Objetivos: o El objetivo general de este Master of Science in Artificial Intelligence and Neural Networks, M.Sc., es orientar a los estudiantes con el dominio de la informática, la red neuronal y su implementación en arquitecturas informáticas modernas. o El objetivo específico de este Master of Science in Artificial Intelligence and Neural Networks, M.Sc., es proporcionar a los estudiantes una comprensión básica de los fundamentos teóricos y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales.
Requisitos: Este Master of Science in Artificial Intelligence and Neural Networks, M.Sc., proporciona a los alumnos los conocimientos necesarios para desarrollar una comprensión profunda de los principios de la Redes Neuronales Artificiales y sus aplicaciones en diversos campos de las redes neuronales artificiales profundas. Después de completar el programa, estará calificado para seguir una amplia gama de oportunidades de carrera en los diferentes campos de las Ciencias Computacionales.
A quién va dirigido: El Master of Science in Artificial Intelligence and Neural Networks, M.Sc., está orientado a un amplio grupo de perfiles profesionales como pueden ser: Licenciatura en Ciencias y Tecnología (BSc) en Inteligencia Artificial y Redes Neuronales. El programa de Maestría está diseñado para adultos que trabajan y que ya obtuvieron el título de licenciatura y que cuentan con suficiente experiencia profesional. Puede ser terminado en 24 meses o antes dependiendo de los créditos obtenidos y de la motivación del estudiante. En este programa también se evalúa la experiencia profesional y académica del estudiante para obtener créditos.
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CICLO PRIMERO: REDES NEURONALES ARTIFICIALES I
MAN101 Inteligencia Artificial
MAN102 Neuronas y transistores
MAN103 Métricas y medidas
MAN104 Algoritmos agrupamiento
MAN105 Técnicas de factorización
MAN106 Modelos probabilísticos
MAN107 Métodos de optimización
MAN108 Estadística aplicada
MAN109 Evaluación.
CICLO SEGUNDO: REDES NEURONALES ARTIFICIALES II
MAN201 Redes neuronales I
MAN202 Implementación de redes
MAN203 Sistemas difusos
MAN204 Sistemas de control
MAN205 Computadora inteligente
MAN206 Magnífico wetware
MAN207 Redes neuronales II
MAN208 Ataques a las redes
MAN209 Evaluación.
CICLO TERCERO: REDES NEURONALES ARTIFICIALES III
MAN301 Deep learning
MAN302 Aprendizaje profundo
MAN303 Modelos de perceptrón
MAN304 Autocodificadores
MAN305 Diseño experimental
MAN306 Heurísticas
MAN307 Machine learning I
MAN308 Redes neuronales III
MAN309 Evaluación.
CICLO CUARTO: REDES NEURONALES ARTIFICIALES IV
MAN401 Backpropagatión
MAN402 Identificar digitales
MAN403 Técnicas de aprendizaje
MAN404 Machine learning II
MAN405 Implementar Algoritmos
MAN406 Python lenguaje
MAN407 Capacitar modelo
MAN408 Diferente modelos
MAN409 Proyecto final.
Acceso a TDR (Contenido Digital en Formato PDF) desde el Campus Virtual de Cambridge International University.
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Requisitos: - Ser mayor de 18 años.En este caso se expide el título de “Experto” - Estar en posesión del título de Bachiller, Técnico Superior de Formación Profesional, ser mayor de 25 años con al ...
Requisitos: - Ser mayor de 18 años.En este caso se expide el título de “Experto” - Estar en posesión del título de Bachiller, Técnico Superior de Formación Profesional, ser mayor de 25 años con al ...
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