Introducción a la identificación de sistemas y estimación de parámetros

Este curso presenta los principios fundamentales de la identificación de sistemas, la estimación de parámetros y el aprendizaje basado en datos, y cómo podemos construir modelos matemáticos precisos de sistemas complejos cuando solo tenemos acceso a datos ruidosos del mundo real. A través de esta guía basada en texto, pasará de comprender las observaciones básicas de datos a construir, validar y optimizar representaciones matemáticas robustas de sistemas dinámicos.Aprenderá a extraer patrones significativos del ruido y aplicar herramientas de aprendizaje estadístico a problemas de ingeniería del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de la representación del sistema, la dinámica del ruido y el modelado matemático. - Aplicar técnicas de estimación de mínimos cuadrados y analizar su comportamiento de convergencia. - Configurar filtros de Kalman para estimar estados ocultos en entornos dinámicos ruidosos. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando criterios como la máxima verosimilitud y el criterio de información de Akaike. - Diseñar experimentos informativos para recolectar datos de alta calidad para la identificación de sistemas. - Explore los enfoques modernos de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales y la aproximación de funciones, para el aprendizaje de sistemas complejos. El curso comienza con definiciones esenciales de señales, sistemas y ruido antes de guiarlo paso a paso a través de la estimación clásica, el filtrado de estados y las técnicas modernas de aprendizaje estadístico.Practicará estos conceptos a través del uso de explicaciones escritas y derivaciones matemáticas paso a pasos. Este curso está diseñado para principiantes en ingeniería, ciencia de datos y matemáticas aplicadas que desean dominar los conceptos básicos de modelado de sistemas a partir de datos, sin requisitos previos avanzados.Comience a leer hoy para dominar las bases del modelado del sistema basado en datos.