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SÍLABO W0I9 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 2014-2

1. DATOS GENERALES Facultad: Ingeniería de Sistemas y Electrónica Carrera: Ingeniería Mecatrónica Número de créditos: 03 Coordinador: Alberto Alvarado Rivera Requisitos: WCT3 Control III

2. FUNDAMENTACIÓN El presente curso permitirá al estudiante comprender y desarrollar algoritmos para el reconocimiento de patrones, basado en la teoría de las redes neuronales artificiales. Asimismo, aprende el uso de una teoría alternativa de control de procesos a través de los conceptos de lógica difusa.

3. SUMILLA El curso inicia con una introducción a la inteligencia artificial, sistemas expertos, lógica difusa, algoritmos genéticos y redes neuronales, esta a su vez comprende: características, elementos básicos y aplicaciones, asimismo, fundamentos de neurona biológica y artificial. Se desarrolla el procesamiento neuronal con los tipos de arquitectura, aprendizaje, reglas de aprendizaje, aplicaciones reales tales como control de calidad, visión robótica entre otras.

4. LOGROS DE APRENDIZAJE a) El alumno conoce diversas topologías en redes neuronales, lógica difusa y algoritmos

genéticos para la solución de problemas de ingeniería. 5. CONTENIDOS

Introducción al Curso: Redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos.

Semana 01

Fundamentos biológicos de neurona, inspiración biológica para las redes neuronales, procesamiento neuronal biológico y artificial.

Semana 02

Redes neuronales: conceptos, características, topologías. Semana 03

Red Perceptron Semana 04

Red neuronal lineal: ADALINE. Limitaciones de da la red neuronal lineal y propuesta de una red neuronal MLP.

Semana 05

Red neuronal Perceptron multicapa (MLP). Algoritmo Least Mean Square y Back Propagation.

Semana 06

Aplicaciones como aproximador universal de funciones, clasificador de padrones (Ejemplo: nariz electrónica), clasificador de riesgo financiero.

Semana 07

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Redes autoorganizadas. Semana 08

Redes autoorganizadas: ejercicios de aplicación como compresor de imágenes, clustering de información.

Semana 09

Redes neuronales radial basic. Comparación con la red MLP. Semana 10

Lógica difusa: introducción. Semana 11

Codificación (fuzzification). Decodificación (defuzification). Semana 12

Computación evolutiva Semana 13

Aplicaciones en optimización de procesos de control. Semana 14

6. METODOLOGÍA El curso se realiza desde el enfoque teórico y práctico. El enfoque teórico comprende actividades individuales (exposición, explicación y solución de problemas), promoviendo la participación activa de los estudiantes a través del diálogo permanente, a fin de consolidar el aprendizaje de los temas. El enfoque práctico se desarrolla por medio de experiencias en el laboratorio de cómputo, con la ayuda de un software de simulación que permiten realizar la demostración de los temas tratados.

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN El promedio final del curso será

0.1PC1 + 0.1PC2 + 0.2PC3 + 0.2PL + 0.4EF

PC1 es Práctica Calificada Grupal de 4 Estudiantes

PC2 y PC3 son Prácticas Calificadas Individuales

PL es Promedio de Laboratorios Calificados ([LC1 + LC2 + LC3] / 3)

EF es Examen Final Nota:

Sólo se podrá rezagar el Examen Final.

El examen rezagado incluye los contenidos de todo el curso.

No se elimina ninguna práctica calificada.

La nota mínima aprobatoria es 12 (doce).

8. FUENTES DE INFORMACIÓN Bibliografía base:

BONIFACIO, MARTÍN DEL BRIO: “Redes Neuronales y Sistemas Borrosos”. Edición 2010

DEMUTH, HOWARD; HAGAN MARTIN AND BEALE: “Neural Network TOOLBOX”.2009

Bibliografía complementaria:

PASSINO KEVIN M. YURKOVICH STEPHEN. “Fuzzy Control”. Edición 2010

HAYKIN, SIMON. “Neural Networks”. Edición 2009

9. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

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Semana Contenidos o temas Actividad

Semana 1 Introducción al curso: redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos.

