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Master of Science in Artificial Intelligence and Science of Knowledge, M.Sc. / Master en Inteligencia Artificial y Ciencias del Conocimiento, MCS

EDUCAMIX GROUP
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Máster Online

Precio: 1.350 €

Resumen del máster

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.

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.

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.

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.

Información adicional

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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.

 
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