donde el uso de algoritmos del área de la Inteligencia Computacional permita optimizar procedimientos. Una parte

matemática, a través del estudio de la estructura del problema se propondrán algoritmos de solución, los cuales le permitirán al estudiante comparar y contrastar diversos procedimientos (investigación







IngenieríaMICOptativaMICTS27 Inteligencia Computacional4 4 4 12 64 Enero 2012Ninguna









IngenieríaMIC OptativaMICTS27


Enero 2012Ninguna









Ingeniería

Optativa MICTS27


Enero 2012Ninguna









Ingeniería

MICTS27


Enero 2012





industria, academia y gobierno que sean




Computacional









2









269












o es que constantemente se retroalimentará de nuevos problemas, lo





270









1. Introducción

1.1 Conceptos Básicos en Optimización

1.2 Tipos de Problemas 1.2.1 Optimización en

espacios continuos 1.2.2 Optimización en

espacios discretos 1.2.3 Optimización

Combinatoria 1.3 Complejidad

Computacional 1.4 Ejemplos de problemas

de optimización

2. Caso Práctico: Problemas de calendarización de actividades

2.1. Problemas de calendarización

2.2. Calendarización de horarios de clase en escuelas (time tabling)

2.3. Modelos de Time Tabling 2.3.1. Modelo de clase-

profesor 2.4. Representación de

programación lineal entera del problema

2.5. Caso I: Timetabling para la maestría en Ingeniería en Sistemas Computacionales

2.6. Caso II: Timetabling para las carreras de la Facultad de Ingeniería de la UACH

2.7. Catalogo de meta heurísticas históricas para el Timetabling

2.8. Caso III: Calendarizacion de tareas para el cálculo de nomina de Electro componentes de México S.A. de C.V.

2.8.1. Comparación de meta heurísticas para el problema de

Conoce e identifica las características de los problemas de optimización. Clasifica en base a la complejidad computacional diferentes tipos de problemas. Abstrae matemáticamente el problema computacional. Identifica problemas de calendarización de actividades. Modela el problema de manera adecuada en base. Compara y contrasta algoritmos de solución para el problema. Establece procedimientos de solución.

271

cálculo de nomina

3. Caso Práctico: Planeación de rutas de vehículos

3.1. Problemas de planeación de rutas

3.2. Problema de ruteo de vehículos (VRP)

3.2.1. VRP con restricciones de capacidad

3.2.2. VRP con ventanas de tiempo

3.3. Caso I: VRP con ventanas de tiempo para la maquiladora Jabil Circuit de Chihuahua S. De R.L. de C.V.

3.3.1. Modelación del problema

3.3.2. Algoritmos propuestos

3.4. Caso II: Problemas de trafico

3.4.1. Autómatas celulares para problemas de trafico

3.4.2. Simulación del corredor troncal de la ciudad de Chihuahua por medio de autómatas celulares

4. Caso Práctico:

Optimización de recursos en la industria maquiladora

4.1. Problemas de optimización de recursos

4.1.1. Problemas de corte de material

4.1.2. Líneas de ensamble 4.2. Problema de desperdicio de

material 4.2.1. Problema de

optimización de costos del scrap del cable F3RX en electro componentes de México

4.2.2. Comparación de

Identifica la complejidad del problema y propone soluciones adecuadas. Calibra el potencial de diferentes técnicas para la resolución de problemas. Identifica problemas que se presentan en la industria maquiladora. Establece procedimientos de solución, los compara y contrasta.

272

meta heurísticas para el problema de ahorro de material

5. Otros Problemas 5.1. Problemas en

Telecomunicaciones 5.1.1. Localización de

Radio Bases 5.1.2. Diseño de antenas

5.2. Problemas en Robótica 5.2.1. Planeación de

sensores 5.2.2. Ensamblado de

PCBs 5.3. Otros Problemas

Conoce otros problemas que se presentan en diversas áreas. Compara y contrasta algoritmos de solución para estos problemas.




1. Introducción. 2. Caso Práctico:

Problemas de calendarización de actividades.

3. Caso Práctico: Optimización de rutas de vehículos.

4. Caso Práctico: Optimización de recursos en la industria maquiladora.

5. Otros problemas.

1. Para cada Unidad, el profesor motiva los temas a tratar. 2. El profesor presenta problemas y sugiere una opción de solución, el estudiante propone nuevas formas de estructurar el problema y consecuentemente nuevas formas de abordarlo (algoritmos). 3. El estudiante formula el problema, genera la solución y realiza un reporte por cada práctica. 4. Se complementan los temas vistos en clase con artículos de investigación donde se haga hincapié en la técnica de resolución del problema. 4. La discusión y el análisis se propician a partir de la presentación de resultados por parte de todos los estudiantes de la clase. Centrado en la tarea Trabajo de equipo en la elaboración de tareas, planeación, organización, cooperación en la obtención de un producto para presentar en clase. Inductivo


Deductivo Aplicación

Se entrega por escrito: Se deberán entregar reportes por cada unidad con la formulación y solución del problema por parte del estudiante. Trabajos por escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión). Exámenes escritos. Las exposiciones deberán presentarse en un orden lógico. Introducción resaltando el objetivo a alcanzar, desarrollo temático, responder preguntas y aclarar dudas y finalmente concluir. Entregar actividad al grupo para evaluar el contenido expuesto. Los trabajos se reciben si cumplen con la estructura requerida, es muy importante reportar

273

Comprobación Demostración

Sintético Recapitulación Definición Resumen Esquemas Modelos matemáticos Conclusión

Técnicas Lectura de libros de texto. Lectura de artículos de




Artículos de investigación, libros de texto.

Cañón Pintarrones

la s referencias bibliográficas al final en estilo APA. A través de discusiones individuales y grupales se debe motivar a los estudiantes a ser analíticos, críticos y proposititos en problemas del mundo real. Se contrastaran las soluciones presentadas por los estudiantes, se discutirán ventajas y desventajas para cada una de ellas.



Computational Intelligence for Optimization. Nirwan Ansari and Edwin Hou. Kluwer Academic Publishers, 1997. Genetic Algorithms and Engineering Design. Mitsuo Gen and Runwei Cheng. John Wiley & Sons, 1997. How to Solve it: Modern Heuristics. Z. Michalewicz and D. Fogel. Springer, 2000. Journal of Heuristics. Kluwer Academic Publishers (Revista). Tesis de maestría de la FING.

Se toma en cuenta para integrar calificaciones parciales: Proyectos para cada una de las unidades. La acreditación del curso se integra: Proyecto de desarrollo tecnológico. Nota: La calificación mínima aprobatoria será de 80

274


S e m a n a s


Introducción. X X Caso práctico: problemas de calendarización de actividades.

X X X X

Caso práctico: problemas de planeación de rutas.

X X X X

Caso práctico: problemas de optimización de recursos en la industria maquiladora.

X X X

Otros problemas. X X X

Análisis y diseño de algoritmos



Propósito del curso : Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que estánciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e implementar varias técnicas de diseño de algoritmeficiente estos problemasAl final del curso el estudiante:




Propósito del curso : Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que están

ciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e implementar varias técnicas de diseño de algoritmeficiente estos problemasAl final del curso el estudiante:



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Análisis y diseño de algoritmos



Entiende que tipos de problemas pueden ser resueltos con algoritmos. Analiza la eficiencia computacional de los algoritmos. Utiliza grafos como base Entiende y utiliza varias técnicas de diseño de algoritmos como:



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que estánciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e implementar varias técnicas de diseño de algoritmeficiente estos problemasAl final del curso el estudiante:

Entiende que tipos de problemas pueden ser resueltos con algoritmos.Analiza la eficiencia computacional de los algoritmos.Utiliza grafos como base Entiende y utiliza varias técnicas de diseño de algoritmos como:

oooo



UNIDAD ACADEMICA





o o o o



UNIDAD ACADEMICA





Algoritmos voraces. Divide y vencerás. Programación dinámica. Redes de flujo



UNIDAD ACADEMICA





Algoritmos voraces.Divide y vencerás.Programación dinámica.Redes de flujo



UNIDAD ACADEMICA








UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que estánciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e implementar varias técnicas de diseño de algoritmeficiente estos problemas. Al final del curso el estudiante:





UNIDAD ACADEMICA


Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que están

ciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e implementar varias técnicas de diseño de algoritm

Al final del curso el estudiante:





UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Análisis y diseño de algoritmos

Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que estánciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e implementar varias técnicas de diseño de algoritm

Al final del curso el estudiante: Entiende que tipos de problemas pueden ser resueltos con algoritmos.Analiza la eficiencia computacional de los algoritmos.Utiliza grafos como base Entiende y utiliza varias técnicas de diseño de algoritmos como:





Entiende que tipos de problemas pueden ser resueltos con algoritmos.Analiza la eficiencia computacional de los algoritmos.Utiliza grafos como base para implementar algoritmos.Entiende y utiliza varias técnicas de diseño de algoritmos como:

Algoritmos voraces. Divide y vencerás. Programación dinámica.




Entiende que tipos de problemas pueden ser resueltos con algoritmos.Analiza la eficiencia computacional de los algoritmos.

para implementar algoritmos.Entiende y utiliza varias técnicas de diseño de algoritmos como:

Programación dinámica.


Área en plan de






Programación dinámica.


