DISEÑO DIGITAL AVANZADO DE CIRCUITOS USANDO VHDL
- Teacher: JUAN SIFUENTES MIJARES
El curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes los conocimientos avanzados y las habilidades prácticas necesarias para el diseño, análisis e interpretación de experimentos utilizando metodologías estadísticas modernas. Además, se profundizará en el uso de diseños factoriales, el diseño de experimentos basados en superficies de respuesta, y los diseños robustos, con el objetivo de capacitar a los estudiantes para optimizar procesos y tomar decisiones informadas en situaciones de incertidumbre y variabilidad en diversos campos de investigación y aplicación industrial.
- Teacher: Karla Guevara
Adquirir conciencia crítica ante los problemas ambientales para implementar estrategias de prevención, mitigación, evaluación y control de la contaminación ambiental, mediante el conocimiento sobre el origen de las principales especies químicas contaminantes, su transporte, transformación y depósito final en el aire, agua y suelo, así como los efectos que causan en los ecosistemas, la salud humana y los materiales, dentro del marco legislativo mexicano.
- Teacher: Adriana Gamboa Hernández
Comprender los conceptos fundamentales sobre los contaminantes atmosféricos y su relación con la meteorología, las técnicas de monitoreo, la aplicación de software a la dispersión de contaminantes y los dispositivos de control
- Teacher: MARIA CRISTINA GARCIA CARRILLO
La asignatura tiene como objetivo diseñar y seleccionar sistemas de control para procesos químicos y permite al graduado del programa plantear una planta de proceso son un enfoque sistémico, con su análisis a través de las secciones que componen su estructura como una visión total. Le permite generar un sistema de control óptimo por medio de su análisis de datos y su comportamiento, generando tecnologías de control emergentes.
- Teacher: Dr. José Valderrama Cháirez
Se estudian las diferentes técnicas de inteligencia artificial que se utilizan en el diseño de sistemas de control complejos, que por su dificultad para obtener un modelo o por su alta no linealidad son poco abordables con técnicas de control clásicas. Entre estas técnicas se consideran: la lógica difusa, las redes neuronales, los sistemas neuro- difusos, y la computación evolutiva (algoritmos genéticos, enjambres, etc.), entre otros. Se considera también el análisis diseño, simulación y aplicación en tiempo real de estas técnicas a sistemas mecatrónicos.
- Teacher: Miguel Ángel Llama Leal