MatLab 2022

Duración: 16 horas
Nivel:    I

SUMILLA

El curso de Computación Aplicada con MATLAB (nivel I), tiene una duración de 16 horas (4 sesiones) y está orientado a todos los alumnos y profesionales de las carreras de ciencias e ingeniería. Se enfoca principalmente a la familiarización del usuario con el programa y sus diversas herramientas para el cálculo numérico, simbólico y programación.

Este curso proporcionará los fundamentos para: Operar con vectores y matrices, realizar gráficos en 2-D y 3-D, resolver ecuaciones y sistemas de ecuaciones lineales, no lineales, diferenciales y en derivadas parciales, así como para integración y diferenciación numérica, simbólica, interpolación, programación, simulación dinámica, etc.

Para este curso, es recomendable (pero no excluyente) que el alumno cuente con conocimientos básicos de Álgebra lineal, cálculo diferencial e integral.

OBJETIVOS

• Ayudar al alumno a desarrollar las habilidades para aprovechar el potencial de todas las herramientas de MATLAB.
• Fortalecer los fundamentos teóricos necesarios para el dominio de MATLAB (Análisis matemático, álgebra lineal, métodos numéricos, programación, etc.).
• Utilizar MATLAB para la solución de problemas presentados en muchas ramas de la ciencia e ingeniería.
• Utilizar Simulink para simulación y control de sistemas dinámicos.
• Llevar la programación a un nivel superior con el desarrollo de interfaces gráficas de usuario.

ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

El participante del curso tendrá clases teóricas y prácticas en cada sesión, para lo cual contará con una pc de escritorio adecuada y con el software habilitado. Se espera también la participación del alumno (preguntas y respuestas al momento) con el fin de acelerar el aprendizaje.

CONTENIDO DEL CURSO

Sesión 1:

Variables, Números y Funciones 

• El entorno de trabajo de MATLAB
• Tipos de datos
• Operadores aritméticos, relacionales y lógicos
• Funciones internas de MATLAB

Sesión 2:

Matrices, Vectores y Álgebra Lineal

• Creación de vectores y matrices
• Operaciones básicas con vectores y matrices
• Operaciones avanzadas con vectores y matrices
• Álgebra lineal

Sesión 3:

Gráficas en 2-D y 3-D

• Gráficas bidimensionales
• Subgráficas
• Gráficas tridimensionales
• Edición de gráficas

Sesión 4:

Programación en MATLAB

• Creación de scripts y funciones
• Estructuras repetitivas (for, while)
• Estructuras condicionales (if, case)
• Aplicaciones a la ciencia e ingeniería

Sesión 5:

Métodos Numéricos con MATLAB

• Ecuaciones y sistemas de ecuaciones no lineales.
• Regresión e interpolación numérica.
• Derivación e integración numérica.
• Ecuaciones diferenciales ordinarias.

Sesión 6:

Cálculo simbólico con MATLAB

• Variables simbólicas y evaluación de expresiones simbólicas.
• Algebra lineal y resolución de ecuaciones.
• Límites, continuidad y series.
• Derivadas, integrales y ecuaciones diferenciales.

Sesión 7:

Simulación y control de sistemas dinámicos con Simulink

• Entorno gráfico de Simulink.
• Librería de funciones.
• Simulación de sistemas dinámicos.
• Diseño de sistemas de control automático.

Sesión 8:

Desarrollo de Interfaces gráficas de usuario

• Funcionamiento de una aplicación GUI.
• Manejo de datos entre los elementos de la aplicación y un archivo .m.
• Sentencias get, set, mensajes de usuario y botones personalizados.
• Programas diversos.

MATLAB – Nivel II

PRESENTACIÓN:

MATLAB es el lenguaje de programación de alto nivel y software de computación preferido por millones de ingenieros y científicos en todo el planeta. Está presente en naves espaciales, en equipos de telecomunicación, en sistemas de procesamiento de señales, en dispositivos para monitoreo de la salud, en sistemas electrónicos, en robots, en sistemas de control automático, en sistemas de seguridad de automóviles y en muchas aplicaciones más.

En este curso se utilizará MATLAB para estudiar aplicaciones en diversos campos del conocimiento, tales como: simulación de sistemas, inteligencia artificial, optimización, finanzas computacionales, control automático y procesamiento de imágenes. Se utilizará Simulink, Simscape y varios toolboxes, tales como: Statistics and Machine Learning Toolbox, Optimization Toolbox, Curve Fitting Toolbox, Symbolic Math Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox.

OBJETIVO GENERAL:

Que el participante aprenda a utilizar técnicas avanzadas de programación que le permitan incrementar su productividad y liderar el desarrollo de soluciones computacionales con MATLAB.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

• Aprender a construir modelos gráficos para simulación con Simscale
• Estudiar las diversas técnicas de optimización a través del Optimization Toolbox
• Diseñar sistemas de control automático con la aplicación Control System Designer
• Diseñar modelos neuronales, difusos y basados en machine learning.

DIRIGIDO A:

Profesionales de las especialidades de ciencias e ingeniería con conocimientos básicos o intermedios en el uso del software, así como a todas las personas interesadas en MATLAB que han llevado el curso de nivel I de nuestra institución.

ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE:

• El curso será dictado online en tiempo real (100% interacción directa con el docente). Tendrá una duración de 16 horas y se llevará a cabo en 4 sesiones de 4 horas cada una.
• Se repasarán los fundamentos más importantes y se darán recomendaciones clave para que el estudiante pueda interiorizar los nuevos conocimientos de manera exitosa.
• Se resolverán aplicaciones prácticas mediante talleres realizados durante las clases.

ESTRUCTURA:

 Módulo 1: Simulación de sistemas físicos con Simscape

• Enfoques de modelado
• Bibliotecas basadas en Simscape
• Introducción a las redes físicas
• Ejemplos de aplicación

 Módulo 2: Optimización con MATLAB

• Optimización no lineal
• Ajuste de curvas con algoritmos de optimización
• Programación lineal
• Programación lineal mixta entera

 Módulo 3: Sistemas de Control Automático

• Modelado matemático
• Control de procesos con Simulink
• La aplicación Control System Designer
• Introducción al control moderno

 Módulo 4: Introducción a la Inteligencia Artificial

• Machine Learning
• Redes neuronales
• Lógica difusa
• Algoritmos genéticos