Asignaturas de Libre Escogencia Facultad de Ingeniería - Ingeniería
ASIGNATURAS DE LIBRE ESCOGENCIA
2025
Tópicos Avanzados de Internet de las Cosas
Este curso aborda los principales desafíos que se presentan en el proceso de desarrollo de una solución de Internet de las cosas, cubriendo las etapas de diseño, implementación, pruebas, despliegue, operación y mantenimiento. En particular, se abordan las problemáticas de consumo energético, conectividad, seguridad, privacidad y gestión; utilizando como hilo conductor el proceso de desarrollo de una solución de IoT.
Características del curso
- ID: 33887
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 4221
- Horario:
martes y jueves: 6:00 p.m. a 8:00 p.m. (remoto)
sábados: 6:00 p.m. a 8:00 p.m. (presencial) - Fechas:
enero 28 a marzo 27 - Modalidad: Alternado
Técnicas de Optimización
Este curso presenta una introducción a la optimización, puntos máximos y mínimos, puntos silla, problema dual, restricciones de igualdad, desigualdad. Método simplex, condiciones de segundo orden, programación no lineal, condiciones de Kuhn-Tucker, introducción a problemas de control óptimo, principio del mínimo, haciendo uso de aplicaciones de la optimización a problemas de ingeniería.
Características del curso
- ID: 026278
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3816
- Horario:
jueves: 1:00 p.m. a 4:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a Junio 7 - Modalidad: Remota
Procesamiento Digital Señales
La revolución digital de las últimas décadas nos permite utilizar hoy en día una gran variedad de dispositivos que nos aseguran una conectividad y funcionalidad cada vez mejores. Uno de los pilares fundamentales de estos desarrollos, ha sido el procesamiento digital de señales. Por ejemplo, el procesamiento de señales provenientes de sensores de un reloj inteligente, o de las señales inalámbricas de la red celular.
En este curso se presentan los conceptos de señales y sistemas en tiempo continuo y discreto, así como técnicas de análisis más avanzadas tales como muestro, análisis de Fourier en tiempo discreto, filtros digitales, análisis tiempo-frecuencia para señales discretas y filtros adaptativos. Adicionalmente, se realiza una implementación a nivel computacional de estos métodos.
Características del curso
- ID: 021799
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3829
- Horario:
viernes: 4:00 p.m. a 7:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a Junio 7 - Modalidad: Presencial
Reconocimiento de Patrones
En este curso se trabajarán las principales técnicas de reconocimiento de patrones que incluye clasificación supervisada y no supervisada de muestras de un proceso. Entre los temas a tratar se encuentra una introducción al reconocimiento de patrones. Teoría bayesiana. Estimación de máxima verosimilitud y Bayesiana. Técnicas no paramétricas. Funciones discriminantes lineales. Métodos estocásticos. Métodos no-métricos.
Características del curso
- ID: 21807
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3843
- Horario:
jueves: 4:00 p.m. a 7:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a Junio 7 - Modalidad: Remota
Sistemas Lineales
El estudio detallado de los Sistemas Lineales suministra herramientas para análisis y diseño de la clase de modelos que se pueden describir por relaciones lineales, o linealizadas, invariantes y variantes con el tiempo. Aunque en la práctica los sistemas físicos presentan no linealidades, los conceptos y procedimientos establecidos se pueden emplear en el régimen de estado estable y para pequeños cambios en las condiciones de operación.
Los conceptos desarrollados tendrán aplicación en dos áreas: el diseño de sistemas de control basados en realimentación de estado y su realización digital, y en el modelado de problemas de optimización.
Características del curso
- ID: 004155
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3858
- horario:
jueves: 1:00 p.m. a 4:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a Junio 7 - Modalidad: Remota
Aprendizaje de Máquina Embebido - TinyML
Curso introductorio a la intersección de los sistemas embebidos y el aprendizaje de máquina. La amplia difusión de los dispositivos embebidos de ultra bajo consumo, así como la aparición de frameworks especializados en aprendizaje de máquina, permitirá la proliferación masiva de dispositivos IoT que soporten inteligencia artificial.
El crecimiento acelerado del aprendizaje de máquina, la facilidad de uso de plataformas como TensorFlow (TF), y las características ubicuas de los sistemas embebidos, convierten al TinyML (Tiny Machine Learning o Edge Computing) en un tópico de estudio fundamental para los estudiantes de maestría y público general interesado.
Características del curso
- ID: 37871
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3674
- Horario
viernes: 9:00 a.m. a 12:00 m. - Fechas:
enero 31 a junio 6 - Modalidad: Alternado
Control Óptimo y Predictivo
La teoría de control óptimo ha sido desarrollada desde principios de los años 50 por un equipo de matemáticos rusos. Esta teoría constituye una herramienta complementaria para resolver problemas de optimización dinámica, integrando la teoría de cálculo de variaciones y principios de optimalidad. La teoría de control óptimo posee muchas aplicaciones en la industria aeronáutica, aeroespacial, robótica, modelos económicos entre otros.
Esta teoría también ha evolucionado con el tiempo y ha sido la base para el control predictivo, el cual es ampliamente utilizado en la industria hoy en día. Este curso presenta los principales conceptos de control óptimo y de control predictivo en modelos lineales y no lineales mediante el análisis profundo de los diferentes principios.
Características del curso
- ID: 23980
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3665
- horario
jueves: 4:00 p.m. a 7:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a Junio 7 - Modalidad: Remota
Antenas
El sector de las telecomunicaciones inalámbricas ha venido experimentando un crecimiento acelerado desde hace más de una década, tendencia que por ahora no muestra indicios de cambio. Uno de los componentes fundamentales de cualquier sistema inalámbrico es el elemento aéreo o antena. Hay un gran interés por parte de la industria y la comunidad científica en la mejora y desarrollo de novedosas antenas para satisfacer las demandas de desempeño que imponen las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC), como lo atestigua la existencia de numerosas publicaciones seriadas especializadas en revistas indexadas internacionales.
Este curso presenta desde los conceptos básicos de funcionamiento y parámetros de desempeño de una antena, hasta la revisión de los principales tipos de antenas que existen actualmente, así como también temas especializados como lo son arreglos, antenas de banda ancha y medición y caracterización con instrumentación especializada.
Características del curso
- ID: 022467
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3868
- Horario:
viernes: 4:00 p.m. a 7:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a Junio 7 - Modalidad: Presencial
Seguridad en Redes
En esta asignatura se abordan los aspectos relacionados con el diseño, configuración y evaluación de la seguridad en redes de datos. Los contenidos de la asignatura se pueden agrupar en 4 áreas temáticas. En primer lugar, se describen los fundamentos de las redes de datos y los principios básicos de la ciberseguridad. En la segunda parte se analizan los aspectos relacionados con la criptografía simétrica y asimétrica, las funciones hash y las técnicas de firma digital. La tercera parte de la asignatura está relacionada con la implementación de mecanismos de seguridad en redes de datos y finalmente, en la última parte de la asignatura se describen los tipos de ataques y algunos sistemas de gestión de la seguridad como SIEM y SOAR.
Características del curso
- ID: 21800
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3999
- Horarios:
Sábado: 9:00 a.m. a 12:00 m. - Fechas:
enero 27 a febrero 8
febrero 17 a marzo 8
marzo 17 a junio 7 - Modalidad: Presencial
Redes Inalámbricas de Sensores
Este curso presenta los conceptos fundamentales de las Redes Inalámbricas de Sensores (Wireless Sensor Networks – WSN), una tecnología que empezó a desarrollarse al inicio de los años 2000 y que aún cuenta con relevancia académica e industrial. A través de este curso se discutirán diferentes protocolos propuestos para las WSN, en diferentes capas del modelo OSI. Para cada técnica presentada, se analizarán las ventajas y desventajas de esta, su rendimiento y área de aplicación. Así mismo, se tendrán sesiones prácticas que permitirán al estudiante evaluar sobre nodos reales los mecanismos más populares.
Características del curso
- ID: 33882
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3712
- Horario:
viernes: 1:00 p.m. a 4:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a Junio 7 - Modalidad: Presencial
Tópicos Avanzados de Internet de las Cosas
Este curso aborda los principales desafíos que se presentan en el proceso de desarrollo de una solución de Internet de las cosas, cubriendo las etapas de diseño, implementación, pruebas, despliegue, operación y mantenimiento. En particular, se abordan las problemáticas de consumo energético, conectividad, seguridad, privacidad y gestión; utilizando como hilo conductor el proceso de desarrollo de una solución de IoT.
Características del curso
- ID: 33887
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 4221
- Horario:
martes y jueves: 6:00 p.m. a 8:00 p.m. (remoto)
sábados: 6:00 p.m. a 8:00 p.m. (presencial) - Fechas:
enero 28 a marzo 27 - Modalidad: Alternado
Aprendizaje de Máquina Embebido - TinyML
Curso introductorio a la intersección de los sistemas embebidos y el aprendizaje de máquina. La amplia difusión de los dispositivos embebidos de ultra bajo consumo, así como la aparición de frameworks especializados en aprendizaje de máquina, permitirá la proliferación masiva de dispositivos IoT que soporten inteligencia artificial.
El crecimiento acelerado del aprendizaje de máquina, la facilidad de uso de plataformas como TensorFlow (TF), y las características ubicuas de los sistemas embebidos, convierten al TinyML (Tiny Machine Learning o Edge Computing) en un tópico de estudio fundamental para los estudiantes de maestría y público general interesado.
Características del curso
- ID: 37871
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3674
- Horario:
viernes: 9:00 a.m. a 12:00 m. - Fechas:
enero 31 a junio 6 - Modalidad: Alternado
Procesamiento Digital Señales
La revolución digital de las últimas décadas nos permite utilizar hoy en día una gran variedad de dispositivos que nos aseguran una conectividad y funcionalidad cada vez mejores. Uno de los pilares fundamentales de estos desarrollos, ha sido el procesamiento digital de señales. Por ejemplo, el procesamiento de señales provenientes de sensores de un reloj inteligente, o de las señales inalámbricas de la red celular.
En este curso se presentan los conceptos de señales y sistemas en tiempo continuo y discreto, así como técnicas de análisis más avanzadas tales como muestro, análisis de Fourier en tiempo discreto, filtros digitales, análisis tiempo-frecuencia para señales discretas y filtros adaptativos. Adicionalmente, se realiza una implementación a nivel computacional de estos métodos.
Características del curso
- ID: 021799
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3829
- Horario:
viernes: 4:00 p.m. a 7:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a junio 7 - Modalidad: Presencial
Reconocimiento de Patrones
En este curso se trabajarán las principales técnicas de reconocimiento de patrones que incluye clasificación supervisada y no supervisada de muestras de un proceso. Entre los temas a tratar se encuentra una introducción al reconocimiento de patrones. Teoría bayesiana. Estimación de máxima verosimilitud y Bayesiana. Técnicas no paramétricas. Funciones discriminantes lineales. Métodos estocásticos. Métodos no-métricos.
Características del curso
- ID: 21807
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3843
- Horario:
jueves: 4:00 p.m. a 7:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a junio 7 - Modalidad: Remota
Seguridad en Redes
En esta asignatura se abordan los aspectos relacionados con el diseño, configuración y evaluación de la seguridad en redes de datos. Los contenidos de la asignatura se pueden agrupar en 4 áreas temáticas. En primer lugar, se describen los fundamentos de las redes de datos y los principios básicos de la ciberseguridad. En la segunda parte se analizan los aspectos relacionados con la criptografía simétrica y asimétrica, las funciones hash y las técnicas de firma digital. La tercera parte de la asignatura está relacionada con la implementación de mecanismos de seguridad en redes de datos y finalmente, en la última parte de la asignatura se describen los tipos de ataques y algunos sistemas de gestión de la seguridad como SIEM y SOAR.
Características del curso
- ID: 21800
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3999
- Horarios:
Sábado: 9:00 a.m. a 12:00 m. - Fechas:
enero 27 a febrero 8
febrero 17 a marzo 8
marzo 17 a junio 7 - Modalidad: Presencial
Redes Inalámbricas de Sensores
Este curso presenta los conceptos fundamentales de las Redes Inalámbricas de Sensores (Wireless Sensor Networks – WSN), una tecnología que empezó a desarrollarse al inicio de los años 2000 y que aún cuenta con relevancia académica e industrial. A través de este curso se discutirán diferentes protocolos propuestos para las WSN, en diferentes capas del modelo OSI. Para cada técnica presentada, se analizarán las ventajas y desventajas de esta, su rendimiento y área de aplicación. Así mismo, se tendrán sesiones prácticas que permitirán al estudiante evaluar sobre nodos reales los mecanismos más populares.
Características del curso
- ID: 33882
- Créditos: 4
- Departamento: Electrónica
- No. Clase: 3712
- Horario:
viernes: 1:00 p.m. a 4:00 p.m. - Fechas:
enero 27 a junio 7 - Modalidad: Presencial
Facultad de Ingeniería - Edificio 42
Cra. 7 No. 40-62 Bogotá, Colombia- Tels: (571) 320 8320 Ext. 5275-5274
