Ficha del curso

VIII CURSO DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA DE INTRODUCCIÓN A PYTHON ORIENTADO A LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN DE INGENIERÍA (81559530001-5)

NIVEL:  Cursos de extensión universitaria (extinguidos)

CAMPO DE CONOCIMIENTO:  Ingenierías y arquitectura

Descripción:
Los objetivos principales son dos, introducir a los alumnos al lenguaje de programación Python, y utilizar Python para modelar y resolver problemas de optimización

Proponente:  INGENIERIA ELECTRICA
Director:  Mario Javier Durán Martínez    Teléfonos:  655613177  /  
E-mail:  mjduran@uma.es

Nº plazas:  60
Precio:  150.00 €

Plazo de preinscripción:  desde   20/01/2023    hasta 09/03/2023

Plazo de matrícula:  desde   20/01/2023    hasta     09/03/2023
1º plazo:  150.00 €       Fecha:  hasta 09/03/2023       
2º plazo:  0.00 €       Fecha:  hasta 09/03/2023       

Permitido el pago por tarjeta bancaria.

Permitido el pago presencial.

Fecha de inicio de curso:  10/03/2023       Fecha de fin:  09/04/2023      NO VIGENTE   
Lugar:  Aulas de informática- Facultad de Comercio y Gestión y Campus Virtual
Horario:  Viernes 10,17 Y 24 de marzo de 2023 de 15:30 a 20:30 horas. Sábados 11, 18 Y 25 de marzo de 9:00 a 14:00 horas.
Requisitos de acceso:
CONDICIONES GENERALES DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD.
Se recomiendan conocimientos de programación.

Duracion y creditos ECTS
Docencia teórico-práctica en aula:  3.00 ECTS     
Docencia On-line:  0.00 ECTS     
Prácticas externas en empresas:  0.00 ECTS     
Trabajo fin de titulo:  0.00 ECTS     
Créditos europeos totales:  3.00 ECTS     
Horas de clase presencial:  30.00      
Horas de trabajo del estudiante:  75.00     

Programa:
Tema 1: Introducción a Python
1.1. Variables
1.2. Funciones
1.3. Control de flujo
1.4. Clases
1.5. Módulos
1.6. Módulo Matplotlib
1.7. Módulo Numpy
1.8. Pandas

Tema 2: Técnicas de Optimización Basadas en Inteligencia Artificial
2.1. Algoritmos basados en búsqueda global.
2.1.1. Algoritmos genéticos
2.1.2. Algoritmos basados en enjambre
2.2. Algoritmos genéticos para problemas con múltiples objetivos

Tema 3: Modelado de Problemas y Ejemplos Práctico
3.1. Problema del viajero
3.2. Factores de peso en control predictivo multifásico