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 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 comprender los aspectos relevantes de la
administración del transporte e inventarios, detectando oportunidades de negocio en cadenas
de suministro globales, para diseñar, implementar, administrar y optimizar sistemas de
suministro, operación y distribución, así como diseñar sistemas logísticos aplicando
herramientas para determinar la estructura de la cadena de suministro con el costo mínimo y
nivel de servicio al consumidor requerido.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar los elementos básicos de la
automatización en los sistemas modernos de manufactura, mediante su clasificación, para
aplicar los conocimientos de la automatización de sistemas a procesos de manufactura en las
áreas de neumática, electroneumática y controles lógicos programables.

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 revisar y entender los fundamentos
matemáticos de diferentes algoritmos empleados en procesamiento digital de imágenes y
visión computacional implentando algoritmos de procesamiento digital de imágenes y visión
computacional 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 oportunidad en el campo de la ingeniería donde se

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de analizar y aplicar los conocimientos de la
Ingeniería en Robótica y Sistemas Inteligentes mediante la realización de una intervención real
en una organización o institución educativa como proyecto de investigación científica; esto con
la finalidad de desarrollar las habilidades y actitudes necesarias para realizar proyectos de
consultoría.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de planificar, integrar y desarrollar un proyecto
similar a los que se enfrentará en su vida profesional donde pueda aplicar los conocimientos
adquiridos en la carrera de Ingeniería en Robótica y Sistemas Inteligentes, desarrollando la
capacidad metodológica de buscar, procesar y utilizar información, para diseñar soluciones,
plantear problemas y aplicar las técnicas adecuadas para cualquier problema en el área de la
robótica y los sistemas inteligentes.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de dominar los aprendizajes y las competencias
profesionales desarrollados en la etapa terminal de la carrera, con la meta de prepararse para
el desarrollo de proyectos interdisciplinarios que le permitan afrontar los retos del entorno
actual.