Competencias a desarrollar


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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