El alumno entiende de la importancia de la Inteligencia Artificial

Semana 2 Fundamentos biológicos de neurona, inspiración biológica para las redes neuronales. Procesamiento neuronal biológico y artificial.

El alumno conoce los fundamentos de las redes neuronales artificiales y su comparación con el modelo biológico

Semana 3

Redes neuronales: conceptos, características, topologías. Tipos de entrenamiento, funciones de transferencia. Aplicaciones industriales y control de calidad. Introducción a la Red Perceptron Simple. Característica, topología, función de Transferencia.

El alumno conoce las características de las redes neuronales artificiales

Semana 4 Red perceptron, algoritmo de aprendizaje, aplicaciones como clasificadores. Limitaciones ejemplo XOR. Ejercicios

El alumno entiende la complejidad y desarrolla algoritmos de la red perceptron

Semana 5

Red neuronal lineal: ADALINE. Arquitectura, algoritmo de aprendizaje. Aplicaciones como aproximador lineal de funciones y filtro adaptativo. Limitaciones de da la red neuronal lineal y propuesta de una red neuronal MLP.

El alumno conoce de la red neuronal lineal y sus aplicaciones. Práctica Calificada 1

Semana 6

Red neuronal Perceptron multicapa (MLP): necesidad de su creación, arquitectura, topologías, función de transferencia, limitaciones. Algoritmo least mean square y back propagation.

El alumno conoce de la red Perceptron multicapa Laboratorio Calificado 1– Grupo A. El grupo B realiza tarea domiciliaria

Semana 7 Aplicaciones como aproximador universal de funciones, clasificador de padrones (Ej. Nariz electrónica), clasificador de riesgo financiero.

El alumno conoce de la aplicación de la redes MLP Laboratorio Calificado 1– Grupo B. El grupo A realiza tarea domiciliaria

Semana 8

Redes Autoorganizadas: conceptos de neurociencia de autoorganización cerebral. Red neuronal autoorganizada (Kohonen). Arquitectura, algoritmo de aprendizaje. Aplicaciones como reductor de dimensiones para datos de visión artificial.

El alumno conoce de las redes autoorganizadas y de su aplicación Práctica Calificada 2.

Semana 9 Redes autoorganizadas: ejercicios de aplicación El alumno conoce de las

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como compresor de imágenes, clustering de información.

redes autoorganizadas y sus aplicaciones. Laboratorio Calificado 2– Grupo A. El Grupo B realiza tarea domiciliaria.

Semana 10

Redes neuronales radial basic. Arquitectura, algoritmo de aprendizaje, ventajas, desventajas. Aplicaciones como aproximador de funciones. Comparación con la red MLP.

Laboratorio Calificado 2– Grupo B. El Grupo A realiza tarea domiciliaria.

Semana 11 Lógica difusa: introducción, conjuntos borrosos, variables lingüísticas.

El alumno conoce de la lógica difusa. Práctica Calificada 3

Semana 12

Codificación (fuzzification). Decodificación (defuzzification). Evaluación de reglas. Estructura de controlador difuso modelo mandani Aplicación de un controlador difuso para de péndulo Invertido.

El alumno conoce de la codificación y de la decodificación en base a un controlador difuso. Laboratorio Calificado 3– Grupo A. El Grupo B realiza tarea domiciliaria.

Semana 13

Computación evolutiva: características, teoría de evolución de Charles Darwin. Algoritmos genéticos. Función objetivo. Operadores genéticos.

El alumno conoce de la computación evolutiva. Laboratorio Calificado 3– Grupo B El Grupo A realiza tarea domiciliaria.

Semana 14 Aplicaciones en optimización de procesos de control, selección de variables para redes neuronales, problema del viajante.

El alumno realiza aplicaciones de redes neuronales en diferentes campos de la ingeniería.

Semana 15 Examen Final

FECHA DE ACTUALIZACIÓN: 20/05/2014.