Área en plan de







Área en plan de








Área en plan de








Área en plan de




Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que estánciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e implementar varias técnicas de diseño de algoritmos y como los algoritmos resuelven de manera




Área en plan de




Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que estánciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e

os y como los algoritmos resuelven de manera














estudios:









estudios:






Entiende que tipos de problemas pueden ser resueltos con algoritmos.

para implementar algoritmos. Entiende y utiliza varias técnicas de diseño de algoritmos como:


estudios:


PrácticaTaller:






Entiende y utiliza varias técnicas de diseño de algoritmos como:


estudios:


PrácticaTaller:







Teoría:

Práctica Taller:







I N G E N I E R Í AMICTópicos SelectosMICTS28 Inteligencia Computacional44

4 12


Entender como los algoritmos son una herramienta poderosa que están en el corazón de toda la ciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e



I N G E N I E R Í AMICTópicos SelectosMICTS28 Inteligencia Computacional4 4 4 12 64 Febrero 2012Ninguna

en el corazón de toda la ciencia de la computación. Aprender los principios fundamentales del diseño de algoritmos. Comprender como los algoritmos surgen en una amplia gama de aplicaciones, como utilizar e



I N G E N I E R Í AMIC Tópicos SelectosMICTS28


Febrero 2012Ninguna






Febrero 2012Ninguna






Febrero 2012




Tópicos Selectos

Computacional

Febrero 2012



275


Tópicos Selectos



275






276









1. Introducción al Diseño y Análisis de Algoritmos. 1.1. Definiciones de eficiencia.

1.1.1. Tiempo de ejecución en el peor caso.

1.1.2. Tiempo polinómico. 1.2. Orden de crecimiento

asintótico. 1.3. Ejemplos de tiempos

comunes de ejecución. 1.3.1. Tiempo linear. 1.3.2. Tiempo O(n Log n). 1.3.3. Tiempo cuadrático. 1.3.4. Tiempo cúbico. 1.3.5. Tiempo O(n^k) 1.3.6. Más allá del tiempo

polinómico. 1.3.7. Tiempo sublineal.

2. Grafos

2.1. Definición y aplicaciones de los grafos.

2.2. Conectividad y navegación de los grafos.

2.3. Implementando navegación de grafos usando colas y pilas.

2.4. Algoritmo para determinar si un grafo es bipartita.

2.5. Conectividad en los grafos dirigidos.

2.6. Grafos dirigidos sin ciclos y ordenamiento topológico.

3. Algoritmos voraces 3.1. Calendarización de

intervalos. 3.2. Caches óptimos. 3.3. Caminos más cortos en un

grafo. 3.4. El problema del árbol más

pequeño. 3.5. El algoritmo de Kruskal. 3.6. Clustering. 3.7. Codificación de Huffman y

Compresión de datos.

Entiende como se mide la eficiencia de los algoritmos; comprende lo que significa el crecimiento asintótico; reconoce los tiempos más comunes de ejecución de algoritmos. Identifica las aplicaciones de los grafos en el diseño de algoritmos. Reconoce las propiedades comunes de los grafos. Implementa la navegación de grafos usando colas y pilas. Entiende y utiliza algoritmos que utilizan grafos. Entiende cómo funcionan los algoritmos voraces en general y varios ejemplos de algoritmos voraces en particular. Utiliza la técnica de algoritmos voraces para resolver problemas. Implementa soluciones utilizando algoritmos voraces.

277

4. Algoritmos del tipo "Divide y

Vencerás" 4.1. El algoritmo de MergeSort. 4.2. Relaciones de recurrencia. 4.3. Conteo de acciones de

inversión. 4.4. Encontrando el par de

puntos más cercano. 4.5. Multiplicación de enteros.

5. Técnicas de programación dinámica. 5.1. Calendarización con

intervalos ponderados. 5.2. Principios de programación

dinámica. 5.2.1. Memorización 5.2.2. Iteración sobre los

sub-problemas. 5.3. Cálculo de mínimos

cuadrados. 5.4. Subconjuntos de sumas. 5.5. Alineación de secuencias.

6. Redes de Flujos 6.1. El problema de flujo

máximo y el algoritmo de Ford-Fulkerson.

6.2. Flujos máximos y cortes mínimos en una red.

6.3. Seleccionando buenos caminos de aumentación.

6.4. Solución del problema de apareamiento máximo bipartito.

6.5. Caminos desunidos en grafos dirigidos y no dirigidos.

7. Algoritmos de Aproximación

7.1. Problema de selección de centros.

7.2. Cobertura de conjuntos: Heurística voraz.

7.3. Método de asignación de precios: Cobertura de vértices.

7.4. Programación lineal y

Entiende cómo funcionan los algoritmos divide y vencerás en general y varios ejemplos de algoritmos de este tipo en particular. Implementa soluciones utilizando la técnica de divide y vencerás. Entiende los principios de la programación dinámica. Entiende cómo funcionan algunos algoritmos particulares que usan los principios de programación dinámica. Implementa soluciones utilizando los principios de programación dinámica. Entiende las aplicaciones de las redes de flujos. Utiliza el modelado de problemas usando redes de flujos para solucionar problemas. Implementa soluciones usando redes de flujo. Entiende cómo funcionan los algoritmos de aproximación. Diseña algoritmos por aproximación e implementa usando un lenguaje de

278

redondeo. 8. Búsqueda local

8.1. Espacio de búsqueda de los problemas de optimización.

8.2. El algoritmo de la metrópolis y el recocido simulado.

8.3. Redes neuronales de Hopfield usando búsqueda local.

8.4. Aproximación del Corte Máximo.

programación. Entiende y aplica la búsqueda local para resolver problemas de optimización. Resuelve problemas de optimización implementando la búsqueda local.




1. Introducción al Diseño y Análisis de Algoritmos.

2. Grafos. 3. Algoritmos voraces. 4. Algoritmos del tipo "Divide y

Vencerás". 5. Técnicas de programación

dinámica. 6. Redes de Flujos. 7. Algoritmos de

aproximación. 8. Búsqueda local

1. Para cada unidad, se presenta una introducción por parte del maestro. 2. Para cada unidad, el maestro deja una tarea donde se aplican los conceptos vistos en clase para la resolución de problemas. La tarea requiere que el alumno revise las técnicas y concepto vistos en clase, aclare dudas y aplique las técnicas ya sea manualmente o las implemente utilizando un lenguaje de programación. 3. La discusión y el análisis se propician a partir del planteamiento de una situación problemática, donde el estudiante aporte alternativas de solución o resolver un ejercicio en el que aplique conceptos ya analizados. 4. En algunas unidades el maestro muestra directamente en una computadora, posiblemente con la ayuda de un proyector, cómo se implementan las técnicas vistas en clase usando un lenguaje de programación. Material de Apoyo didáctico:

Se entrega por escrito: Elaboración de

resúmenes. Cuestionarios. Contenidos de

exposiciones. Trabajos por

escrito con estructura IDC (Introducción, desarrollo conclusión).

Exámenes escritos.

Elaboración de Antologías.

279

Recursos Talleres para realizar

ejercicios Materiales gráficos:


Cañón Rotafolio Pizarrón, pintarrones Proyector de acetatos * Plataforma



Algorithm Design Jon Kleinberg & Eva Tardos. Algorithms S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani. Introduction to Algorithms Cormen, Leiserson, Rivest, & Stein.

Se toma en cuenta para integrar calificaciones parciales: 1 Examen de medio término 30% 1 Examen final 40% Trabajos extra clase 30% Nota: La calificación mínima aprobatoria será de 80

Cronograma de Avance Programático

S e m a n a s


Introducción al Diseño y Análisis de Algoritmos

X

Grafos X X

Algoritmos voraces X X

Algoritmos del tipo "Divide y Vencerás". X X

Examen Parcial X

Técnicas de programación dinámica X X

Redes de Flujos X X

Algoritmos de Aproximación X X

Búsqueda local X X

Examen final X

Automatización Industrial


Propósito del curso

El propósito del presente curso es aportar al estudiante los elementos necesarios para la comprensión y aplicación de conceptos y técnicas de apoyo para la operación de la empresa de manufactura desde el punto de vista de automatización. Aplicar dispositivactuadores), métodos y técnicas (metodologías, lenguajes de modelado y programación) para el desarrollo de controladores de equipo, su integración con dispositivos de medición y captura de datos. Así como también utilizar técnicas para el defabricación operado en forma integrada por computadora. Objetivos del curso:





El propósito del presente curso es aportar al estudiante los elementos necesarios para la comprensión y aplicación de conceptos y técnicas de apoyo para la operación de la empresa de manufactura desde el punto de vista de automatización. Aplicar dispositivactuadores), métodos y técnicas (metodologías, lenguajes de modelado y programación) para el desarrollo de controladores de equipo, su integración con dispositivos de medición y captura de datos. Así como también utilizar técnicas para el defabricación operado en forma integrada por computadora.

Objetivos del curso:



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Automatización Industrial

Propósito del cursoLa mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el mercado sde automatización como son operación manual, automatización parcial, automatización total e integración. Así mismo, la empresa de manufactura puede ser abstraída en una clasificaprocesos, controladores a nivel coordinación de flujo y procesamiento y el nivel de supervisión y gestión del piso de fabricación. En el presente curso el estudio se ubica princgestión de piso de fabricación.


Objetivos del curso: Obtiene una perspectiva sobre la pertinencia de la automatización en la operación de una

empresa de manufactura. Valora el impacto s



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el mercado sde automatización como son operación manual, automatización parcial, automatización total e integración. Así mismo, la empresa de manufactura puede ser abstraída en una clasificaprocesos, controladores a nivel coordinación de flujo y procesamiento y el nivel de supervisión y gestión del piso de fabricación. En el presente curso el estudio se ubica princgestión de piso de fabricación.


Objetivos del curso: Obtiene una perspectiva sobre la pertinencia de la automatización en la operación de una empresa de manufactura.Valora el impacto s

Automáti



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el mercado sde automatización como son operación manual, automatización parcial, automatización total e integración. Así mismo, la empresa de manufactura puede ser abstraída en una clasificaprocesos, controladores a nivel coordinación de flujo y procesamiento y el nivel de supervisión y gestión del piso de fabricación. En el presente curso el estudio se ubica principalmente al nivel de automatización total e integración, a nivel de controladores y gestión de piso de fabricación.



Automáti



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el mercado sde automatización como son operación manual, automatización parcial, automatización total e integración. Así mismo, la empresa de manufactura puede ser abstraída en una clasificación jerárquica, en los niveles sensores/actuadores, controladores a nivel de procesos, controladores a nivel coordinación de flujo y procesamiento y el nivel de supervisión y gestión del piso de fabricación. En el presente curso el estudio se ubica

ipalmente al nivel de automatización total e integración, a nivel de controladores y gestión de piso de fabricación.



Automáti



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el mercado sino para la permanencia de la empresa en el mismo. Existen diferentes niveles de automatización como son operación manual, automatización parcial, automatización total e integración. Así mismo, la empresa de manufactura puede ser abstraída en una

ción jerárquica, en los niveles sensores/actuadores, controladores a nivel de procesos, controladores a nivel coordinación de flujo y procesamiento y el nivel de supervisión y gestión del piso de fabricación. En el presente curso el estudio se ubica




Automáti



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso: La mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el

ino para la permanencia de la empresa en el mismo. Existen diferentes niveles de automatización como son operación manual, automatización parcial, automatización total e integración. Así mismo, la empresa de manufactura puede ser abstraída en una





Automática



UNIDAD ACADEMICA


: La mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el





Obtiene una perspectiva sobre la pertinencia de la automatización en la operación de una empresa de manufactura.Valora el impacto s

ca


UNIDAD ACADEMICA


La mecanización a gran escala es el antecedente a la automatización moderna, actualmente la automatización industrial ha pasado de ser un soporte deseable en la planta de producción a una herramienta indispensable para no solamente competir en el





Obtiene una perspectiva sobre la pertinencia de la automatización en la operación de una empresa de manufactura.Valora el impacto social de la automatización industrial.


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Automatización Industrial






Obtiene una perspectiva sobre la pertinencia de la automatización en la operación de una empresa de manufactura.

ocial de la automatización industrial.








Obtiene una perspectiva sobre la pertinencia de la automatización en la operación de una empresa de manufactura.


DE






Obtiene una perspectiva sobre la pertinencia de la automatización en la operación de una
















ipalmente al nivel de automatización total e integración, a nivel de controladores y












































El propósito del presente curso es aportar al estudiante los elementos necesarios para la comprensión y aplicación de conceptos y técnicas de apoyo para la operación de la empresa de manufactura desde el punto de vista de automatización. Aplicar dispositivactuadores), métodos y técnicas (metodologías, lenguajes de modelado y programación) para el desarrollo de controladores de equipo, su integración con dispositivos de medición y captura de datos. Así como también utilizar técnicas para el desarrollo de sistemas de gestión del piso de fabricación operado en forma integrada por computadora.












El propósito del presente curso es aportar al estudiante los elementos necesarios para la comprensión y aplicación de conceptos y técnicas de apoyo para la operación de la empresa de manufactura desde el punto de vista de automatización. Aplicar dispositivactuadores), métodos y técnicas (metodologías, lenguajes de modelado y programación) para el desarrollo de controladores de equipo, su integración con dispositivos de medición y captura de

sarrollo de sistemas de gestión del piso de fabricación operado en forma integrada por computadora.














sarrollo de sistemas de gestión del piso de



















PrácticaTaller:













PrácticaTaller:










Teoría:

Práctica Taller:










MICTópicos SelectosMICTS16 Automatización44

4 12

64Enero de 2012








MICTópicos SelectosMICTS16 Automatización4 4 4 12 64 Enero de 2012








MIC Tópicos SelectosMICTS16

Automatización

Enero de 2012









Automatización

Enero de 2012





El propósito del presente curso es aportar al estudiante los elementos necesarios para la comprensión y aplicación de conceptos y técnicas de apoyo para la operación de la empresa de manufactura desde el punto de vista de automatización. Aplicar dispositivos (sensores y actuadores), métodos y técnicas (metodologías, lenguajes de modelado y programación) para el desarrollo de controladores de equipo, su integración con dispositivos de medición y captura de



Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012





El propósito del presente curso es aportar al estudiante los elementos necesarios para la comprensión y aplicación de conceptos y técnicas de apoyo para la operación de la empresa de

os (sensores y actuadores), métodos y técnicas (metodologías, lenguajes de modelado y programación) para el desarrollo de controladores de equipo, su integración con dispositivos de medición y captura de



Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012









280

Tópicos Selectos









280

















281

Identifica y aplica las fases para la realización de un proyecto de automatización. Aplica, selecciona e integra dispositivos de medición y actuadores, así como

controladores en el desarrollo de automatismos industriales. Modela e implementa sistemas de control de piso de fabricación con base en arquitecturas

de referencia. COMPETENCIAS (Tipo Y Nombre de la competencias que nutre la materia y a las que contribuye).








1. Introducción a la

manufactura. 3 horas. 1.1. Tipos de industrias de

manufactura. 1.2. Tipos de sistemas de

fabricación (Continuo, discreto y por lotes).

1.3. Funciones en manufactura. 1.4. Tipos de distribución de

planta. 1.5. Niveles en el control y

planeación de una planta de manufactura (Planeación, MES y control).

1.6. Manufactura integrada por computadora.

1.7. Integración de equipo de fabricación.

2. Introducción a la automatización industrial. 3 horas.

2.1. Tipos de control (secuencial y regulatorio).

2.2. Definición y tipos de automatización industrial.

2.3. Razones para automatizar. 2.4. Impacto social de la

automatización industrial.

3. Fases de un proyecto de automatización. 3 horas.

3.1. Automatización. (GRAFCET)

3.2. Supervisión (GEMMA) 3.3. Interacción 3.4. Implementación 3.5. Pruebas

Nivel de abstracción requerido considerando la taxonomía de Bloom Conocimiento. Identificar y describir conceptos fundamentales de manufactura relacionados con automatización industrial. Conocimiento. Identificar y describir tipos de sistemas de control, automatización y ventajas/desventajas de la automatización desde el punto de vista de impacto social. Comprensión. Describir y analizar las diferentes fases del proceso de desarrollo de un proyecto de automatización.

282

4. Sensores y actuadores. 3

horas. 4.1. Características generales

de los sensores y actuadores.

4.2. Medición de temperatura, nivel, presión y vacío, caudal, gases, humedad y posición.

4.3. Acondicionamiento de las señales.

5. Controlador lógico programable (PLC). 12 horas.

5.1. Representación de automatismos.

5.2. Programación PLC 5.3. Integración PLC-Sistema

informático.

6. Control de instrumentos. 9 horas

6.1. Estándares RS232, GPIB, Ethernet, VISA.

6.2. Flexibilidad en el control de instrumentos.

6.3. Sistema genérico de control de instrumentos.

Comprensión. Describir y discutir los conceptos básicos para la medición de variables físicas de procesos de fabricación así como también requerimientos de acondicionamiento de señal asociados. Conocimiento. Describir y discutir técnicas de modelado de automatismos. Aplicación. Experimentar con una técnica de modelado para el diseño de automatismos. Experimentar con la implementación de programas para diferentes automatismos. Experimentar el desarrollo de sistemas automatizados que involucran integración de aplicaciones en PC y PLC. Aplicación. Experimentar con el desarrollo de sistemas informáticos para el control de instrumentos electrónicos de medición utilizando diferentes estándares de medios de comunicación.

283

7. Automatismos basados en DAQ-PC. 6 horas.

7.1. Tarjeta de DAQ. 7.2. Control de la tarjeta DAQ. 7.3. Sistema de control basado

en DAQ-PC.

8. Sistema coordinador de flujo y procesamiento de pieza (célula de manufactura). 9 horas.

8.1. SCFP basado en PC. 8.2. SCFP basado en PLC. 8.3. Modelado iMRP de SCFP.

Experimentar el desarrollo de sistemas genéricos de control de instrumentos. Aplicación. Experimentar el uso de tarjetas DAQ en aplicaciones informáticas de control (PC). Comprensión. Describir y discutir la técnica iMRP para el modelado de pisos de fabricación. Aplicación. Experimentar aplicaciones SCFP basadas en PC y en PLC.




Introducción a la manufactura. Introducción a la automatización industrial.

Fases de un proyecto de automatización. (12 hrs.)

Sensores y actuadores. Controlador lógico programable (PLC). Control de Instrumentos. Automatismos basados en


Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: La amplia gama de industrias dirigidas a la manufactura y tipos de sistemas de fabricación (continuos, discretos y por lotes). Las funciones a realizar

284

DAQ-PC. Sistema coordinador de flujo y procesamiento de pieza (célula de manufactura).

en un piso de fabricación (Procesamiento, ensamble, manejo de materiales, inspección, prueba y control.). Tipos de distribución de planta (posición fija, orientado a procesos y orientado a productos). Modelo ISA de control y planeación de la producción en tres niveles (tres niveles). Tipos de sistemas de control y de automatización. Justificación de la automatización. Impacto social de la automatización. Técnicas, lenguajes y/o herramientas de apoyo utilizados en las fases de un proyecto de automatización. Los principios de operación de sensores para la medición eléctrica de las principales variables físicas de procesos de fabricación. Sensores comerciales para cada una de las variables físicas identificadas. Parámetros eléctricos asociados a los sensores/actuadores para su conexión al

285

sistema controlador. Actuadores mas comunes en un piso de fabricación. Modelar automatismos e implementarlos en lenguaje de diagrama de escalera. Características avanzadas típicas de un PLC a través del área de estado (status) de un PLC. Integración de automatismos basados en PLC con aplicaciones informáticas (PC) usando diferentes técnicas (dll’s software componente y estándar OPC). Estándar VISA como soporte en el desarrollo de aplicaciones de control de instrumentos independientes del medio físico de comunicación. Sistemas de control de instrumentos independientes de la prueba a realizar. (programa e instrumentos de prueba). Captura de información en código de barras. (scaner). Simulación de una estación de prueba robotizada.

286

Lectura y activación de señales eléctricas desde una aplicación informática en PC utilizando una tarjeta DAQ. Desarrollo de un automatismo con base en tarjeta DAQ. Desarrollar un sistema de control de célula robotizada (robot, banda transportadora, escáner, equipo de prueba y máquina CNC) basado en PLC. Desarrollar un sistema de control de célula robotizada (robot, banda transportadora, escáner, equipo de prueba y máquina CNC) basado en PLC. Modelar la célula y su sistema de control con base en iMRP. Arquetipos de prueba de sistemas de control de célula de manufactura.



