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Especialidad en Sistemas Inteligentes Aplicados



PERFIL DE LA ESPECIALIDAD


El estudiante de Ingeniería en Sistemas Computacionales desarrolla al cursar las asignaturas que integran la especialidad en Sistemas Inteligentes Aplicados la capacidad de integrar la tecnología con los elementos teóricos subyacentes que permiten analizar, modelar, diseñar e implementar sistemas que apliquen el concepto de inteligencia para la resolución de problemas en diversas áreas del conocimiento, desde una perspectiva inter o multidisciplinaria que resulte pertinente a las necesidades de la región y/o del país.



APORTACIÓN DLA ESPECIALIDAD AL PERFIL DE EGRESO DEPROGRAMA EDUCATIVO


La especialidad en Sistemas Inteligentes Aplicados tiene el siguiente aporte al perfil del egresado:

 

·    Tener una visión integral multi e interdisciplinaria acerca del uso de la tecnología en el diseño e implementación de sistemas inteligentes.

·    Capacidad de atender las responsabilidades éticas y profesionales para el

manejo de los sistemas computacionales respetando también el principio de sustentabilidad.

·    Poseer liderazgo en la propuesta de nuevas soluciones a las necesidades tecnológicas actuales y futuras, mediante la evaluación y aplicación de herramientas trico metodológicas.

·    Capacidad de liderar y coordinar proyectos de desarrollo tecnogico con

equipos multidisciplinarios.


·    Enriquecer  el  campo  de  la  computación  y  la  informática  a  través  de impulsar el desarrollo, mediante la integración de conocimientos y habilidades tecnológicos con valores éticos.

·    Conocimiento   en   la    aplicación   de    normas    y    estándares    para    la

sistematización e innovación tecnogica.

·    Capacidad de promover el desarrollo de investigaciones en el campo de las ciencias computacionales utilizando las metodologías adecuadas.


COMPETENCIAS A DESARROLLAR EN LA ESPECIALIDAD


Identifica los elementos teóricos subyacentes en el análisis, diseño e implementación de sistemas inteligentes y los integra en tecnologías aplicadas a la resolución de problemas desde una perspectiva inter y multidisciplinaria con pertinencia en el contexto nacional e internacional.


COMPETENCIAS ESPEFICAS A DESARROLLAR EN LA ESPECIALIDAD

 

  •          Distingue principios teóricos y  saberes prácticos asociados con la construcción de sistemas computacionales que hacen uso de inteligencia.
  •          Aplica los conceptos de concurrencia y paralelismo como técnicas paradigmáticas en el diseño de algoritmos para resolver problemas que requieren optimizar el rendimiento computacional.
  •          Utiliza las herramientas tecnológicas necesarias para diseñar y desarrollar aplicaciones de realidad aumentada.
  •          Identifica los conceptos y técnicas asociadas al uso de la visión digital para procesar el manejo del color e imágenes.
  •          Distingue los diversos sistemas complejos que existen en la naturaleza y como parte de las actividades sociales así como el proceso de abstracción para construir modelos de sistemas dinámicos que representan características de su comportamiento.
  •          Reconoce los modelos de simulación como elementos fundamentales que componen un programa de simulación de sistemas dinámicos complejos.
  •          Utiliza herramientas de modelación para desarrollar simulaciones como experimentos para el análisis prospectivo de sistemas dinámicos complejos.
  •          Identifica a las redes dinámicas como modelos de simulación para el análisis de las características y el comportamiento de un sistema dinámico.
  •          Conoce la teoría del conocimiento y las técnicas asociadas al problema del conocimiento.
  •          Identifica los modelos de aprendizaje supervisado y los asocia con problemas de aplicación reales.
  •          Utiliza las técnicas de aprendizaje no supervisado mediante herramientas tecnológicas para desarrollar algoritmos como parte de la experimentación para resolver problemas de aplicación reales.
  •          Aplica los conceptos y técnicas asociadas al aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo en diversos ámbitos de aplicación.
  •          Distingue las áreas básicas de la computación neuronal, incluyendo las características del cerebro humano y la fisiología de una neurona a partir de la cual se concibe el modelo matemático de neurona artificial como elemento fundamental en la estructura de una red.
  •          Analiza los conceptos matemáticos fundamentales para crear y entrenar un perceptrón haciendo uso una red que incorpore retropropagación.
  •          Reconoce la arquitectura y la regla de aprendizaje de las redes no supervisadas, así como su combinación con redes supervisadas que constituyen las redes neuronales híbridas.
  •          Aplica los principios de la computación neuronal para desarrollar una red orientada a resolver un problema en específico.
  •          Distingue los conceptos básicos relativos a la estructura, funcionamiento, tipificación de agentes y arquitectura de un sistema multiagente.
  •          Emplea estándares y protocolos de interacción para la comunicación, cooperación, y negociación entre agentes.
  •          Aplica los principios fundamentales para la coordinación entre agentes haciendo uso de lenguajes de descripción de servicios.
  • ·         Utiliza plataformas para desarrollar un Sistema Multiagente a través del uso de metodologías aplicadas haciendo uso de entornos de desarrollo.
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