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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPeralta Ascue, Marleny-
dc.contributor.authorMondragón Contreras, Sergio-
dc.date.accessioned2019-01-29T20:14:19Z-
dc.date.available2019-01-29T20:14:19Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://repositorio.utea.edu.pe/handle/utea/132-
dc.description.abstractLa inteligencia artificial es una sabiduría para elaborar sistemas autómatas con capacidades para emular y superar la inteligencia y talento humano mediante a un conjunto modelos lógicos, físicos, matemáticos intercomunicados. Las redes neuronales backpropagation son procesadores de cálculos matemáticos que pueden ser representados para emular el razonamiento humano. Una configuración de aproximación para absolver una incógnita, responde a la edificación de redes neuronales interconectadas con aforo para desarrollar singularidades humanas u otro tipo de inteligencias superiores. El modelo neuronal backpropagation, abstrae una aproximación de la función de organización y resolución de eventualidades como cerebro humano. Este modelo matemático es capaz de aprender a través de un aprendizaje supervisado de patrones de conocimiento. Se investigó un sistema que involucran tres disciplinas, ingeniería de sistemas, electrónica y mecánica que sintetizan en un androide semi-autónomo que emula el comportamiento humano como; razonar, hablar, escuchar, movimiento mecánico. Se desarrolló y probó tres sistemas integrados que interactúan sincronizados. Estos sistemas son; un sistema de control (software de control del computador y la placa madre del robot), sistema electrónico (electrónica de control de controladores y fuentes de energía de los motores CC), y un sistema mecánico (mecánica de movimientos).es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Tecnológica de los Andeses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.sourceUniversidad Tecnológica de los Andeses_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - UTEAes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectRed neuronales_ES
dc.subjectAndroidees_ES
dc.subjectBackpropagationes_ES
dc.titleSistema de inteligencia artificial para el control de androides autónomoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas e Informáticaes_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas e Informáticaes_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Tecnológica de los Andes. Facultad de Ingenieríaes_ES
thesis.degree.programRegulares_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
dc.publisher.countryPE-
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/ 0000-0002-0708-8565-
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis-
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional-
renati.discipline612156-
renati.jurorChiclla Carrasco, Edison-
renati.jurorTapia Molina, Toribio-
renati.jurorChávez Vásquez, Eduardo-
renati.advisor.dni00493278-
renati.author.dni44534058-
Aparece en las colecciones: Escuela Profesional de Sistemas e Informática

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