CS5000
Inteligencia computacional Computational Intelligence
CIP: 110701  Ciencias Computacionales   CL-L-U-CA-UDC:  3-0-12-3-3.5       

Disciplina asociada:  

Ciencias Computacionales

Escuela:  

Ingeniería y Ciencias

Departamento Académico:   

Computación

Programas académicos:   

Requisitos:  

No tiene.

Equivalencia:  

No tiene.

Intención del curso en el contexto general del plan de estudios:  

Es un curso avanzado de posgrado en el área de Ciencias Computacionales, que tiene la intención que el alumno conozca en forma global técnicas del área de inteligencia computacional: computación evolutiva y redes neuronales, y lógica difusa. El curso integra el estudio de las bases matemáticas de estas técnicas con su aplicación en problemas de interés práctico. El curso requiere conocimientos básicos de cálculo integral, probabilidad y estadística, álgebra lineal y programación. Como resultado del aprendizaje el estudiante conocerá los principios en los que en los que se basan las áreas de computación evolutiva, redes neuronales, y lógica difusa, y su aplicación en problemas de optimización, aprendizaje, y reconocimiento de patrones.

Objetivo general de la Unidad de Formación:  

Al finalizar el curso el alumno será capaz de:

- Conocer las bases de las áreas de computación evolutiva, redes neuronales, y lógica difusa.

- Identificar problemas que pueden ser resueltos mediante las técnicas estudiadas en el curso.

- Resolver problemas prácticos mediante las técnicas de inteligencia computacional.
- Comprender nuevos avances en el área de inteligencia computacional.

Técnica didáctica sugerida:  

No especificado

Bibliografía sugerida:  

LIBROS DE TEXTO:
* Hagan, Martin T., Neural network design / Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark Beale., 1st ed., Boston : PWS Pub., c1996.,  ,  0534943322 (hard cover)
* Ross, Timothy J., Fuzzy logic with engineering applications / Timothy J. Ross., 2nd ed., Hoboken, NJ : Wiley, c2004.,  ,  047086074X (tela : papel alcalino), 0470860758 (r©ðstica : papel alcalino)
* Simon, Dan, 1960-, Evolutionary optimization algorithms : biologically-Inspired and population-based approaches to computer intelligence/ Dan Simon, Cleveland State University.,  ,  ,  ,  9780470937419 (hardback)

LIBROS DE CONSULTA:
* Bishop, Christopher M., Pattern recognition and machine learning / Christopher M. Bishop.,  , New York : Springer, c2006.,  ,  0387310738 (encuadernado), 9780387310732 (encuadernado)
* Golbderg, D. E. , Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Addison-Wesley,  0201157675
* Freeman, James A., Neural networks : algorithms, applications, and programming techniques / James A. Freeman, David M. Skapura.,  , Reading, Mass. : Addison-Wesley, c1991.,  ,  0201513765
* Mitchell, Melanie., An introduction to genetic algorithms / Melanie Mitchell.,  , Cambridge, Mass. : MIT Press, c1996.,  ,  0262133164 (alk. paper), 0262631857 (paperback)
* Wang, Li-Xin, 1962-, A course in fuzzy systems and control / Li-Xin Wang.,  , Upper Saddle River, N.J. ; M©?xico : Prentice Hall PTR, c1997.,  ,  0135408822 (encuadernado), 9780135408827 (encuadernado)
* Klir, George J., 1932-, Fuzzy sets and fuzzy logic : theory and applications / George J. Klir and Bo Yuan.,  , Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall PTR, c1995.,  ,  0131011715
* Haykin, Simon S., 1931-, Neural networks and learning machines / Simon Haykin., 3rd ed., Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall, 2009.,  ,  0131471392, 9780131471399

Perfil del Profesor:  

(110701)Doctorado en Ciencias Computacionales
CIP: 110701

Idioma en que se imparte la materia:  


Español
CIP: 110701  Computer Science.   CL-L-U-CA-UDC:  3-0-12-3-3.5       

Discipline:  

Computer Science

School:   

Engineering and Sciences

Academic Department:   

Computing

Programs:   

Prerequisites:  

None.

Equivalences:  

None.

Course intention within the general study plan context:  

It is an advanced graduate course in the area of Computer Science, which has as its aim that the student becomes acquainted with computational intelligences techniques: evolutionary computational, neural networks, and fuzzy logic. This course integrates the study of the mathematical foundations of these methods with its application to problems of practical interest. The course requires basic knowledge of integral calculus, probability and statistics, linear algebra, and computer programming. As result of the learning process, the student will know the principles on which evolutionary computation, neural networks, and fuzzy logic are based on, and the application of these areas to optimization, machine learning, and pattern recognition problems.

Course objective:  

After completing the course, students will be able to:

- Know the foundations of evolutionary computation, neural networks, and fuzzy logic.

- Identify practical problems that can be solved with methods covered in this course.

- Solve practical problems using computational intelligence techniques.

- Understand new developments in computational intelligence.

Teaching and learning tecniques:  

Not Specified

Suggested Bibliography:  

TEXT BOOKS:
* Hagan, Martin T., Neural network design / Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark Beale., 1st ed., Boston : PWS Pub., c1996.,  ,  0534943322 (hard cover)
* Ross, Timothy J., Fuzzy logic with engineering applications / Timothy J. Ross., 2nd ed., Hoboken, NJ : Wiley, c2004.,  ,  047086074X (tela : papel alcalino), 0470860758 (r©ðstica : papel alcalino)
* Simon, Dan, 1960-, Evolutionary optimization algorithms : biologically-Inspired and population-based approaches to computer intelligence/ Dan Simon, Cleveland State University.,  ,  ,  ,  9780470937419 (hardback)

BOOKS FOR CONSULTATION:
* Bishop, Christopher M., Pattern recognition and machine learning / Christopher M. Bishop.,  , New York : Springer, c2006.,  ,  0387310738 (encuadernado), 9780387310732 (encuadernado)
* Golbderg, D. E. , Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Addison-Wesley,  0201157675
* Freeman, James A., Neural networks : algorithms, applications, and programming techniques / James A. Freeman, David M. Skapura.,  , Reading, Mass. : Addison-Wesley, c1991.,  ,  0201513765
* Mitchell, Melanie., An introduction to genetic algorithms / Melanie Mitchell.,  , Cambridge, Mass. : MIT Press, c1996.,  ,  0262133164 (alk. paper), 0262631857 (paperback)
* Wang, Li-Xin, 1962-, A course in fuzzy systems and control / Li-Xin Wang.,  , Upper Saddle River, N.J. ; M©?xico : Prentice Hall PTR, c1997.,  ,  0135408822 (encuadernado), 9780135408827 (encuadernado)
* Klir, George J., 1932-, Fuzzy sets and fuzzy logic : theory and applications / George J. Klir and Bo Yuan.,  , Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall PTR, c1995.,  ,  0131011715
* Haykin, Simon S., 1931-, Neural networks and learning machines / Simon Haykin., 3rd ed., Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall, 2009.,  ,  0131471392, 9780131471399

Academic credentials required to teach the course:  

(110701)Doctoral Degree in Computational Sciences
CIP: 110701

Language of Instruction:  


Spanish