Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de entender e identificar los fundamentos
matemáticos de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado para aplicaciones de
regresión, clasificación, agrupación, y asociación de información empleados en machine
learning ML. Asimismo, implementará dichos algoritmos utilizando tecnologías y librerías de
programación como Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, y OpenCV en múltiples
plataformas como Linux, Cloud, OS y Windows, con la finalidad de identificar áreas de

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de aplicar los principios básicos para el diseño
de sistemas de control e identificación de procesos dinámicos reales, identificando el
funcionamiento del lazo de control digital y todos sus elementos, así como su utilización para
el control de sistemas térmicos y electromecánicos con la finalidad de diseñar e implementar
un controlador PID digital y sintonizarlo a través de diferentes técnicas adaptadas a sistemas
de primero y segundo orden, así como una Interfaz Hombre-Máquina (HMI) que le permita

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de integrar los conocimientos de los cursos de
inteligencia artificial, visión computacional y robótica avanzada, para lograr el diseño,
construcción, instrumentación y control de un vehículo autónomo. Asimismo, implementará
algoritmos de procesamiento digital de imágenes, visión computacional e inteligencia
artificial utilizando tecnologías y librerías de programación como Python, TensorFlow, Keras,
Scikit-Learn, y OpenCV en Linux, identificando áreas de oportunidad en el campo de la

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de comprender y aplicar los conceptos
relacionados con la filosofía y los principios del diseño de la programación orientada a
objetos, tales como composición, polimorfismo, herencia, encapsulación, abstracción, así
como de utilizar herramientas de programación orientada a objetos como modularidad, clases,
instancias, métodos, atributos, manejo de excepciones, validación, para el desarrollo de
aplicaciones sencillas.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar los principios de operación y
aplicaciones de dispositivos semiconductores como diodos, transistores bipolares y
transistores de efecto de campo; para aplicarlos a la modelación y simulación por computadora
de circuitos analógicos.

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de integrar conocimientos multidisciplinarios
de las áreas de ingeniería eléctrica, electrónica, mecánica y computacional, así como los
conceptos de operación, modos de interface, sensores y actuadores, desarrollando aplicaciones
de control automático de funciones complejas, para implementar en programas embebidos
mecanismos de control y retroalimentación en tiempo real.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de implementar funciones booleanas, circuitos
combinacionales y máquinas de estado de sistemas digitales, así como conceptos básicos de
los microprocesadores y microcontroladores tales como su arquitectura, dispositivos de
memoria, interfaces de entrada y salida, para utilizar los dispositivos y lenguaje de
programación de alto nivel en sus procedimientos de diseño y programación con
comunicación CAN.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar los aspectos y características
principales de un Sistema de Control en Tiempo Real (RTCS), comprendiendo el
funcionamiento y los elementos que componen a un Sistema Operativo de Tiempo Real
(RTOS), para diseñar y construir los principales componentes de un lazo de control digital,
tales como sensor, actuador, etapa de potencia, controlador e Interface Gráfica del Usuario
(GUI), así como programar un sistema de control en tiempo real en un microcontrolador con
arquitectura ARM.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de describir el comportamiento y estructura de
dispositivos semiconductores como diodos, transistores bipolares y transistores de efecto de
campo, analizando la operación y aplicación de los mismos; para diseñar, modelar, y simular
circuitos de señal pequeña, compuertas lógicas, y fuentes de alimentación básicas de corriente
directa.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de aplicar las herramientas computacionales
para el análisis de sistemas invariantes en el tiempo, identificando los distintos tipos de
señales y sistemas, así como analizando la información que contienen a través de distintos
métodos, con la finalidad de manipular señales por medio de métodos de análisis tales como
la transformada de Fourier, la transformada de La Place y la transformada Z en sistemas
lineales continuos y discretos.