Objetivos: • Analizar el problema de la inteligencia artificial, que radica en describir y construir agentes que reciban percepciones provenientes del medio ambiente y que ejecuten acciones. • Abordar los más importantes conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones. • Orientar a los profesionales a encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático. • Abordar de forma sistemática los distintos aspectos, ya asentados en el campo científico de la IA, como es la búsqueda inteligente de soluciones, el razonamiento automático, el aprendizaje automático, el desarrollo automático, la interpretación del lenguaje, la visión artificial y los sistemas robóticos autónomos.
Requisitos: Este Master Profesional en Inteligencia Artificial Avanzada, MPS te prepara para dominar las técnicas de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones con las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático.
A quién va dirigido: • Titulados universitarios especialmente relacionados con el área de Ciencias Informáticas y Computacionales: Ingenieros y tecnólogos.
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CICLO PRIMERO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
MIA101 Inteligencia artificial
MIA102 Resolución de problemas mediante búsqueda
MIA103 Formalismos de representación del conocimiento
MIA104 Razonando con el conocimiento
MIA105 Ingeniería del conocimiento I
MIA106 Modelos en CommonKADS
MIA107 Conocimiento en CommonKADS
MIA108 Plantillas de tareas
MIA109 Evaluación.
CICLO SEGUNDO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
MIA201 Ingeniería del conocimiento II
MIA202 Modelo de comunicación
MIA203 Modelo de diseño
MIA204 Aprendizaje por observación
MIA205 Agentes inteligentes
MIA206 Sistemas que razonan lógicamente
MIA207 Toma de decisiones complejas
MIA208 Procesamiento práctico del lenguaje natural
MIA209 Evaluación.
CICLO TERCERO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL III
MIA301 Inteligencia artificial avanzada
MIA302 Neuronas y transistores
MIA303 Ámbitos de aplicación de la IA
MIA304 Métricas y medidas de similitud
MIA305 Técnicas de factorización matricial
MIA306 Métodos basados en modelos probabilísticos
MIA307 Clasificadores lineales y métodos basados en kernels
MIA308 Optimización mediante multiplicadores de Lagrange
MIA309 Evaluación.
CICLO CUARTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL IV
MIA401 Técnicas Basadas en Búsquedas
MIA402 Redes Neuronales
MIA403 Técnicas de inducción
MIA404 Extracción de Reglas
MIA405 Técnicas de Agrupamiento
MIA406 Ingeniería del Conocimiento
MIA407 Sistemas Multiagentes
MIA408 Verificación y validación
MIA409 Proyecto final.
Acceso a TDR (Contenido Digital en Formato PDF) desde el Campus Virtual de UPE Universidad de los Pueblos de Europa.
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