Sistemas de Instrumentación Inteligentes
Código: 102724 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| 2500895 Ingeniería Electrónica de Telecomunicación | OT | 4 |
Contacto
- Nombre:
- Javier Martin Martinez
- Correo electrónico:
- javier.martin.martinez@uab.cat
Equipo docente
- Javier Martin Martinez
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Se recomienda haber cursado las asignaturas de Instrumentación I y II.
Objetivos y contextualización
El objetivo principal de la asignatura es entender cómo el uso de la inteligencia artificial puede mejorar los sistemas de instrumentación que el alumno ya conoce de las asignaturas de instrumentación I y II
Competencias
- Actitud personal
- Aplicar la legislación necesaria durante el desarrollo de la profesión de Ingeniero Técnico de Telecomunicación y manejar especificaciones, reglamentos y normas de obligado cumplimiento.
- Aprender nuevos métodos y tecnologías en base a sus conocimientos básicos y tecnológicos, con gran versatilidad de adaptación a nuevas situaciones.
- Comunicación
- Concebir, diseñar, implementar y operar equipos y sistemas electrónicos, de instrumentación y de control.
- Dirigir las actividades objeto de los proyectos del ámbito de sistemas electrónicos.
- Hábitos de pensamiento
- Hábitos de trabajo personal
- Trabajar en un grupo multidisciplinar y en un entorno multilingüe, y comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con las telecomunicaciones y la electrónica.
- Trabajo en equipo
- Ética y profesionalidad
Resultados de aprendizaje
- Analizar y especificar los parámetros fundamentales de un sistema de comunicaciones, des del punto de vista de la instrumentación.
- Analizar y solucionar los problemas de interferencias y compatibilidad electromagnética.
- Aplicar de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas adecuadas para la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas electrónicos.
- Comunicar eficientemente de forma oral y/o escrita conocimientos, resultados y habilidades, tanto en entornos profesionales como ante públicos no expertos.
- Desarrollar estrategias de aprendizaje autónomo.
- Desarrollar la capacidad de análisis y de síntesis.
- Desarrollar la curiosidad y la creatividad.
- Desarrollar un pensamiento y un razonamiento crítico.
- Documentar los sistemas de instrumentación diseñados, en base a las normativas vigentes.
- Evaluar las ventajas e inconvenientes de diferentes alternativas tecnológicas de despliegue o implementación de sistemas electrónicos, desde el punto de vista de las perturbaciones y el ruido.
- Identificar la normativa y la regulación de las telecomunicaciones en los ámbitos nacional, europeo e internacional en el ámbito de la compatibilidad electromagnética.
- Prevenir y solucionar problemas.
- Realizar la especificación, implementación, documentación y puesta a punto de equipos y sistemas, electrónicos, de instrumentación y de control, considerando tanto los aspectos técnicos como las normativas reguladoras correspondientes.
- Respetar la diversidad y pluralidad de ideas, personas y situaciones.
- Trabajar cooperativamente.
- Trabajar de forma autónoma.
Contenido
1) Modelado se sensores no lineales.
2) Introducción a las redes neuronales aritficiales.
2.1) El perceptrón.
2.2) Redes multicapa
2.3) Entrenamiento de redes neuronales.
2.4) Aplicaciones generales.
3) Optimización de sistemas de instrumentación mediante el uso de redes neuronales.
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases | 30 | 1,2 | 1, 2, 3, 8, 6, 10, 11 |
| Seminarios de problemas y casos | 10 | 0,4 | 1, 3, 4, 8, 7, 5, 6, 10, 11, 12, 16, 15 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Discusiones de los problemas propuestos. | 15 | 0,6 | 2, 3, 5, 9, 11, 13, 12, 16, 15 |
| Tutorias | 7 | 0,28 | 1, 2, 3, 9, 10, 11, 13 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio | 20 | 0,8 | 2, 3, 10, 11 |
| Redacción de Informes | 20 | 0,8 | 4 |
| Trabajo orientado al aprendizaje basada en problemas | 35 | 1,4 | 1, 2, 3, 8, 7, 6, 10, 11, 13 |
Durante el curso el profesor irá proponiendo problemas que los alumnos deberán resolver en clase. La resolución de estos problemas corresponderá al 40% total de la nota. Asimismo el profesor a lo largo del curso irá realizando diversas evaluaciones orales sobre los ejercicios que el alumno esté realizando en ese momento. Suponiendo el 30% de la nota. Finalmente el alumno deberá entregar una memoria del trabajo realizado durante el curso, que supondrá el 30% de la nota. En caso de no superar la asignatura el alumno tendrá derecho a un examen de recuperación al calendario fijado por la Escuela.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Breves exámenes orales | 30% | 1 | 0,04 | 1, 2, 3, 4, 8, 7, 5, 6, 9, 10, 11, 13, 12, 14, 16, 15 |
| Memoria del trabajo final | 30% | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 4, 8, 5, 6, 9, 10, 11, 13, 12, 16, 15 |
| Resolución de problemas en clase | 40% | 10 | 0,4 | 1, 2, 3, 4, 8, 7, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 15 |
Durante el curso el profesor irá proponiendo problemas que a los alumnos Deberán resolverse en clase.
La Resolución de estos problemas corresponderá al 40% total de la nota.
Así MISMO el profesor en el Largo del curso aníra realizando Varias Evaluaciones orales sobre a los Ejercicios que el alumno esté realizando en aquellos y aquellas Momento. Suponiendo el 30% de la nota.
Finalmente el alumno deberá entregar una memoria del trabajo realizado durant el curso, que supondrá el 30% de la nota.
En caso de no superar la asignatura el alumno tendrá derecho a un examen de recuperación al calendario fijado por la Escuela.
Bibliografía
J.C. Alvarez et al., “Instrumentación electrónica”, Thomson-Paraninfo, 2006
P.H. Sydenham, N.H. Hancok and R. Thorn, “Introduction to Measurement Science and Engineering”, John Wiley & Sons, 1989.
Ripley, Brian D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge
Bishop, C.M. (1995) Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford: Oxford University Press.
Software
Matlab
Lista de idiomas
| Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (PAUL) Prácticas de aula | 321 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 321 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 320 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |