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Asesoramiento y Cursos
con Atención Personalizada Mediante Internet
Cursos 2020
Apoyo “on-line” para tí
Te invitamos a conocer la
oferta de los cursos en
línea para el 2020.
En e s t e ca t á l ogo ,
encontrarás información
detallada de los contenidos
de cada uno de ellos.
Podrás conocer las
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y de evaluación, los
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para este interesante y
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ACAPMI: Cursos 2020
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¿Quiénes somos?
ACAPMI : Asesoramiento y Cursos con Atención Personalizada Mediante
Internet, es una organización de apoyo a la enseñanza y aprendizaje, que
facilita la comunicación, y se encarga de garantizar la calidad de dicho
proceso. Brinda soporte administrativo y técnico para asegurar el éxito de
los cursos, así como la satisfacción de nuestros clientes.
Con las asesorías y cursos que ofrecemos, brindamos apoyo técnico y académico a estudiantes de pre-grado y post-grado, así como a gerentes y profesionales de ingeniería.
¿Qué ofrecemos?
Asesorías técnicas, metodológicas y científicas para la el desarrollo de proyectos, trabajos de grado y tesis doctorales en Ingeniería.
Cursos ACAPMI estructurados, planificados y organizados para alcanzar las competencias de una manera eficaz y eficiente a través de internet. Además, están diseñados para que en un tiempo relativamente corto, se pueda comprobar el avance en los objetivos.
El cupo máximo de cada curso es de cinco (5) estudiantes, lo cual permite al profesor dar atención personalizada a los inscritos, y promover el trabajo colaborativo entre los participantes. Cada curso tiene una duración de 20 horas, repartidas en forma homogénea en 5 semanas académicas. Se realizan semanalmente 2 sesiones de 2 horas.
Precio de asesoramiento individual con 10 horas de teleconferencia: USD 60.
Precio de cada curso con 20 horas de teleconferencia: USD 100.
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Cursos Lapso 2020
ACAPMI te ofrece cursos en línea, en las siguientes áreas.
Ingeniería :
Lógica Difusa y sus Aplicaciones
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Control con Lógica Difusa
Técnicas para Toma de Decisiones con Múltiples Criterios
Métodos de Investigación en Ingeniería
Investigación en Ciencias del Diseño (“Design Science Research”)
Pre-desarrollo de Nuevos Productos
Investigación y Desarrollo de proyectos:
Asesoramiento en Proyectos y Trabajos de Grado de Ingeniería de Control de Procesos
Asesoramiento en Proyectos y Trabajos de Grado de Ingeniería Electrónica
Asesoramiento en Proyectos y Trabajos de Grado en Ciencias de la Computación
Asesoramiento en Tesis Doctorales de Ingeniería
Contamos con experticia técnica y metodológica para ayudar a seleccionar temáticas,
avanzar en anteproyectos y completar exitosamente las investigaciones planteadas.
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T e invitamos a conocer las características y contenidos
de nuestros cursos y a participar con nosotros.
ACAPMI: Cursos Lapso 2020
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Ingeniería:
Introducción a los Sistemas Digitales 7
Lógica Difusa y Aplicaciones 8
Introducción a la Inteligencia Artificial 9
Fundamentos de Sistemas de Instrumentación 10
Técnicas para Toma de Decisiones con Múltiples Criterios 11
Investigación y Desarrollo de proyectos:
Investigación en Ciencias del Diseño 13
Pre-desarrollo de Nuevos Productos 14
Contenido Pág.
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INGENIERIA
ACAPMI – Asesoramiento y Cursos con Atención Personalizada
Mediante Internet
Nombre del Curso Introducción a los Sistemas Digitales
Código IN-104 Total Horas 20
Propósito
Este curso se fundamenta en la aplicación de conceptos, técnicas y métodos propios de los sistemas digitales, para la comprensión integral de los mismos. Permitirá al estu-diante, la comprensión del funcionamiento y la aplicabilidad de los sistemas computari-zados, en el diseño de sistemas basados en los principios y la funcionalidad de los dis-positivos lógicos.
Objetivos de Aprendizaje
Al finalizar este curso, el estudiante estará en capacidad de:
1) Aplicar las teorías, técnicas y modelos para el análisis, comprensión y aplicación de los elementos básicos que componen un sistema digital.
2) Diseñar sistemas electrónicos utilizando dispositivos lógicos.
3) Diseñar proyectos utilizando dispositivos propios de los sistemas digitales.
Contenidos
Introducción a la electrónica digital. El álgebra de Boole Compuertas lógicas como elementos básicos de la electrónica digital. Sistemas de numeración y códigos numéricos. Circuitos lógicos combinacionales y secuenciales.
Diseño de sistemas de aplicación utilizando dispositivos lógicos.
Estrategias
Actividades colaborativas, estrategias basadas en problemas y estudio individualiza-do.Reflexiones sobre el tema mediante guías de estudio, resolución de problemas, aná-lisis de casos, simulaciones con software de aplicación, diseño de prototipos.
Recursos
Guías de estudio, láminas, transparencias, computador, internet, software de aplicación, manuales de dispositivos electrónicos.
Evaluación
Resolución de problemas. Desarrollo de proyecto.
Bibliografía
Wakerly, J. (2001) Diseño Digital, Principios y práctica. Prentice Hall Hispanoamericana. Wakerly, J. (2005) Digital Design: Principles and Practices. 4th Edition. Pearson. Tocci, R. (2007) Sistemas Digitales: Principios y Aplicaciones, 10/ed. Prentice Hall His-panoamericana. Tocci, R. (2017) Digital Systems. 12th Edition. Pearson. Sandige R. (2001). Digital Design Essentials. Prentice Hall. Tokheim, R. (1995) Principios Digitales. Mc Graw Hill. Disponible (versión anterior) en: https://brujoolmeca.files.wordpress.com/2011/01/libro-principios-digitales-roger-l-tokheim.pdf
ACAPMI – Asesoramiento y Cursos con Atención Personalizada
Mediante Internet
Nombre del Curso Lógica Difusa y sus Aplicaciones
Código IN-106 Total Horas 20
Propósito
Este curso permite a los participantes obtener una visión general de lógica difusa. Igual-mente, permite aplicar la lógica difusa al razonamiento aproximado y sistemas de inferen-cias difusas.
Objetivos de Aprendizaje
Al finalizar este curso, el estudiante estará en capacidad de:
1) Explicar aspectos fundamentales sobre Teoría de Conjuntos Difusos y Lógica Difusa.
2) Aplicar conocimientos básicos sobre Conjuntos Difusos y Lógica Difusa a proble-mas de ingeniería.
Contenidos
Conjuntos difusos: Introducción. Definiciones básicas. Operaciones con conjuntos difusos.
Lógica difusa y Razonamiento Aproximado: Variables lingüísticas. Proposiciones difusas. Cuantificadores difusos. Bordes lingüísticos. Aplicaciones de lógica difusa.
Sistemas de Inferencia Difusa: Introducción. Difusificación. Reglas difusas. Desdifusifica-ción. Herramientas de diseño. Implementación de un ejemplo de aplicación.
Lógica difusa y control: Reglas de inferencia. Representación de un conjunto de reglas. Tipos de controladores difusos. Ejemplos.
Números difusos: Concepto de número difuso. Operaciones con números difusos. Arit-mética con números difusos.
Otras aplicaciones de conjuntos difusos y lógica difusa: Modelado difuso. Sistemas neuro-difusos. Lógica difusa y algoritmos genéticos. Ejemplos de aplicación en diversas áreas.
Implementación de un ejemplo de aplicación: Selección de un problema a resolver. Análi-sis del problema. Determinación de métodos y herramientas a utilizar. Desarrollo de la solución.
Estrategias
Exposiciones parte del profesor, participación activa de los cursantes, investigación biblio-gráfica, reflexiones sobre el tema, resolución de problemas, simulaciones con software de aplicación.
Recursos Láminas, transparencias, computador, internet, guías de estudio, software de aplicación.
Evaluación Exposición sobre lógica difusa y aplicaciones. Trabajo práctico sobre lógica difusa.
Bibliografía
Jang, J.; Sun, C., y Mizutani, E. (2002). Neuro-Fuzzy and Soft Computing. Prentice Hall.
Klir, G. y Yuan, B. (1.995) Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. Theory and Applications. Prentice Hall.
Ross, T. (2010). Fuzzy Logic with Engineering Applications. John Wiley and Son, Ltd. Third Edition.
Zimmermann, H. (2001) Fuzzy Set Theory- and Its Applications. Fourth Edition. Academic Publishers.
Zimmermann, H. (2010). Fuzzy set theory. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(3), pp. 317-332.
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Nombre del Curso Introducción a la Inteligencia Artificial
Código IN-110 Total Horas 20
Propósito Este curso permite a los participantes obtener una visión general de la Inteligencia Artifi-cial, y aplicarla a problemas prácticos.
Objetivos de Aprendizaje
Al finalizar este curso, el estudiante estará en capacidad de:
1) Explicar aspectos fundamentales sobre Inteligencia Artificial. 2) Aplicar conocimientos básicos sobre Inteligencia Artificial.
Contenidos
Inteligencia Artificial y Sistemas Basados en Conocimiento. Evolución histórica. Paradig-mas. Ingeniería del Conocimiento. Búsqueda Heurística. Resolución de problemas. Pro-cedimiento general de búsqueda. Sistemas Expertos. Representación de la imprecisión y la incertidumbre. Teoría de la probabilidad. Métodos basados en conjuntos borrosos (difusos). Aprendizaje e inducción de conocimiento. Aprendizaje de Máquinas, redes neu-ronales y algoritmos genéticos.
Estrategias Exposiciones parte del profesor, participación activa de los cursantes, investigación bi-bliográfica, reflexiones sobre el tema, resolución de problemas.
Recursos Láminas, transparencias, computador, Internet, bibliografía.
Evaluación Exposición sobre Inteligencia Artificial y aplicaciones. Trabajo práctico sobre Inteligencia Artificial.
Referencias
Russell S. y Norvig, P. (2004). Inteligencia Artificial, Un Enfoque Moderno. 2ª Edición. Prentice Hall.
Russell, S. y Norvig, P. (2014). Artificial Intelligence. A Modern Approach. Third Edi-tion. Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Education
Giarratano, J. y Riley, G. (2001). Sistemas Expertos. Principios y Programación. Ter-cera Edición International Thomson Editores.
Palma, J. y Marín, J. (2008). Inteligencia Artificial. Métodos, Técnicas y Aplicaciones. Madrid: McGraw-Hill/Interamericana de España.
Pajares, G. y Santos, M. (2006). Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento. Alfaomega, Ciudad de México.
Ponce, P. (2010). Inteligencia Artificial con Aplicaciones a la Ingeniería. Editorial Alfaomega. Ciudad de Mexico.
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Mediante Internet
Nombre del Curso Fundamentos de Sistemas de Instrumentación
Código IN-404 Total Horas 20
Propósito
Este curso es fundamental en cualquier plan de estudios de ingeniería, pues involucra los fundamentos básicos de medición e instrumentación como lo son el estudio, el análisis y la selección de instrumentos para medir variables industriales, así como una introducción al control de procesos.
Objetivos de Aprendizaje
Al finalizar este curso, el estudiante estará en capacidad de:
1) Identificar las partes y componentes de un proceso y analizar su funcionamiento.
2) Seleccionar instrumentos de medición utilizando la información técnica contenida en ma-nuales editados por los fabricantes de los mismos.
3) Resolver problemas de aplicación industrial relacionados a la medición de variables como
Contenidos
Definiciones básicas de Control: Señales. Sistemas. Elementos de un sistema. Tipos de sistemas y características.
Instrumentos. Clasificación de los instrumentos: de acuerdo a su construcción, de acuerdo a su función y según la variable controlada. Calibración de los instrumentos. Sistemas de unidades. Factores de selección o características de los instrumentos. Características de los instrumentos. Ejemplos. Normas de representación gráfica de instrumentos (Normas ISA S5.1). Ejercicios de aplicación.
Instrumentos medidores de presión. Definición de presión. Tipos de presión. Manómetros de forma de U. Bourdon. Fuelles. Diafragmas. Presostatos. Ejercicios.
Instrumentos medidores de nivel. Medición directa. Medición Indirecta. Ejercicios.
Instrumentos medidores de temperatura. Medición de temperatura. Termómetros locales. Termómetros remotos. RTD. Termocuplas. Tipos de termocuplas. Selección. Ejercicios de aplicación.
Estrategias Exposiciones parte del profesor, participación activa de los participantes, reflexiones sobre el tema, ejercicios de aplicación.
Recursos Láminas, transparencias, computador, internet, bibliografía.
Evaluación Exposición sobre un sistema de medición seleccionado por el participante, el cual debe ser analizado y explicado haciendo uso de los conocimientos adquiridos durante el curso.
Bibliografía
Creus, A. (2014). Instrumentación Industrial. 8ª Edición. Editorial Marcombo.
Creus, A. (2009). Instrumentos industriales, su ajuste y calibración. 3ª Edición. Editorial Marcombo.
Dunn, W. (2005). Fundamentals of Industrial Instrumentation and Process Control. McGraw-Hill. Disponible en: http://index-of.co.uk/Electronics/Fundamentals%20of%20Industrial%20Instrumentation%20and%20Process%20Control%20%5Bby%20William%20Dunn%5D.pdf
Ogata, K. (2010). Ingeniería de Control Moderna. 5ª Edición. Pearson Educación, S.A. Ma-
drid. Disponible en: http://www.frenteestudiantil.com/upload/material_digital/Ingenieria%
20de%20Control%20moderna%20-%20Ogata%20-%205ta.pdf
Smith, C y Corripio, B (2006). Control Automático de Procesos. Editorial Limusa. México.
Smith, C y Corripio, B (1991). Control Automático de Procesos.1ª Edición. Editorial Limusa.
México. Disponible en: ftp://ftp.unicauca.edu.co/
Documentos_Publicos/.backup_20062011/.DEIC.back/docs/Materias/Instrumentacion%20Industrial/
Principles_and_Practice_of_Automatic_Process_Control_[Smith_&_Corripio,_Wiley_1997](782s).pdf
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Mediante Internet
Nombre del Curso Técnicas para Toma de Decisiones con Múltiples Criterios
Código IN-505 Total Horas 20
Propósito
El Curso “Toma de Decisiones con Múltiples Atributos” tiene como propósito principal
estudiar y aplicar fundamentos y métodos para la selección de las “mejores” alternativas de
entre varias preseleccionadas, descritas en términos de sus atributos, los cuales se definen
generalmente como características que describen en parte el estado de un producto o siste-
ma. Los fundamentos y métodos considerados pueden contribuir a mejorar los procesos de
toma de decisiones gerenciales y de ingeniería, y con ello incrementar la productividad en
organizaciones.
Objetivos de Aprendizaje
- Conocer la importancia de la toma de decisiones con múltiples atributos en la solución de
problemas de ingeniería y gerencia.
- Conocer la importancia de la participación en las decisiones de carácter grupal.
- Seleccionar, entre los enfoques estudiados, el o los de mayor aplicabilidad para el análisis
de problemas y la toma de decisiones.
- Aplicar métodos para la toma de decisiones con múltiples atributos a casos de estudio
presentados en artículos científicos y técnicos.
Contenidos
Bases teóricas para la toma de decisión con atributos nítidos y borrosos. Métodos Aditivos
Ponderados Simples SAW y FSAW. Técnicas para Preferencias de Orden por Similitud con
una Solución Ideal TOPSIS y FTOPSIS. Procesos de jerarquía Analítica AHP y FAHP. Otros
métodos. Tomas de decisiones grupales. Aplicaciones.
Estrategias Exposiciones parte del profesor, participación activa de los cursantes, análisis de ejemplos, resolución de problemas,.
Recursos Láminas, multimedia, computador, internet, guías de estudio, softwares de aplica-ción.
Evaluación Exposiciones de los participantes. Solución de un problema de toma de decisiones con múltiples atributos.
Bibliografía
TZENG, G. Y HUANG, J. (2011). Multiple Attribute Decision Making. Methods and Applications. CRC Press, Boca Raton, USA .
KAHRAMAN, C. (ED.) (2008). Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. New York: Springer USA.
LAMEDA, C.(2018). Metodología Inteligente en la Selección Eficaz de Ideas con Atributos Borrosos para el Desarrollo de Nuevos Productos. Tesis Doctoral, Univer-sidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José De Sucre”, Barquisimeto, Venezuela.
NĂDĂBAN, S.; DZITAC, S.; DZITAC, I. (2016). Fuzzy TOPSIS: A General View. Procedia Computer Science, N° 91, pp. 823-831.
ROUHANI, S., GHAZANFARI, M., & JAFARI, M. (2012). Evaluation model of busi-ness intelligence for enterprise systems using fuzzy TOPSIS. Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 3, pp. 3764-3771.
SAATY, T. L.; ERGU, D. (2015). When is a decision-making method trustworthy? Criteria
for evaluating multi-criteria decision-making methods. International Journal of Information
Technology & Decision Making, Vol. 14, N° 6, 1171-1187 .
ACAPMI: Cursos Lapso 2020
nvestigación
y Desarrollo de proyectos
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Nombre del Curso Investigación en Ciencias del Diseño
Código MI-0013 Total Horas 20
Propósito
El curso introduce a los estudiantes en el campo de la Investigación en Ciencias del Diseño (“Design Science Research”, DSR). Proporciona información sobre las diversas perspectivas de DSR: la base teórica de DSR, los marcos y los métodos para llevar a cabo DSR y la contribu-ción de DSR en forma de teorías de diseño. Con este conocimiento, los estudiantes podrán evaluar el rigor y la relevancia de DSR en general, y también estarán preparados para planificar y ejecutar con éxito sus propios proyectos de investigación orientados al diseño.
Objetivos de Aprendizaje
- Evaluar críticamente la idoneidad de la investigación experimental y la investigación de la ciencia del diseño para tratar diferentes tipos de preguntas de investigación.
- Demostrar una comprensión de los elementos fundamentales de la Investigación en Ciencias del Diseño.
- Diseñar un proyecto de investigación que utilice un enfoque de ciencia del diseño.
Contenidos
La Ciencia del Diseño. Investigación en Ciencias del Diseño. Clases de problemas y tipos de artefactos. Planteamiento de Peffer et al (2006). Marco de trabajo de Johannesson y Perjon (2014). Método de Dresch et al (2015). Otras propuestas. La Metodología de Investigación Ho-lística y su relación con la Investigación en Ciencias del Diseño. Aplicación de la Investigación en Ciencias del Diseño
Estrategias
Exposiciones por parte del profesor, participación activa de los cursantes, investigación biblio-gráfica, reflexiones sobre el tema, discusión sobre los fundamentos filosóficos y prácticos de la Investigación en Ciencias del Diseño.
Recursos Láminas, computador, Internet, bibliografía.
Evaluación Exposición sobre los fundamentos filosóficos de la Investigación en Ciencias del Diseño. Tra-bajo práctico sobre el desarrollo del proyecto de Investigación en Ciencias del Diseño.
Bibliografía
1. DRESCH, A.; Lacerda, D.; Antunes, J. (2015). Design Science Research: A Method for Science and Technology Advancement. Springer, Cham, Switzerland.
2. HEVNER, A.; Chatterjee, S. (2010). Design Research in Information Systems. Springer Science+Business Media.
3. JOHANNESSON, P.; Perjons, E. (2014). An Introduction to Design Science. Springer Cham, Suiza.
4. THUAN, N.H., Drechsler, A., Antunes, P. (2019). Construction of design science research questions. Commun. Assoc. Inf. Syst. Vol. 44, no. 1, pp. 18-31 .
5. VAISHNAVI, V.; Kuechler, W. (2015). Design Science Research Methods and Patterns: Innovating Information and Communication Technology. 2nd Edition. CCR Press, Boca Raton, USA, 373 p.
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Nombre del Curso Pre-desarrollo de Nuevos Productos
Código GE-002 Total Horas 20
Propósito
El Curso “Pre-desarrollo de Nuevos Productos” tiene como propósito principal estudiar y aplicar fundamen-
tos y métodos para abordar en forma organizada la etapa previa al desarrollo de nuevos productos. Los funda-
mentos y métodos considerados pueden contribuir a mejorar los procesos de toma de decisiones gerenciales
y de ingeniería, y con ello incrementar la productividad en organizaciones.
Objetivos de Aprendizaje
-Conocer la importancia del proceso de pre-desarrollo de nuevos productos en las empresas.
- Analizar varios modelos descriptivos del pre-desarrollo de nuevos productos.
- Analizar las tareas que incluye el pre-desarrollo de nuevos productos.
- Estudiar factores de éxito y problemas en las actividades de pre-desarrollo.
-Aplicar los fundamentos estudiados sobre el pre-desarrollo de nuevos productos a casos de estu-
dio.
Contenidos
Introducción al proceso de pre-desarrollo de nuevos productos. Modelos descriptivos del pre-desarrollo de nuevos productos. Análisis de las tareas que incluye el pre-desarrollo de nuevos productos. Factores de éxito y problemas en las actividades de pre-desarrollo. Aplicación de los fundamentos sobre el pre-desarrollo de nuevos productos a casos de estudio.
Estrategias
-Exposiciones por parte de los estudiantes.
-Análisis de trabajos de investigación previos relacionados en el área específica tratada.
-Aplicación de los fundamentos sobre el pre-desarrollo de nuevos productos.
Materiales Láminas, computador, Internet, guías de estudio, bibliografía.
Evaluación
- Exposición.
- Actividad individual constituida por la aplicación de fundamentos sobre el pre-desarrollo de nuevos productos a casos de estudio
Bibliografía
DORNBERGER, U., Suvelza, A. y Bernal, L. (Eds.). (2012). Gestión de la fase temprana de la inno-vación. Intelligence 4 Innovation en cooperación con International SEPT Program, Leipzig
GOFFIN, K. & Mitchell, R. (2010). Innovation Management. 2nd edition. Palgrave Macmillan, New York .
GORCHELS, L. (2012). The Product Manager's Handbook. 4/E. McGraw Hill, New York .
KAHN, K. (2013). The PDMA handbook of new product development. Third Edition. John Wiley & Sons,
Inc., Hoboken, New Jersey, USA..
KERSNER, H. (2019). Innovation Project Management. Wiley, Hoboken, New Jersey, USA.
LAMEDA, C. (2018). Metodología Inteligente en la Selección Eficaz de Ideas con Atributos Borrosos para el
Desarrollo de Nuevos Productos. Tesis Doctoral, Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio
José De Sucre”, Barquisimeto, Venezuela-
LERMA, A. (2014). Desarrollo De Nuevos Productos. Una Visión Integral. Cuarta Edición. Cengage Learning .
MORENO, M. (2013). Las actividades de predesarrollo en la innovación de productos: determinantes y resul-
tados. Tesis Doctoral, Universidad de Murcia, Murcia .
SCHNARCH, A. (2013). Desarrollo de Nuevos Productos. Sexta Edición. McGraw Hill, México .
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