Máster online
Ofrecer una formación especializada en el área Ciencias, dentro del campo de la Inteligencia Artificial y del Conocimiento. Este Master cubre los tópicos relacionados con los paradigmas de la Inteligencia Artificial (IA) e Ingeniería del Conocimiento (IC). La unificación de estos paradigmas en un Master único, junto con su enfoque pragmático, hace de él una referencia apropiada para su uso tanto en la docencia universitaria como en los desarrollos a nivel industrial. Desde esta doble perspectiva, docente e industrial, posee una amplia proyección de futuro, ya que cada día son más las aplicaciones industriales que utilizan técnicas avanzadas de IA, y, a su vez, los estudiantes de hoy adquieren los fundamentos de IA e IC que utilizarán como ingenieros en el futuro. Mientras tanto, los actuales ingenieros consolidan sus conocimientos en esas materias.
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Objetivos
El Master se estructura en tres partes fundamentales, comienza por las técnicas básicas de IA, para a continuación abordar los aspectos relativos a la metodología CommonKADS en IC, y finaliza con técnicas avanzadas de IA que utilizan la metodología propia de CommonKADS en ejemplos reales.
A quién va dirigido
Titulados universitarios Profesionales de la Ingeniería especailizados en Intelegencia Artificial y del Conocimiento interesados en ampliar conocimientos a nivel de Maestría. Personas de otras áreas académicas interesados en desarrollarse profesionalmente en el campo de la Inteligencia y el Conocimiento Artificial.
Requisitos
Las acciones formativas están diseñadas para propiciar el fomento de las habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo profesional dentro del ámbito de la temática del Master of Science in Artificial Intelligence and Science of Knowledge, M.Sc.
Temario completo de este curso
CICLO PRIMERO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
MAI101 Resolución de problemas IA
MAI102 Formalismos del conocimiento IA
MAI103 Razonando con el conocimiento IA
MAI104 Ingeniería del conocimiento I
MAI105 Aprendizaje I
MAI106 Ingeniería del conocimiento II
MAI107 Aprendizaje II
MAI108 Percepción visual
MAI109 Procesamiento del lenguaje natural
MAI110 Autoevaluación.
CICLO SEGUNDO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
MAI201 Problemas de “Constraint Satisfaction”.
MAI202 Agentes que razonan de manera lógica
MAI203 Sistemas que razonan lógicamente
MAI204 Incertidumbre IA
MAI205 Sistemas de razonamiento over time
MAI206 Toma de decisiones complejas
MAI207 Procesamiento del lenguaje natural
MAI208 Agentes que se comunican
MAI209 Percepción y robótica
MAI210 Autoevaluación.
CICLO TERCERO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL III
MAI301 Neuronas y transistores
MAI302 Métricas y medidas de similitud
MAI303 Extracción y selección de atributos
MAI304 Técnicas de factorización matricial
MAI305 Inteligencia artificial avanzada
MAI306 Optimización
MAI307 Métodos de optimización
MAI308 Algoritmos genéticos I
MAI309 Código fuente en Python
MAI310 Autoevaluación.
CICLO CUARTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL IV
MAI401 Ramas que componen la IA
MAI402 Lógica difusa
MAI403 Redes neurales artificiales I
MAI404 Algoritmos genéticos II
MAI405 Lógica booleana y difusa
MAI406 Redes neurales artificiales II
MAI407 Redes neurales trigonométricas
MAI408 Algoritmos genéticos III
MAI409 Archivos Matlab para el algoritmo
MAI410 Proyecto final.