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Description
Los sistemas difusos permiten efectuar cálculos cuando hay información con incertidumbre, o cuando se debe combinar información tanto cuantitativa como cualitativa. Se trata de una aproximación matemática para modelar esas situaciones. Este curso está diseñado para ayudar a entender y explicar cómo funcionan dichos sistemas.
El curso tiene una aproximación teórica y práctica. Los principios matemáticos son de un nivel bajo y están al alcance de un público muy amplio. El curso cuenta con varios laboratorios para aprender a utilizar las herramientas de software que usan esos principios. Este componente práctico requiere una comprensión mínima de programación.
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Syllabus
- Teoría de conjuntos difusos
- En esta semana se presentan los principios básicos de la teoría de conjuntos difusos y sus operaciones. También se explica cómo pueden usarse para ayudar a representar algunas situaciones en las que la información es imperfecta. Recuerde que también puede consultar el ítem recursos durante todo el curso, allí puede encontrar información de utilidad.
- Lógica difusa y razonamiento aproximado
- En esta semana se presentan los sistemas difusos más conocidos. Se denominan 'Sistemas Basados en Reglas', o también 'Controladores Difusos'. Estos sistemas implementan una forma de razonamiento aproximado que se basa en la lógica difusa. En esta semana se muestran también varias herramientas de software.
- Aprendizaje de máquina
- En esta semana se muestran algunos ejemplos sobre cómo se pueden usar las estrategias de aprendizaje de máquina para diseñar u optimizar los sistemas basados en reglas, o algunos de sus componentes.
- Aritmética difusa
- En esta semana se presentan los ''Sistemas de Computación con Palabras basados en Aritmética Difusa'. Con este tipo de sistemas se pueden modelar situaciones complejas, de un elevado número de variables, sin incurrir en el problema de explosión de la base de reglas.
Sistemas difusos
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TypeOnline Courses
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ProviderCoursera
Los sistemas difusos permiten efectuar cálculos cuando hay información con incertidumbre, o cuando se debe combinar información tanto cuantitativa como cualitativa. Se trata de una aproximación matemática para modelar esas situaciones. Este curso está diseñado para ayudar a entender y explicar cómo funcionan dichos sistemas.
El curso tiene una aproximación teórica y práctica. Los principios matemáticos son de un nivel bajo y están al alcance de un público muy amplio. El curso cuenta con varios laboratorios para aprender a utilizar las herramientas de software que usan esos principios. Este componente práctico requiere una comprensión mínima de programación.
El curso tiene una aproximación teórica y práctica. Los principios matemáticos son de un nivel bajo y están al alcance de un público muy amplio. El curso cuenta con varios laboratorios para aprender a utilizar las herramientas de software que usan esos principios. Este componente práctico requiere una comprensión mínima de programación.
- Teoría de conjuntos difusos
- En esta semana se presentan los principios básicos de la teoría de conjuntos difusos y sus operaciones. También se explica cómo pueden usarse para ayudar a representar algunas situaciones en las que la información es imperfecta. Recuerde que también puede consultar el ítem recursos durante todo el curso, allí puede encontrar información de utilidad.
- Lógica difusa y razonamiento aproximado
- En esta semana se presentan los sistemas difusos más conocidos. Se denominan 'Sistemas Basados en Reglas', o también 'Controladores Difusos'. Estos sistemas implementan una forma de razonamiento aproximado que se basa en la lógica difusa. En esta semana se muestran también varias herramientas de software.
- Aprendizaje de máquina
- En esta semana se muestran algunos ejemplos sobre cómo se pueden usar las estrategias de aprendizaje de máquina para diseñar u optimizar los sistemas basados en reglas, o algunos de sus componentes.
- Aritmética difusa
- En esta semana se presentan los ''Sistemas de Computación con Palabras basados en Aritmética Difusa'. Con este tipo de sistemas se pueden modelar situaciones complejas, de un elevado número de variables, sin incurrir en el problema de explosión de la base de reglas.
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