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Cursos de pre-grado
Inteligencia Artificial
503356 Prof. J. Godoy / Departamento Ing. Informática y Cs. de la ComputaciónInteligencia Artificial
Asignatura teórico-práctica en el cual se entregan los conocimientos fundamentales del área de Inteligencia Artificial (IA). Se describen y discuten las diferentes sub áreas de la IA y sus aplicaciones.
Análisis de Sist. Eléct. en Cond. de Falla
Análisis de Sist. Eléct. en Cond. de Falla
543417Prof. L. García-Santander/ Dpto. Ing. Eléctrica
Asignatura Teórica en el cual se entregan herramientas para Diagnóstico, Planificación y Operación de los Sistemas Eléctricos de Distribución considerando información aportados por diferentes sistemas de adquisición de datos.
Asignatura Teórica en el cual se entregan herramientas para Diagnóstico, Planificación y Operación de los Sistemas Eléctricos de Distribución considerando información aportados por diferentes sistemas de adquisición de datos.
Cursos post-grado
Sistemas Adaptativos
543820/4225080 Prof. D. Sbarbaro / Departamento Ing. EléctricaSistemas Adaptativos
Asignatura teórica en el cual se entregan los conocimientos teóricos para comprender, diseñar y aplicar sistemas adaptativos a problemas de procesamiento de señales y control en el ámbito amplio de la ingeniería. La asignatura privilegia por una parte la utilización de herramientas computacionales para la resolución, simulación y análisis de sistemas adaptativos; y por otra parte incentiva la investigación y propuesta de solución a problemas de procesamiento de señales y control.
Tópicos en Inteligencia Artificial
503515 Prof. J. Godoy / Departamento Ing. Informática y Cs. de la ComputaciónTópicos en Inteligencia Artificial
Asignatura teórico-práctica en el cual se entregan los conocimientos avazados de la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en problemas caracterizados por incertidumbre.
Tópicos en Optimización Combinatoria
503623/4171060/4231047Prof. R. Asín-Achá / Departamento Ing. Informática y Cs. ComputaciónTópicos en Optimización Combinatoria
Asignatura en la que se revisan diversos resultados importantes en optimización combinatoria. Se define lo que se entiende por problema de optimización combinatoria, se realiza un repaso general sobre complejidad computacional y se dan a conocer los mejores algoritmos conocidos para problemas relevantes sobre grafos y redes. También se abordan las diversas familias y enfoques de resolución de problemas NP-hard, revisando diversos lenguajes y formas de modelar problemas computacionalmente difíciles, conociendo los algoritmos más comunes detrás de solvers estado del arte para esos lenguajes.
Sistemas Adaptativos
503398/4171087/4231051/4171079/4231055Prof. P. Pinacho-Davidson/ Departamento de Ing. Informática y Cs. ComputaciónSistemas Adaptativos
El estudio de sistemas con comportamiento emergente es una de las características centrales de este curso. Basado en la metáfora de fenómenos emergentes naturales, la inteligencia artificial presenta alternativas a la clásica resolución algorítmica de problemas. En este curso se analizan algunas de esas técnicas, y se establecen las conexiones existentes entre los sistemas emergentes artificiales, la evolución biológica y la evolución social
Modelado de Sistemas Multiagentes
503398/4171087/4231051/4171079/4231055Prof. P. Pinacho-Davidson/ Departamento de Ing. Informática y Cs. ComputaciónModelado de Sistemas Multiagentes
Esta asignatura electiva teórico-práctica está orientada a introducir a los estudiantes en las técnicas de modelamiento y programación de sistemas multiagentes. En esta, los alumnos deberán conocer los beneficios de este enfoque de desarrollo para el estudio y comprensión de sistemas complejos mediante la realización de simulaciones, como también para la solución de problemas de ingeniería.
Cursos externos Diplomados
Machine Learning
Prof. J. Godoy / Departamento Ing. Informática y Cs. de la ComputaciónMachine Learning
Asignatura en la que se revisan conceptos fundamentales de análisis de datos, desde su obtención, limpieza y procesamiento a través de métodos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, finalizando con análisis de series de tiempo.
Análisis de Grandes Volúmenes de Datos en Salud
Prof. J. Godoy / Departamento Ing. Informática y Cs. de la ComputaciónAnálisis de Grandes Volúmenes de Datos en Salud
Asignatura en la que se revisan conceptos fundamentales de análisis de grandes voilúmenes de datos en salud, desde su obtención, limpieza y procesamiento a través de métodos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
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