Mikell P. Groover, (2008), Automation, ProductionSystems, and Computer-IntegratedManufacturing, 2nd Ed., Prentice Hall, 2008. Vollman, T. Berry, W.L., Whybark, D.C., (1997), ManufacturingPlanning and Control Systems, McGraw-Hill. Carrillo, S, (1995), La gran transición. ¿Cómo reconstruir la izquierda?,Planeta. ISBN:48-08-01473-0. Parshal, J., Lamb, L., (2006), Applying S8.

Criterios El estudiante debe presentar satisfactoriamente al menos el 80 por ciento de las evidencias de aprendizaje solicitadas por el profesor en cada uno de los niveles de abstracción para considerar que obtuvo el nivel de competencia mínimo. Instrumentos Análisis de discusiones de grupo preguntas y respuestas análisis de foros

287

Batch Control from a User’s Perspective, Research Triangle Park, NC: ISA. Bolton, W. (2009), Programmable Logic Controllers, Elsevier. ISBN:978-1-85617-751-1. Erickson, K. (2005), Programmable Logic Controllers: An Emphasis on Design and Application, Dog Wood Valley Press. ISBN:0-9766259-0-3. Balena, F. (2002),Programming Microsoft Visual Basic .Net, Redmond, WA: Microsoftw-Press. ISBN: 0-7356-1375-3. Notas de aplicación de control de instrumentos, disponibles en: http://www.nationalinstruments.com. Acosta, J., Sastrón, F., (1998), Arquitectura de referenciapara taller automatizado de manufactura, Universidad Politécnica de Madrid. Reporteinterno.

análisis de reportes de revisión de literatura laboratorios talleres Exámenes Presentaciones


S e m a n a s


Introducción a la manufactura. X

Introducción a la automatización industrial.

X

Fases de un proyecto de automatización industrial.

X

Sensores y actuadores. X

Controlador lógico programable (PLC). X X X X

Control de instrumentos. X X X

Automatismos basados en DAQ-PC. X X

Sistema coordinador de flujo y procesamiento de pieza (célula de manufactura).

X X X

Informática Industrial


Propósito del cursoEl tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías relacionadas con el ambiente industrial. informática se encuentra la asignatura informática industrial. El propósito del curso consiste en desarrollar soluciones a la problemática que surge de la naturaleza heterogénea de los elementos de un desde una perspectiva de objetos distribuidos, utilizando diversas tecnologías (protocolos) de integración entre las que destacan .Net, sockets, colas de mensaje y servicios web. Aplicar conceptos de acoplamienel equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como en esquemas de referencia. Así mismo, abordar el problema de gestión de producción dperspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para el control del piso de producción. Objetivos del curso:



Propósito del cursoEl tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías relacionadas con el ambiente industrial. informática se encuentra la asignatura informática industrial.

El propósito del curso consiste en desarrollar soluciones a la problemática que surge de la naturaleza heterogénea de los elementos de un desde una perspectiva de objetos distribuidos, utilizando diversas tecnologías (protocolos) de integración entre las que destacan .Net, sockets, colas de mensaje y servicios web. Aplicar conceptos de acoplamienel equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como en esquemas de referencia. Así mismo, abordar el problema de gestión de producción dperspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para el control del piso de producción.




UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Informática Industrial



Objetivos del curso: Integra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración. Implementa sistemas en una arquitectura orientada a servicios. Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM. Aplica los estándares ISA 88 e ISA 95 en el desarro



UNIDAD ACADEMICA




Objetivos del curso:ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.

Implementa sistemas en una arquitectura orientada a servicios.Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM.Aplica los estándares ISA 88 e ISA 95 en el desarro



UNIDAD ACADEMICA








UNIDAD ACADEMICA








UNIDAD ACADEMICA








UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso: El tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías relacionadas con el ambiente industrial. informática se encuentra la asignatura informática industrial.


Objetivos del curso: ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.



UNIDAD ACADEMICA


: El tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías relacionadas con el ambiente industrial. informática se encuentra la asignatura informática industrial.

El propósito del curso consiste en desarrollar soluciones a la problemática que surge de la naturaleza heterogénea de los elementos de un desde una perspectiva de objetos distribuidos, utilizando diversas tecnologías (protocolos) de integración entre las que destacan .Net, sockets, colas de mensaje y servicios web. Aplicar conceptos de acoplamiento débil para la integración sistema informático de control de planta con el equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como en esquemas de referencia. Así mismo, abordar el problema de gestión de producción dperspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para el control del piso de producción.

ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.Implementa sistemas en una arquitectura orientada a servicios.Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM.Aplica los estándares ISA 88 e ISA 95 en el desarro


UNIDAD ACADEMICA


El tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías relacionadas con el ambiente industrial. informática se encuentra la asignatura informática industrial.

El propósito del curso consiste en desarrollar soluciones a la problemática que surge de la naturaleza heterogénea de los elementos de un desde una perspectiva de objetos distribuidos, utilizando diversas tecnologías (protocolos) de integración entre las que destacan .Net, sockets, colas de mensaje y servicios web. Aplicar

to débil para la integración sistema informático de control de planta con el equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como en esquemas de referencia. Así mismo, abordar el problema de gestión de producción dperspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para el control del piso de producción.



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Informática Industrial













to débil para la integración sistema informático de control de planta con el equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como en esquemas de referencia. Así mismo, abordar el problema de gestión de producción dperspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para



Total de horas Fecha de actualización:Materia requisito:







El tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías relacionadas con el ambiente industrial. En este contexto de automatización industrial y de informática se encuentra la asignatura informática industrial.







El tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías

En este contexto de automatización industrial y de informática se encuentra la asignatura informática industrial.


















El propósito del curso consiste en desarrollar soluciones a la problemática que surge de la naturaleza heterogénea de los elementos de un sistema de manufactura (piso de producción), desde una perspectiva de objetos distribuidos, utilizando diversas tecnologías (protocolos) de integración entre las que destacan .Net, sockets, colas de mensaje y servicios web. Aplicar










El propósito del curso consiste en desarrollar soluciones a la problemática que surge de la sistema de manufactura (piso de producción),

desde una perspectiva de objetos distribuidos, utilizando diversas tecnologías (protocolos) de integración entre las que destacan .Net, sockets, colas de mensaje y servicios web. Aplicar



















Trabajo extra clase:semestre:

Fecha de actualización:Materia requisito:












Fecha de actualización:

El tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite el desarrollo de sistemas de gran importancia en el ambiente industrial. La vinculación de sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías









PrácticaTaller:



Fecha de actualización:

El tratamiento automatizado de información mediante computadoras (informática), implica el uso de computación para la solución de problemas. Por otra parte, el avance en electrónica permite

industrial. La vinculación de sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige de un adecuado conocimiento tanto de herramientas de informática como de metodologías

En este contexto de automatización industrial y de




ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.Implementa sistemas en una arquitectura orientada a servicios.Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM.Aplica los estándares ISA 88 e ISA 95 en el desarrollo de sistemas informáticos de




PrácticaTaller:









ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.Implementa sistemas en una arquitectura orientada a servicios.Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM.

llo de sistemas informáticos de

Teoría:

Práctica Taller:












4 12

64Enero de 2012
















ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.Implementa sistemas en una arquitectura orientada a servicios. Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM.



Automatización

Enero de 2012







ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.

Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM.llo de sistemas informáticos de


Automatización

Enero de 2012







ntegra aplicaciones utilizando diversas herramientas de integración.



Automatización

Enero de 2012








Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012








288

Tópicos Selectos






to débil para la integración sistema informático de control de planta con el equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como en esquemas de referencia. Así mismo, abordar el problema de gestión de producción desde la perspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para

Modela de sistemas de producción utilizando el lenguaje de modelado BPM. llo de sistemas informáticos de

288


sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige



to débil para la integración sistema informático de control de planta con el equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como

esde la perspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para



sistemas informáticos con las herramientas o sistemas electrónicos en el piso de producción exige



to débil para la integración sistema informático de control de planta con el equipo de fabricación, basados en la arquitectura de sistemas orientada a servicios, así como

esde la perspectiva de modelado de plantas industriales a través del paradigma orientado a objetos, lenguajes de modelado de procesos y estándares para el desarrollo de sistemas informáticos para


sistema de manufactura (piso de producción),

289

control de pisos de producción. Aplica conceptos de acoplamiento débil para la integración de equipo de

fabricación con sistema informático de control de producción.









1. Integración de aplicaciones

informáticas. 12 horas 1.1. Creación de componentes

software.(tipos exe y dll) 1.2. Automatización de

interfaces (Microsoftw Office y aplicaciones propietarias).

1.3. Incorporación dinámica de código.(Reflexión y enumeración)

1.4. Colas de mensajes.(MSMQ) 1.5. Servicios web.(Plataformas

JAVA y Microsoft) 2. Introducción a SOA. 6 horas

2.1. Historia de SOA. 2.2. SOA y otras arquitecturas. 2.3. Estándares y herramientas

comerciales para SOA. 2.4. Desarrollo de aplicación en

SOA. 3. Modelado de sistemas de

producción. 12 hrs. 3.1. Lenguajes de modelado de

procesos de manufactura. 3.2. Lenguaje de modelado

(Business ProcessModelling (PM).

3.3. Herramienta informática de modelado (BPM).

3.4. Aplicación de BPM en el modelado de procesos de manufactura.

Nivel de abstracción requerido considerando la taxonomía de Bloom

Aplicación Experimentar con cada una de las herramientas de integración de aplicaciones.

Comprensión y aplicación básica Comprender y aplicar en forma básica herramientas para desarrollo de sistemas basados en una SOA. Aplicación. Experimentar con el lenguaje BPM en el modelado de una planta de producción utilizando una herramienta informática de apoyo – Ej. Bizagi-,

290

4. Estándares para el modelado

de información de sistemas de producción. 12 hrs. 4.1. Tipos de sistemas de

producción. 4.2. Sistema de ejecución de

manufactura (MES) 4.3. Estándar ISA 88 4.4. Estándar ISA 95 4.5. Aplicación del estándar ISA

88 (desarrollar un sistema con base en un caso real)

4.6. Aplicación del estándar ISA 95.

5. Acoplamiento débil entre

Sistema Informático de Control- Equipo de fabricación. 6 hrs. 5.1. Introducción al

Acoplamiento débil de equipo de fabricación.

