Este curso ofrece una introducción general a los llamados "métodos computacionales emergentes", los cuales están inspirados en sistemas biológicos, donde las soluciones de problemas altamente complejos emergen de la autoorganización del sistema. El curso se enmarca en la línea de Tecnologías Habilitadoras Digitales (L3) del Doctorado en Informática Aplicada a Salud y Medio Ambiente (DIASMA), así como en la línea de Modelamiento Estructural del Magister en Biomatemática. Es una antesala matemática y físicamente sólida a tópicos avanzados en inteligencia artificial y procesamiento de señales. Además, la asignatura introduce conceptos y técnicas de medición de complejidad de son de utilidad transversal en diversos problemas relacionados a telecomunicaciones, sistemas biológicos, salud y medioambiente.
En clases haremos programación de manera recurrente usando la herramienta MATLAB (www.mathworks.com), cuya licencia e instrucciones para su instalación se encuentran disponibles en las plataformas de nuestra universidad a través de mi.utem.cl.
La asignatura contempla cuatro unidades:
Sistemas complejos y fractales.
Fundamentos de redes neuronales artificiales.
Algoritmos genéticos y autómatas celulares.
Lógica difusa.
Sistemas dinámicos no lineales. Mapas iterados.
Caos, exponentes de Lyapunov.
Procesos estocásticos, fractales y dimensión fractal.
Modelos de neuronas. Red de Hopfield. Reconocimiento de patrones.
Red de Kohonen auto-organizante y aprendizaje no supervisado.
El perceptrón y aprendizaje supervisado.
Redes de base radial y deterministas.
Algoritmos secuenciales y teorema del esquema de Holland.
Optimización en mapas en una y dos dimensiones.
Algoritmo de cristalización simulada.
Autómatas celulares en una y dos dimensiones. Modelo de espines y de Sznajd.
Teoría de conjuntos difusos. Operadores difusos lógicos y algebraicos.
Modificadores lingüísticos.
Números y aritmética difusos. Agrupamiento difuso
Al finalizar el curso, el estudiante debe demostrar que es capaz de:
Evaluar y aplicar métodos emergentes en las áreas de sistemas complejos, redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, autómatas celulares y lógica difusa, para resolver problemas complejos multivariables relacionados a salud y medioambiente a través de la programación.
Demostrar habilidades de comunicación efectiva para explicar resultados científicos, utilizando el lenguaje técnico de la especialidad.
Fecha tope para definición de temas de proyectos:
10 de noviembre de 2025
Nombre: Juan Marín Medina
Correo electrónico: j.marinm@utem.cl
Horario de consultas: Viernes, 14:40 - 16:10 hrs