Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar la problemática ambiental actual,
revisando la legislación ambiental nacional e internacional, así como los procesos para
determinar la presencia de contaminantes, para diseñar en nivel de ingeniería básica sistemas
de remoción de contaminantes y elaborar manuales de manejo de la contaminación.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de reconocer los diferentes métodos de control
utilizados en los procesos, identificando cuando utilizar cada uno de los métodos dependiendo
el problema a regular, con el fin de diseñar programas de control para los diferentes sistemas
físicos y la automatización de celdas de manufactura.

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de reconocer las tecnologías de la Industria 4.0.
analizando, administrando e interviniendo en la modernización de cualquier proceso
industrial, para llevarlo mediante la robótica al ecosistema de Industria 4.0, sin importar el tipo
de industria. Asimismo, identificará los elementos y conceptos básicos de robótica en los
sistemas modernos de manufactura, aplicando dichos conceptos a sistemas automatizados de
producción, revisión de calidad, pruebas y/o investigación.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de entender e identificar los fundamentos
matemáticos de algoritmos empleados en aprendizaje profundo (Deep Learning),
implementando 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 para identificar áreas de oportunidad en el campo de la ingeniería
donde se puedan desarrollar soluciones confiables, robustas e innovadoras basadas en
algoritmos de Deep Learning.

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 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 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 modelar problemas complejos de
optimización con un enfoque de gestión de negocios, apoyándose en herramientas analíticas
y probabilísticas durante la toma de decisiones, para diseñar y planear esquemas de inventarios
a nivel agregado, así como evaluar el desempeño de sistemas de servicio con componentes
probabilísticos que evolucionan con el tiempo, y que puedan modelarse a través de un sistema
de colas.

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 concluir la asignatura, el alumno será capaz de diseñar, analizar y mejorar sistemas de
planeación y control que soporten la operación del sistema de producción de una empresa a un
nivel de desempeño competitivo, utilizando métodos de pronósticos para soportar diferentes
operaciones de manufactura, con la finalidad de determinar el sistema más adecuado para los
diferentes ambientes productivos y de mercado, elaborando un plan agregado de la producción
y un programa maestro de producción (MPS)