5.2. Acoplamiento débil. 5.3. Esquema de referencia (LC-

ArquiTAM). 5.4. Aplicación del esquema de

referencia LC-ArquiTAM.

Comprensión y aplicación básica Comprender el espíritu de los estándares ISA 88 e ISA 95; y las bases para su aplicación en sistemas informáticos de control de sistemas de manufactura (lotes). Comprensión y aplicación básica. Comprender el concepto de acoplamiento débil aplicado al control de piso de fabricación, con base en el esquema de referencia (LC-ArquiTAM); realizar aplicaciones básicas de tales conceptos.




Integración de aplicaciones informáticas. Introducción SOA

Modelado de sistemas de producción. Estándares para el modelado de información de sistemas de producción Acoplamiento débil entre Sistema Informático de Control- Equipo de fabricación


(Durante el curso, al menos un proyecto básico de integración para cada técnica debe ser realizado). Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Desarrollo de componentes software. Uso de componentes

291

software (exe y dll) Automatización de interfaces de aplicaciones comerciales (ej: MS-office). Desarrollo y uso de servicios web. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante interprete, contraste, distinga o discuta lo siguiente: Origen y evolución de SOA. Contrastar SOA con otras arquitecturas. Conocer y experimentar con estándares asociados a SOA. Desarrollo de un sistema –básico- en una arquitectura orientada a servicios (SOA).

Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Lenguajes de modelado de procesos. Elementos del lenguaje BPM. Uso de una herramienta

292

informática para modelado de una planta real en BPM. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante interprete, contraste, distinga o discuta los siguientes conceptos: Tipos de sistemas de fabricación de acuerdo a la sociedad internacional de automatización (ISA). Elementos claves de MES, ISA88 e ISA 95 en el control de piso de producción y manejo de la información asociada. Estándares ISA 88 e ISA 95 aplicados a un caso de real. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante interprete, contraste, distinga o discuta los siguientes conceptos: Justificación del concepto acoplamiento débil en la integración de sistemas de manufactura. Esquema de referencia LC-ArquiTAM en la integración de sistema informático de control con diferentes conjuntos de equipos de fabricación.

293



Balena, F. (2002), Programming Microsoft Visual Basic .Net, Redmond, WA: Microsoftw-Press. ISBN: 0-7356-1375-3. Resnick, S., Crane, R., Bowen, C. (2008), Essential Windows CommunicationFoundationfor .NET Framework 3.5, Microsoft .NET development series, Addison-Wesley. ISBN 10: 0-321-44006-8. Erl, T., (2006), ServiceOrientedArchitecture, Concepts, Technology, and Design, Prentice Hall. ISBN: 0-13-185858-0. Havey, M. (2005), Essential Business ProcessModelling. O’Reilly Media Inc. ISBN:0-596-00843-0. Parshal, J., Lamb, L., (2006), Applying S8. Batch Control from a User’s Perspective,Research Triangle Park, NC: ISA. Scholten, B., (2007), A guide to applying the ISA-95 standard in manufacturing, ISA. ISBN: 0-9792343-8-7. Scholten, B., (2009), MES Guide for Executives. Why and How to Select, Implement, and Maintain a Manufacturing Execution System, ISA. ISBN:978-1-936007-03-5. Díaz Serna Oscar (2011), Sistema coordinador de flujo y procesamiento basado en el estándar S88 de ISA, Tesis de Maestría, DEPI, Instituto Tecnológico de Chihuahua, 15 de Septiembre. Acosta, J., Sastrón B., Loose Coupling Based Reference Scheme for Shop Floor-Control-System /Production-Equipment Integration.PORpublicarse. Manufacturing Execution Systems Association http://www.mesa.org International Society of Automation http://www.isa.org



S e m a n a s


Integración de aplicaciones. X X X X

Introducción a SOA X X

Modelado de Sistemas de Producción. X X X X

Estándares para el modelado de información de sistemas de producción. X X X X

Acoplamiento débil entre Sistema Informático de Control-Equipo de fabricación.

X X

Tópicos selectos de automatización


Propósito del curso : Trabajar en aspectos de relevancia para el programa de estudios del (los) alumno(s) respecto al área de trabajo específica. COMPETENCIAS(Tipo, nombre y componentes de la competencia) Competencias Genéricas:




Propósito del curso : Trabajar en aspectos de relevancia para el programa de estudios del (los) alumno(s) respecto al área de trabajo específica.






UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Tópicos selectos de



Competencias Genéricas: Comunicación Pensamiento critico Razonamiento analítico Resolución de

problemas






UNIDAD ACADEMICA


automatización



Competencias Genéricas:ComunicaciónPensamiento criticoRazonamiento analíticoResolución de problemas

Competencias Especificas:Diseño e implementación de sistemasVerificación y validación



UNIDAD ACADEMICA


automatización




Competencias Especificas:Diseño e implementación de sistemasVerificación y validación



UNIDAD ACADEMICA


automatización




Competencias Especificas:Diseño e implementación de sistemas Verificación y validación



UNIDAD ACADEMICA


automatización





implementación de




UNIDAD ACADEMICA


automatización





implementación de




UNIDAD ACADEMICA


automatización

Trabajar en aspectos de relevancia para el programa de estudios del (los) alumno(s) respecto al área de trabajo específica.


Competencias Genéricas: verbal

Pensamiento criticoRazonamiento analítico


implementación de




UNIDAD ACADEMICA


automatización



verbal

Pensamiento critico Razonamiento analítico


implementación de




UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Tópicos selectos de









A definir de acuerdo al área de trabajo específica del (los) alumno(s).




DOMINIOS COGNITIVOS.(Objetos de estudio, temas y Subtemas) A definir de acuerdo al área de trabajo específica del (los) alumno(s).








Trabajar en aspectos de relevancia para el programa de estudios del (los) alumno(s)














A definir de acuerdo al área de trabajo específica del (los)








































A definir de acuerdo al área de




PrácticaTaller:




A definir de acuerdo al área de




PrácticaTaller:




Teoría:

Práctica Taller:





4 12

64Enero de 2012


RESULTADOS DE APRENDIZAJE.(Por objeto de estudio). Nivel de abstracción requerido considerando la taxonomía de Bloom

A establecer con base al propósito del curso.







Automatización

Enero de 2012






Automatización

Enero de 2012






Automatización

Enero de 2012





Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012





294

Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012


RESULTADOS DE




294

Tópicos Selectos

Trabajar en aspectos de relevancia para el programa de estudios del (los) alumno(s) con




con


requerido considerando

A establecer con base al

295







A establecer con base en el programa del tópico especial.



S e m a n a s


A definir de acuerdo al programa del tópico particular del curso.

Sistemas Embebidos


Propósito del curso : La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artsoporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado de coordinar lEn este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone especial énfasis en necesidadesoperativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de sistcomo en la sociedad. Objetivos del curso:Al final del curso el estudiante será capaz de:

Sistemas Embebidos


Propósito del curso : La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artsoporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado de coordinar lEn este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone especial énfasis en necesidadesoperativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de sistemas embebidos, para finalmente explorar oportunidades de aplicación tanto en la industria como en la sociedad.

Objetivos del curso:Al final del curso el estudiante será capaz de:

Sistemas Embebidos


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Sistemas Embebidos

Propósito del curso : La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artsoporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado de coordinar lEn este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone especial énfasis en necesidadesoperativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de

emas embebidos, para finalmente explorar oportunidades de aplicación tanto en la industria como en la sociedad.


Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos.

Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar sistemas embebidos.

Sistemas Embebidos


UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artsoporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado de coordinar lEn este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone especial énfasis en necesidadesoperativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de



Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos.Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar sistemas embebidos.

Sistemas Embebidos


UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artsoporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado de coordinar las funcionalidades de estos equipos. En este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone especial énfasis en necesidadesoperativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de




Sistemas Embebidos


UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso : La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artsoporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado

as funcionalidades de estos equipos. En este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone especial énfasis en necesidadesoperativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de




Sistemas Embebidos


UNIDAD ACADEMICA







Sistemas Embebidos


UNIDAD ACADEMICA





Objetivos del curso: Al final del curso el estudiante será capaz de:



UNIDAD ACADEMICA


La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artsoporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado


emas embebidos, para finalmente explorar oportunidades de aplicación tanto en la industria

Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos.Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar sistemas embebidos.


UNIDAD ACADEMICA





Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos.Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar sistemas embebidos.


UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO: Sistemas Embebidos




Al final del curso el estudiante será capaz de:Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos.Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar



as funcionalidades de estos equipos. En este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone especial énfasis en necesidades de atención de tareas concurrentes y el soporte que los sistemas operativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de





as funcionalidades de estos equipos. En este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone

de atención de tareas concurrentes y el soporte que los sistemas operativos de tiempo real, RTOS, ofrecen para resolver este nivel de retos para el control de sistemas. Posteriormente se aborda la ingeniería de software para la planeación y diseño de



DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de







DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de







DES: Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de la materia:Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de







Al final del curso el estudiante será capaz de: Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos.Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar




La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3, entre otros, son ejemplos de los diferentes artefactos que nos rodean y que nos ayudan y/o dan soporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado




Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos.Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar


horas por semana:



La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3,

efactos que nos rodean y que nos ayudan y/o dan soporte en el desarrollo de nuestras actividades. Dentro de estos artefactos es posible identificar la existencia de un sistema embebido, computador dedicado, como el elemento central encargado







horas por semana:





En este curso, entonces, se revisan los diversos elementos técnicos a considerar para el análisis, diseño e implementación de sistemas basados en microprocesador/microcomputador. Se pone






horas por semana:












horas por semana:











horas por semana:











horas por semana:Teoría:

PrácticaTaller:











horas por semana: Teoría:

PrácticaTaller:









Teoría:

Práctica Taller:








Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturasconsiderando su aplicación en el diseño de sistemas embebidos. Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar

IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS202Automatización44

2 2 12







Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturas

Identificar aplicación de alguna(s) arquitectura(s) de procesadores para implementar

IngenieríaMICTópicos SelectosMICTS202 Automatización4 4 2 2 12 64 Enero de 2012Ninguna

La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades cotidianas del ser humano. Es a través de computadoras que las personas contar con diversos medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3,





Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturas



Automatización


La llamada “Era de la Información” o “Era Digital” es caracterizada por la omnipresencia de la computación. Diferentes tipos y formas de computación están alrededor de las actividades

contar con diversos medios de comunicación. Más aún, las computadoras ayudan a crear espacios de confort para las personas. Estufas, lavadoras, refrigeradores, video juegos, automóviles, reproductores de MP3,





Identificar fortalezas y debilidades de algunas variantes de arquitecturas de procesadores,


Ingeniería


Automatización








de procesadores,


Ingeniería


Automatización

Enero de 2012







de procesadores,


Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012







de procesadores,


296

Tópicos Selectos







de procesadores,


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de procesadores,








de procesadores,


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Diseñar e implementar soluciones basadas en sistemas operativos de tiempo real (RTOS). Identificar, diseñar y explorar la aplicación de sistemas embebidos que dan soporte en el

área industrial y en el área social.









1. Introducción 1.1. Estado actual y tendencias

en el área de sistemas embebidos

1.2. Arquitectura de sistemas embebidos

1.3. Arquitectura de procesador de 8/16 bits

1.4. Arquitectura de procesador de 32 bits

1. Arquitectura de Sistemas

Embebidos 1.1. Hardware 1.2. Interfaces 1.3. Comunicación

2. RTOS

2.1. Planeación de tareas 2.2. Evaluación necesidad de

multitareas 2.3. El “scheduler” de un RTOS 2.4. Cooperative scheduling

3. Diseño e implementación de

sistemas embebidos 3.1. UML para RTOS 3.2. Estrategia Orientada a

Objetos para RTOS 3.3. Distribución de información 3.4. Red y conectividad

4. Sistemas embebidos en el

contexto industrial 4.1. Caso de estudio aplicado a

”Robótica” 5. Sistemas embebidos en el

contexto social 5.1. Caso de estudio aplicado a

“Ambientes Inteligentes”

Contextualiza e identifica la tecnología de procesadores que dan soporte a sistemas embebidos. Identifica, explora, experimenta con arquitecturas tecnológicas de sistemas embebidos básicos. Explora e implementa conceptos de “Tiempo Real”, componente común de los sistemas embebidos. Identifica, contextualiza, reflexiona y aplica ingeniería de software para el diseño de sistemas embebidos. Identifica, contextualiza y pone en práctica los conocimientos previos en el diseño y experimentación de un sistema embebido dentro de un contexto industrial. Identifica, contextualiza y pone en práctica los

298

conocimientos previos en el diseño y experimentación de un sistema embebido dentro de un contexto social.




1. Introducción 2. Arquitectura de sistemas embebidos 3. RTOS (sistema operativo de tiempo real) 4. Diseño e implementación de sistemas embebidos 5. Sistemas embebidos en el contexto industrial 6. Sistemas embebidos en el contexto social

1. Para cada Unidad, el profesor motiva los temas a tratar, presentando escenarios reales de aplicación. 2. Los temas iniciales sirven para colocar al estudiante en el contexto del diseño digital con micro-controladores, debido a que no existe curso previo que ofrezca este soporte. 3. La cobertura de los elementos iniciales en cada tema se imparte de manera guiada con el objetivo de dejar claro el marco teórico. 4. Actividades grupales son posibles buscando que exista un diálogo de retro-alimentación alumno-alumno. 5. Se utilizan plataformas de desarrollo, para focalizar la experiencia del estudiante en el software de control. 6. Se exploran escenarios de oportunidades de aplicación en contextos industriales y sociales. 7. Se promueve la discusión grupal de resultados y propuestas de solución. 8. Se promueve el pensamiento crítico y creativo a través de la exploración de escenarios de aplicación alternativos. 9. Se motiva la concepción de micro-empresas para atender necesidades en otros campos disciplinares. 10. En la parte central del curso, se plantean problemas reto, para reforzar las habilidades adquiridas en las sesiones prácticas. Técnicas

Lectura de libros de texto.

Elaboración de tareas/prácticas. Reportes de práctica o miniproyectos de cada unidad, con estructura: introducción, desarrollo (metodología/técnica de solución), discusión de resultados Exámenes escritos. Se abordan temas de clase incluyendo prácticas y trabajos extra-clase. Miniproyectos: requiere presentación de prototipo funcional, con presentación/discusión grupal. Proyecto: requiere presentación de prototipo funcional y reporte tipo artículo (formato proporcionado) Prácticas: requiere demostración funcional y reporte (especificado anteriormente)

299

Lectura de artículos de investigación.

Expositiva. Debate. Diálogo simultáneo

Material de Apoyo:

Kits de desarrollo/evaluación RTOS.

Artículos de investigación/divulgación, libros de texto.

VideoConferencias Cañón Pintarrones

FUENTES DE INFORMACIÓN

(Bibliografía, direcciones electrónicas) EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES

(Criterios e instrumentos) Designing Embedded Systems with PIC

Microcontrollers: Principles and Applications (Tim Wilmshurst, 2009)

Real-Time System Development (Rob Williams, 2005)

Embedded Systems Architecture: A Comprehensive Guide for Engineers and Programmers (Tammy Noergaard, 2012)

Real Time UML Workshop for Embedded Systems (Bruce Powel Douglas, 2006)

Se utilizan además artículos académicos.

Examen teórico – 20% Desarrollo de prácticas – 25% Mini-proyectos – 15% Proyecto – 30% La calificación mínima aprobatoria es 80


S e m a n a s


Introducción X X

Arquitectura de Sistemas Embebidos X X X

RTOS X X X X

Diseño e Implementación de Sistemas Embebidos

X X X

Sistemas Embebidos en el Contexto Industrial

X X X X

Sistemas Embebidos en el Contexto Social

X X X

Robótica Industrial


Propósito del cursoEl campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de comproducción.El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús (típicos) del control del robot; así como saber ejecutdicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de entradas/salidas del controlador pdiferentes medios para la integración y programación de células. Objetivos del curso: Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial. Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.Desarrolla programas para la operación de robots industriales.Desarrolla estaciones de trabajo robotizadas.Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando simulación de este tipo de sistemas.



Propósito del cursoEl campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de comproducción.El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús (típicos) del control del robot; así como saber ejecutdicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de entradas/salidas del controlador pdiferentes medios para la integración y programación de células.

Objetivos del curso:Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial.Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.

Desarrolla programas para la operación de robots industriales.Desarrolla estaciones de trabajo robotizadas.Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando simulación de este tipo de sistemas.



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Robótica Industrial






UNIDAD ACADEMICA



Objetivos del curso:Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial.Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.Desarrolla programas para la operación de robots industriales.Desarrolla estaciones de trabajo robotizadas.Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando simulación de este tipo de sistemas.



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoEl campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de comproducción. El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús (típicos) del control del robot; así como saber ejecutdicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de entradas/salidas del controlador pdiferentes medios para la integración y programación de células.





UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoEl campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de com

El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús (típicos) del control del robot; así como saber ejecutdicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de entradas/salidas del controlador pdiferentes medios para la integración y programación de células.





UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoEl campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de com





UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso: El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de com


Objetivos del curso: Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial.Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.



UNIDAD ACADEMICA


: El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de com


Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial.Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.Desarrolla programas para la operación de robots industriales.Desarrolla estaciones de trabajo robotizadas.Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando simulación de este tipo de sistemas.


UNIDAD ACADEMICA


El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de com


Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial.Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:

El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de com





El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así como también interfaces de comunicación para su monitoreo o integración al resto del sistema de

El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús (típicos) del control del robot; así como saber ejecutdicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de entradas/salidas del controlador para el manejo de dispositivos periférico. Analizar y aplicar diferentes medios para la integración y programación de células.




El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así

unicación para su monitoreo o integración al resto del sistema de

El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús (típicos) del control del robot; así como saber ejecutdicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de

ara el manejo de dispositivos periférico. Analizar y aplicar diferentes medios para la integración y programación de células.



DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de horas por semana:


El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la ejecución de procesos industriales. Un robot tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así




Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial.Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.Desarrolla programas para la operación de robots industriales.Desarrolla estaciones de trabajo robotizadas.Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando

DES:Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de horas por semana:


El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la robot

tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientade movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así





Desarrolla programas para la operación de robots industriales.Desarrolla estaciones de trabajo robotizadas.Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando

DES: Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de Semestre:Área en plan de estudios:CréditosTotal de horas por semana:



El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la robot es definido como un






Desarrolla programas para la operación de robots industriales.Desarrolla estaciones de trabajo robotizadas. Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando

Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:Clave de Semestre:Área en plan de estudios:Créditos Total de horas por semana:



El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la es definido como un






Desarrolla programas para la operación de robots industriales.

Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando








El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús (típicos) del control del robot; así como saber ejecutar cualquier movimiento del robot, memorizar dicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de





Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:

la materia:






tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables diseñados para mover materiales, piezas, herramientas así como dispositivos especiales a través de movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así


El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús

ar cualquier movimiento del robot, memorizar dicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de simulación orientados al desarrollo de sistemas robotizados. Manejar el sistema de


Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial.Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.Desarrolla programas para la operación de robots industriales.


Programa(s) Educativo(s):Tipo de materia:

la materia:






tres o más ejes multipropósito, controlado automáticamente y reprogramable. Desde una perspectiva industrial, los robots (industriales) son dispositivos mecánicos programables

s así como dispositivos especiales a través de movimientos programados para realizar una variedad de tareas. Un sistema industrial robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así









la materia:














Verifica y valida estaciones de trabajo robotizadas utilizando herramientas de modelado y















herramientas de modelado y




PrácticaTaller:



El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la es definido como un manipulador programable en












PrácticaTaller:



El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la manipulador programable en






ara el manejo de dispositivos periférico. Analizar y aplicar



Teoría:

Práctica Taller:













4 12

64Enero de 2012





















Automatización

Enero de 2012








Describe el área de robótica industrial y los principales usos del robot industrial. Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.



Automatización

Enero de 2012





El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes morfologías de robots en el mercado y adquirir experiencia en el funcionamiento y manipulación de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús



Identifica puntos de seguridad requeridos en una célula de manufactura robotizada.


Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012





El propósito del presente curso es conocer los elementos de un robot industrial, las diferentes manipulación

de un robot industrial. Conocer las normas de seguridad de sistemas robotizados. Aprender los elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús

ar cualquier movimiento del robot, memorizar dicho movimiento y manejo de diferentes tipos de errores. Utilizar sistemas informáticos de



Tópicos Selectos

Automatización

Enero de 2012










300

Tópicos Selectos


s así como dispositivos especiales a través

robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así unicación para su monitoreo o integración al resto del sistema de





300



robotizado incluye además sensores y actuadores que permitan al robot realizar sus tareas así unicación para su monitoreo o integración al resto del sistema de



ar cualquier movimiento del robot, memorizar

El campo de la robótica industrial puede definirse como el estudio, diseño y uso de robots para la



manipulación

elementos de lenguaje para desarrollar programas de operación y manejar los principales menús ar cualquier movimiento del robot, memorizar

301









1. Introducción a la robótica

industrial. 3 Horas. 1.1. Origen y evolución de la

robótica 1.2. Aplicaciones de robots en la

industria (estadística). 1.3. Estructura de un robot

industrial: manipulador, controlador, dispositivos de entrada y salida de datos, dispositivos especiales.

1.4. Principales características de los robots: grados de libertad, espacio de trabajo, precisión de los movimientos, capacidad de carga, velocidad, tipo de actuadores, programabilidad .

1.5. Configuraciones de robots: morfología.

1.6. Métodos de programación y entornos de desarrollo.

2. Seguridad en sistemas

robotizados. 1.5 horas 3. Programación básica.

3.1. Rutinas de encendido / Apagado.

3.2. Navegación por la botonera de programación.

3.3. Instrucciones básicas de movimiento.

3.4. Desarrollo, almacenamiento y ejecución de un programa.

3.5. Modificación de parámetros básicos de movimiento.

3.6. Ejecución en modo


Conocimiento. Describir el área de robótica industrial, los elementos y características principales de un sistema robotizado así como listar las aplicaciones más comunes de robots en la industria.

Comprensión Describir y discutir los puntos fundamentales de seguridad en un sistema robotizado. Aplicación. Experimentar con los puntos básicos de control y programación de movimientos del robot.

302

automático. 4. Programación avanzada.

4.1. Programación de movimientos mediante diferentes sistemas de coordenadas.

4.2. Rutinas y programa maestro.

4.3. Medición y ajuste de tiempos de ciclo.

4.4. Comandos avanzados de programación.

4.5. Calibración y uso del concepto punto central de herramienta (TCP).

5. Integración del robot en

células robotizadas. 5.1. Identificación de

entradas/salidas de uso específico del controlador del robot.

5.2. Identificación de entradas / salidas de propósito general del controlador del robot.

5.3. Acondicionamiento de señales de entrada/salida del controlador del robot.

5.4. Uso de tarjeta daq en pc. 5.5. Manejo remoto del

controlador: plc y pc. 6. Simulación de células

robotizadas industriales. 6.1. Sistemas informáticos

comerciales de simulación de robots.

6.2. Modelado de una célula robotizada.

6.3. Optimización del desempeño de una célula robotizada.

Aplicación. Experimentar con elementos de programación avanzada en la programación y operación del robot. Comprensión y aplicación básica Comprender y aplicar en forma básica conceptos para desarrollo de estaciones robotizadas. Aplicación. Experimentar con sistemas informáticos de modelado y simulación como apoyo al desarrollo, validación y verificación de sistemas robotizados industriales.

303




Introducción a la robótica industrial. Seguridad en sistemas robotizados.


Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Distintos tipos de morfología de robots industriales comerciales. Elementos y características de un robot. Métodos de programación de robots comunes y de última generación. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Elementos de seguridad asociados al desarrollo y operación de una célula robotizada. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Uso de la botonera de

304

Programación básica.

Programación avanzada.

Integración del robot en células robotizadas

control (teachpendant) para el movimiento manual y creación de programas básicos). Operación paso a paso, ciclo y automático del robot. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Uso de los posibles sistemas de coordenadas en la definición de posiciones. Operación mediante rutinas y programa maestro. Experimentar con instrucciones avanzadas para el manejo de materiales. Aplicar conceptos de calibración (TCP). Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Experimentar con programas que hagan uso de sensores/actuadores conectados a las entradas /salidas de propósito general.

305

Simulación de células robotizadas industriales.

Experimentar con el control remoto para la operación del robot desde una PC o un PLC. Experimentar con una célula robotizada en donde el control de la misma es realizado desde una PC. Experimentar con una célula robotizada en donde el control de la misma es realizado desde una PC. Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: Modelar y simular la operación de un sistema robotizado.



Balena, F. (2002), Programming Microsoft Visual Basic .Net, Redmond, WA: Microsoftw-Press. ISBN: 0-7356-1375-3. Resnick, S., Crane, R., Bowen, C. (2008), Essential Windows CommunicationFoundationfor .NET Framework 3.5, Microsoft .NET development series, Addison-Wesley. ISBN 10: 0-321-44006-8. Erl, T., (2006), ServiceOrientedArchitecture, Concepts, Technology, and Design, Prentice Hall. ISBN: 0-13-185858-0. Havey, M. (2005), Essential Business ProcessModelling. O’Reilly Media Inc. ISBN:0-596-00843-0. Parshal, J., Lamb, L., (2006), Applying S8. Batch Control from a User’s

Criterios El estudiante debe presentar satisfactoriamente al menos el 80 por ciento de las evidencias de aprendizaje solicitadas por el profesor en cada uno de los niveles de abstracción para considerar que obtuvo el nivel de competencia mínimo. Instrumentos Análisis de discusiones de grupo preguntas y respuestas análisis de foros análisis de reportes de revisión de literatura laboratorios talleres

306

Perspective,Research Triangle Park, NC: ISA. Scholten, B., (2007), A guide to applying the ISA-95 standard in manufacturing, ISA. ISBN: 0-9792343-8-7. Scholten, B., (2009), MES Guide for Executives. Why and How to Select, Implement, and Maintain a Manufacturing Execution System, ISA. ISBN:978-1-936007-03-5. Díaz Serna Oscar (2011), Sistema coordinador de flujo y procesamiento basado en el estándar S88 de ISA, Tesis de Maestría, DEPI, Instituto Tecnológico de Chihuahua, 15 de Septiembre. Acosta, J., Sastrón B., Loose Coupling Based Reference Scheme for Shop Floor-Control-System /Production-Equipment Integration.PORpublicarse. Manufacturing Execution Systems Association http://www.mesa.org International Society of Automation http://www.isa.org

Exámenes Presentaciones


S e m a n a s


Integración de aplicaciones. X X X X

Introducción a SOA X X

Modelado de Sistemas de Producción. X X X X

Estándares para el modelado de información de sistemas de producción. X X X X

Acoplamiento débil entre Sistema Informático de Control- Equipo de fabricación.

X X

Sistemas Distribuidos


PROGRAMA DEL CURSO:


El propósito del presente curso es aportar al estudiante la capacidad de integrar los elementos mencionados, realizando una desarrollar el software necesario aprovechando los recursos de las diversas tecnologías actuales (frameworks , proyectos de software libre, librerias comerciales). Objetivos del curso:



UNIDAD ACADEMICA

PROGRAMA DEL CURSO:Sistemas Distribuidos


El propósito del presente curso es aportar al estudiante la capacidad de integrar los elementos mencionados, realizando una desarrollar el software necesario aprovechando los recursos de las diversas tecnologías actuales (frameworks , proyectos de software libre, librerias comerciales).




UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para selecal exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a fallos), la capacidad de ejecutarse en múltiples procesadores, la ejecución no su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas nuevos (sistemas abiertos).


Objetivos del curso: Conocer y

compartición de recursos. Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestaciones Implementar capas de software que aprovechen los recursos actuales

enfoques en el desarrollo de aplicaciones. Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten

remotamente. Conocer y aplicar la tecnología de encriptación y de validación de identidad para permitir la

comunicación segura en medios públicos.|



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para selecal exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a fallos), la capacidad de ejecutarse en múltiples procesadores, la ejecución no su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas nuevos (sistemas abiertos).


Objetivos del curso: Conocer y compartición de recursos.Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten remotamente.Conocer y aplicar la tecnología de encriptación y de validación de identidad para permitir la comunicación segura en medios públicos.|



UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para seleccionar los elementos que formarán su plataforma de hardware , su medio de conexión al exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a fallos), la capacidad de ejecutarse en múltiples procesadores, la ejecución no su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas nuevos (sistemas abiertos).





UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para

cionar los elementos que formarán su plataforma de hardware , su medio de conexión al exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a fallos), la capacidad de ejecutarse en múltiples procesadores, la ejecución no su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas nuevos (sistemas abiertos).





UNIDAD ACADEMICA


Propósito del cursoLa conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para



Objetivos del curso: Conocer y utilizar los recursos actuales para la solución de los problemas clásicos de compartición de recursos.Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten remotamente.Conocer y aplicar la tecnología de encriptación y de validación de identidad para permitir la comunicación segura en medios públicos.|



DE CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA


Propósito del curso: La conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para



Objetivos del curso: utilizar los recursos actuales para la solución de los problemas clásicos de

compartición de recursos.Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten remotamente. Conocer y aplicar la tecnología de encriptación y de validación de identidad para permitir la comunicación segura en medios públicos.|


DE CHIHUAHUA

UNIDAD ACADEMICA


: La conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para



utilizar los recursos actuales para la solución de los problemas clásicos de

compartición de recursos.Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten

Conocer y aplicar la tecnología de encriptación y de validación de identidad para permitir la comunicación segura en medios públicos.|


UNIDAD ACADEMICA


La conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económicoRequiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos, considerando las necesidades de seguridad, tiempo de respuesta, y heterogeneidad. El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para



utilizar los recursos actuales para la solución de los problemas clásicos de compartición de recursos.Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten



PROGRAMA DEL CURSO:




utilizar los recursos actuales para la solución de los problemas clásicos de compartición de recursos.Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten






El propósito del presente curso es aportar al estudiante la capacidad de integrar los elementos mencionados, realizando una selección adecuada a la aplicación y tener la capacidad de desarrollar el software necesario aprovechando los recursos de las diversas tecnologías actuales (frameworks , proyectos de software libre, librerias comerciales).

utilizar los recursos actuales para la solución de los problemas clásicos de compartición de recursos. Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten





cionar los elementos que formarán su plataforma de hardware , su medio de conexión al exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a fallos), la capacidad de ejecutarse en múltiples procesadores, la ejecución no su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas

El propósito del presente curso es aportar al estudiante la capacidad de integrar los elementos selección adecuada a la aplicación y tener la capacidad de

desarrollar el software necesario aprovechando los recursos de las diversas tecnologías actuales (frameworks , proyectos de software libre, librerias comerciales).


Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones.Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten









































Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales enfoques en el desarrollo de aplicaciones. Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten












Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales

Desarrollar sistemas que compartan recursos en plataformas distintas, y se ejecuten















Conocer y aplicar la tecnología de encriptación y de validación de identidad para permitir la








































Teoría:

PrácticaTaller:











Teoría:Práctica

Taller:Laboratorio:





desarrollar el software necesario aprovechando los recursos de las diversas tecnologías actuales





Teoría: Práctica











Ingeniería MIC Tópicos Selectos MICTS18 Automatización44

4 12

64Enero 2012









Ingeniería MIC Tópicos Selectos MICTS18 Automatización4 4 4 12 64 Enero 2012






Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesImplementar capas de software que aprovechen los recursos actuales y desarrollen nuevos



Ingeniería MIC Tópicos Selectos MICTS18

Automatización

Enero 2012






Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestacionesy desarrollen nuevos



Ingeniería

Tópicos Selectos MICTS18

Automatización

Enero 2012









Ingeniería

Tópicos Selectos

Automatización

Enero 2012


cionar los elementos que formarán su plataforma de hardware , su medio de conexión al exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a fallos), la capacidad de ejecutarse en múltiples procesadores, la ejecución no secuencial, y su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas







Tópicos Selectos

Automatización


cionar los elementos que formarán su plataforma de hardware , su medio de conexión al exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a

secuencial, y su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas







307

Tópicos Selectos










307







Reconocer y utilizar los paradigmas de programación para aprovechar sus prestaciones y desarrollen nuevos



La conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera circunstancial, pero que proporciona un recurso que es útil, necesario y económico. Requiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos,

El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para cionar los elementos que formarán su plataforma de hardware , su medio de conexión

al exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a secuencial, y

su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas




y desarrollen nuevos



La conectividad de sistemas procesadores de información y la ubicuidad de los dispositivos de comunicación forman una enorme infraestructura que se ha desarrollado de manera

. Requiere de soluciones informáticas que permitan aprovechar estos recursos,

El desarrollo de una solución de software requiere conocer la finalidad del mismo para cionar los elementos que formarán su plataforma de hardware , su medio de conexión

al exterior , su nivel de seguridad (encriptado o no), su nivel de redundancia (tolerancia a secuencial, y

su capacidad de conectarse con sistemas existentes, permitiendo conexiones con sistemas




y desarrollen nuevos



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COMPETENCIAS (Tipo Y Nombre de la

competencias que nutre la materia y a las que contribuye).


subtemas)





problemas




Fundamentos de los sistemas distribuidos

Definición de sistema distribuido

Redes y Compartición de recursos. Topologias de red Abstracciones de software y hardware. Archivos Device Drivers Concurrencia y primitivas para compartición de recursos. Exclusión mutua, soluciones por software. algoritmo de Peterson en Java Semáforos. Monitores Pase de Mensajes. Servidores COM.

Concurrencia (Ejecución en uno y múltiples procesadores)

Condicion de Bernstein Taxonomia de Flynn Memoria Compartida: UMA,

NUMA, COMA, ccNUMA Ley de Moore Sistemas Masivamente

Paralelos, SMP, constelación, cluster

Comunicación entre procesos.

Tecnologías de comunicación entre procesos. (Memoria compartida, Pase de


Comprensión. Identificar y Comprender problemas típicos al compartir recursos Informáticos, y las abstracciones aplicables. Comprensión. Identificar y describir Las condiciones necesarias para compartición de recursos y las soluciones más comunes, conociendo las limitaciones de cada una Aplicación. Conocer e Implementar soluciones de

309

mensajes, tuberías, Comunicación directa)

Protocolos abiertos y propietarios

Primitivas de sincronización(semáforos, Productor Consumidor,monitores, Pase de mensajes)

Caso de estudio Paradigma MOM (Message Oriented MIddleware)

Practica Emisor de Mensajes punto a punto usando JMS (Java Message System)

Arquitectura de Sistemas Distribuidas

Componentes de SD y su interacción.

Modelos básicos de arquitectura: Cliente Servidor, Un Servidor, Multiples servidores, Servidor Proxy, 2 niveles, 3 niveles, n niveles, cliente servidor y código móvil, igual a igual

Casos de Estudio Cluster Computing

o MOSIX, SSI, Caso de Estudio Chord (DHT),

emule, bittorrent, Encaminamiento ambicioso (greedy), KBR (Encaminamiento basado en claves),

Caso de Estudio Super –peer ( Kazaa, edonkey, skype)

Práctica Implementación de un agente móvil usando objetos serializables y Java RMI

comunicación entre procesos y sistemas como parte de un sistema distribuido heterogéneo. Aplicación. Describir Analizar e implementar Sistemas distribuidos aplicando uno o varios de los modelos básicos de arquitectura

310

Elementos de Diseño de Sistemas distribuidos.

Requisitos para el diseño de S.D.:

o Rendimiento (Capacidad de Respuesta, Calidad de Servicio), Fiablidad, Tolerancia a Fallos, Seguridad .

Modelos Fundamentales: o Modelo de interacción,

Modelo de Fallos, Modelo de seguridad

Diseño de Sistemas Distribuidos Definición de Enslow (Hardware,

Control, Datos) Componentes Operacionales

(Semáforos, Tickets, Colas, Servidores de impresión , Servidores de Correo, .., )

Modelos de integración de componentes operacionales

Caso de estudio: UNIX Caso de estudio: cajero

automático Aplicaciones (Boeing, Mercedez) Tendencias en Sistemas Distribuidos

Cloud Computing Grid Computing.

o (Globus Toolkit, BOINC, SETI @home)

Computación Movil

Comprensión. Describir y clasificar los elementos y las configuraciones de un sistema distribuido para realizar todas las consideraciones del caso en el diseño de un sistema distribuido Aplicación. Realizar el diseño de un sistema distribuido, modelando el resultado respecto a las capacidades y limitaciones. Comprensión. Reconocer las configuraciones de las nuevas propuestas en la implementación de sistemas distribuidos

311

OBJETO DE ESTUDIO METODOLOGIA



Fundamentos de sistemas distribuidos. Concurrencia

El profesor podrá utilizar las estrategias y secuencias que considere convenientes para que el estudiante logre el aprendizaje requerido. Los recursos didácticos podrán ser entre otros: Exposiciones, discusiones, demostraciones, discusiones de grupo, preguntas y respuestas, revisión de literatura, prácticas de laboratorios, talleres, presentaciones por especialistas invitados de la industria.

Exámenes, presentaciones, reportes y/o foros donde el estudiante defina, identifique, describa o muestre lo siguiente: El objetivo de los sistemas distribuidos Características de los sistemas distribuidos Los problemas clásicos en la implementación de sistemas distribuidos El entorno presente en los sistemas operativos y las particularidades de los más importantes Las situaciones que se presentaran para la compartición de recursos limitados entre varios procesos Las singularidades que se presentarán ante las diversas estrategias de operación y la necesidad de interconexión entre sistemas computacionales Las ventajas del multiprocesamiento respecto a la velocidad de ejecución Situaciones de bloques

312

Comunicación entre Procesos

Arquitectura de Sistemas Distribuidos

(deadlocks) Estrategias para evitar bloqueos Ejecución síncrona y asíncrona Condiciones para conversión de ejecución secuencial a ejecución concurrente Tecnologías de comunicación entre procesos Consideraciones de tiempo de espera, Consideraciones de Ancho de Banda Recursos para comunicación entre procesos de diferentes tecnologías Soluciones basadas en middleware Propuestas actuales de sistemas distribuidos para necesidades diversas Requerimientos específicos que requieren arquitecturas específicas Propiedades de seguridad, Serialización, persistencia para arquitecturas de SD

313

Elementos de Diseño de Sistemas distribuidos Diseño de sistemas distribuidos. Tendencias en sistemas distribuidos.

Metodologías para incluir requerimientos en el diseño de un SD Selección de las características del sistema para lograr un nivel deseado de seguridad, escalabilidad, transparencia, apertura, … Niveles de Tolerancia a Fallos Implementación de una

solución aplicando una metodología y definiendo los alcances del sistema

Las nuevas propuestas actuales y su desarrollo hasta el momento Las ventajas de las nuevas tecnologías

314

FUENTES DE INFORMACIÓN (Bibliografía, Direcciones electrónicas)


Sistemas Distribuidos - 3b: Edición. George

Coulouris and Jean Dollimore (2005) Estabilidad en Sistemas Distribuidos de

Consenso de Larga Vida: Teoría de la computación en sistemas distribuidos de consenso continuo. Jorge Figueroa (2011)

Concurrencia y sistemas distribuidos. Vicente

Cholvi Juan (2003)


315


Se m a n a s

Objetos de estudio 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Fundamentos de sistemas distribuidos X Concurrencia X X Comunicación entre Procesos X X Arquitectura de Sistemas Distribuidos X X X Elementos de Diseño de Sistemas distribuidos X X X X

Diseño de sistemas distribuidos X X Tendencias en sistemas distribuidos X X

anexo 5. contenidos temáticos a. materias básico ... 5.pdf · 186 competencias especificas:...

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