Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de dimensionar el rol y la importancia de las
bases de datos en una organización, aplicando los conceptos para la definición e
implementación de una base de datos, así como un lenguaje de consulta procedimental puro

como el álgebra relacional, para diseñar una base de datos aplicando el modelo Entidad-
Relación y el Modelo Relacional.

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 aplicar los conceptos básicos de
automatización en los sistemas modernos de manufactura de las áreas de neumática,
electroneumática y controladores lógicos programables (PLC). De tal manera que tendrá la
habilidad de resolver e implementar soluciones automatizadas en las empresas. Además podrá
usar los conocimientos adquiridos en neumática y electroneumática para resolver situaciones
que requieren automatización, simulando procesos de producción reales en software
especializado y equipo de laboratorio.

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 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 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 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.