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Diplomado en Control Inteligente: Robótica e Inteligencia Artificial

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Universidad Manuela Beltrán - Pregrados (Sede Bogotá)

Diplomado en Control Inteligente: Robótica e Inteligencia Artificial - Bogotá - Cundinamarca

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Contenido:
Diplomado en Control Inteligente: Robótica e Inteligencia Artificial

Programa Académico: Ingeniería electrónica

Fecha de inicio: 22/10/2013

Fecha de finalización: 23/11/2013

Fecha límite de inscripción: 18/10/2013 Plazo máximo para inscribirse.

Lugar de realización
: Universidad Manuela Beltrán sede Circunvalar.

Intensidad horaria: 120 horas

Horario: Viernes de 6-10 pm y sábados 8-12 pm.

Temáticas:

Motivación.   Automática e Inteligencia Computacional,  Algunos paradigmas de inteligencia computacional en control,  Control basado en técnicas de inteligencia computacional: El por qué y para qué.  Panorama general y aplicaciones.   Lecturas recomendadas y ejemplos

Conjuntos y Relaciones Difusas
.  Conjuntos difusos.  Propiedades y representación de conjuntos difusos
Relaciones difusas.  Operaciones con conjuntos difusos.  Principio de extensión.

Sistemas Difusos y Razonamiento Aproximado
.  Variables lingüísticas y proposiciones difusas.  Sistemas basados en reglas Si-Entonces.  Modelos lingüístico, relacional y Takagi-Sugeno.  Base de reglas, Inferencia y razonamiento aproximado.  Sistemas difusos estáticos y dinámicos

Clustering Difuso para clasificación y modelamiento
.  Particiones hard y fuzzy.  Agrupamiento basado en función objetivo: fuzzy c-means.  Metodología de construcción del sistema difuso vía clustering.  Herramienta software FMID

Control difuso basado en conocimiento
. Herramienta software Fuzzy Toolbox de Matlab®. Control difuso basado en modelo. Ejercicios de aplicación

Introducción a la visión artificial
. Que es el procesamiento digital de imágenes, Ejemplos de aplicación, Herramientas de trabajo (librerías - toolbox).

Realce de la imagen en el dominio espacial
. Transformaciones básicas de niveles de gris.  Histograma. Realce de imagen utilizando operaciones aritméticas y lógicas. Filtros espaciales básicos.

Introducción a sistemas lineales
Respuesta al impulso. Convolución continua y discreta unidimensional y sus propiedades. Convolución continua y discreta bidimensional y sus propiedades

Realce de la imagen en el dominio de la frecuencia
. Transformada de Fourier continua y discreta y sus propiedades. Correspondencia entre filtrado en los dominios del espacio y la frecuencia.Filtros de suavizado y realce en el dominio de la frecuencia

Restauración de la imagen
. Modelo del proceso Degradación-Restauración de una imagen.Modelos de ruido. Ruido Gaussiano. Ruido Impulso. Restauración en presencia de ruido. Filtros: promedio. Orden estadístico. Adaptativos. Inversos

Procesamiento de imágenes en color
. Fundamentos del color. Modelos de color. RBG, HSI, YCbCr. Pseudocolor. Transformaciones entre espacios de color

Proceso Morfológico de Imágenes. Dilatación y Erosión. Apertura y Cierre. Transformada Hit-or-Miss. Algoritmos básicos. Extensión a imágenes de gris.

Segmentación
. Técnicas basadas en contorno. Técnicas de umbralización. Técnicas basadas en
regiones. Técnicas mixtas.

Reconocimiento de patrones. ¿Qué es reconocimiento de patrones? ejemplos prácticos. Formulación de problemas de reconocimiento de patrones. Sistemas de reconocimiento de patrones. Conceptos básicos.

Extracción de características. Características geométricas. Características cromáticas. Otras características. Normalización de características

Selección de características. Análisis de componentes principales. Discriminante de Fisher. Búsqueda exhaustiva. Búsqueda secuencial hacia adelante. Búsqueda secuencial hacia atrás. Búsqueda Branch & Bound.

Clasificación. Clasificador lineal. Árbol binario de decisión. Vecino más cercano. Distancia de Mahalanobis. Clasificador de Bayes. Otros clasificadores

Evaluación de desempeño de la clasificación. Matriz de confusión. Sensibilidad y especificidad. Curvas ROC. Validación cruzada. Intervalos de confianza.

Proyectos de control inteligente con visión artificial
.

Exposición y descripción de aplicaciones interdisciplinares


Público objetivo:

Estudiantes, egresados de programas de ingeniería de sistemas, biomédica, eléctrica, electrónica o afines con experiencia en programación y con fundamentación en sistemas automáticos de control  (continuo  y  discreto).

Habilidades y competencias:

  • Conocer los temas de  modelado, identificación  y  control  de  sistemas  dinámicos  lineales y no  lineales  empleando  técnicas difusas.
  • Conocer un conjunto de técnicas y modelos que permiten procesar, analizar y explicar información espacial obtenida a través de una imagen
  • Construir una descripción de la escena de trabajo a través de la clasificación de patrones obtenidos de imágenes RGB.

Otra formación relacionada con Cursos de Electricidad, Electrónica, Informática: