Master en Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial, MSE
Master
Online
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Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
600h
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Duración
Flexible
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Inicio
Fechas a elegir
En este Master en Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial, MSE, organizado en teoría y práctica, se balancean las necesidades de un programa de sistemas expertos. De tal manera, abarca los temas centrales de la materia como representación del conocimiento, sistemas neurales artificiales, métodos de inferencia, razonamiento bajo incertidumbre, razonamiento inexacto y diseño de sistemas expertos. Aunque para este programa es positivo tener conocimientos de inteligencia artificial, este Master contiene un programa suficientemente amplio para que el alumno domine perfectamente la materia.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
1. Ofrecer una formación especializada en el área de Ingeniería y Tecnología, dentro del campo de los Sistemas de Expertos e Inteligencia Artificial..
2. Conocer los temas centrales de la materia como representación del conocimiento, sistemas neurales artificiales, métodos de inferencia, razonamiento bajo incertidumbre, razonamiento inexacto y diseño de sistemas expertos.
3. 0rientar a los profesionales en Sistemas Expertos sobre la estructura de tareas genéricas para modelar conocimiento de acuerdo a la metodología de ayuda al desarrollo de sistemas expertos.
4. Formar parte del equipo de ingeniería en sistemas expertos en empresas de tecnología electrónica.
2. El programa de Maestría esta 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.
Una vez finalizado y superado el Master, el alumno estará preparado para desarrollar su trabajo en los siguientes ámbitos:
1. Empresas de tecnología avanzada en sistemas de expertos.
2. Instituciones tecnológicas en investigación de sistemas expertos pública y privada.
Al finalizar la programación de estudios el alumno recibirá la Certificación que avala los conocimientos adquiridos a través de los estudios realizados: Master en Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial, MSE.
Todas las titulaciones son entregadas debidamente legalizadas, con su Diploma, Certificado de Estudios y Cerificado Académico.
Debemos dar un paso atrás, y buscar aquello que hace diferente a nuestra entidad educativa, no lo que hacemos igual que las demás… y potenciarla. Dejar de utilizar como norte de nuestra brújula al líder del segmento, y centrarnos en lo más importante de nuestro modelo de educación: el alumno. Porque es él quien tiene la respuestas, no la competencia.
Recibirá dossier informativo. Tener un Master aporta un plus a los licenciados de cara a incorporarse en el mercado laboral y a los profesionales que ya están trabajando les permite especializarse en esta área del conocimiento.
Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Lógica
- Computación
- Sistemas Expertos
- Redes proposicionales
- Redes causales
- Paradigmas en la utilización de los marcos
- Estrategia irrevocable
- Estrategias de exploración de alternativas
Profesores
Federico Condori Ocaña
TUtor
Doctorado en Ciencias por la Universidad Nacional Federico Villarreal (Perú). Ha trabajado en varias universidades latinoamericanas y norteamaricanas y actualmente ejerce su labor de tutor en las áreas relacionadas con su doctorado.
Temario
CICLO PRIMERO: SISTEMAS EXPERTOS I
MSE101 Perspectiva histórica y conceptual
MSE102 Concepto de inteligencia artificial
MSE103 Idea intuitiva del comportamiento artificial
MSE104 Perspectiva histórica de la I.A.
MSE105 Aspectos metodológicos en la I.A.
MSE106 Niveles de computación
MSE107 Nivel de conocimiento de Allen Newell
MSE108 Agente observador y los dos dominios de descripción
MSE109 Estructura de tareas genéricas para modelar conocimiento
MSE110 I.A. simbólica versus I.A. conexionista
MSE111 Fundamentos y técnicas básicas de búsqueda
MSE112 Planteamiento del problema
MSE113 Espacios de representación
MSE114 Búsqueda en integración simbólica
MSE115 Búsqueda sin información del dominio
MSE116 Reducción del problema
MSE117 Algoritmo general de búsqueda en grafos
MSE118 Búsqueda heurística
MSE119 Elementos implicados
MSE120 Autoevaluación.
CICLO SEGUNDO: SISTEMAS EXPERTOS II
MSE201 Estrategia irrevocable
MSE202 Estrategias de exploración de alternativas
MSE203 Búsqueda con adversarios
MSE204 Análisis de medios-fines
MSE205 Lógica en la representación del conocimiento
MSE206 Lógica de proposiciones
MSE207 Lógica de predicados
MSE208 Deducción automática: resolución
MSE209 Extensiones de la lógica clásica
MSE210 Reglas: Antecedentes y consecuentes
MSE211 Componentes básicos de los S.B.R.
MSE212 Estructura de las reglas
MSE213 Inferencia: Comparación de patrones
MSE214 Control del razonamiento
MSE215 Explicación del razonamiento
MSE216 Tratamiento de la incertidumbre
MSE217 Valoración: Expresividad y tratabilidad
MSE218 Redes asociativas
MSE219 Grafos relacionales
MSE220 Autoevaluación
CICLO TERCERO: SISTEMAS EXPERTOS III
MSE301 Redes proposicionales
MSE302 Redes de clasificación
MSE303 Redes causales
MSE304 Marcos y guiones
MSE305Herramientas basadas en marcos
MSE306 Inferencia mediante marcos
MSE307 Inferencia mediante guiones
MSE308Paradigmas en la utilización de los marcos
MSE309 Sistemas Expertos: Estructura, característica y ventajas.
MSE310 Escenarios y funciones
MSE311 Tareas genéricas: ejemplos de monitorización y diagnóstico
MSE312 Metodología de ayuda al desarrollo de sistemas expertos
MSE313 Ayudas a la implementación
MSE314 Validación y evaluación
MSE315 Aspectos básicos en la explicación del razonamiento
MSE316 Aprendizaje: Concepto
MSE317 Aprendizaje: Objetivos
MSE318 Tipos de aprendizaje I
MSE319 Tipos de aprendizaje II
MSE320 Autoevaluación
CICLO CUARTO: SISTEMAS EXPERTOS IV
MSE401 Redes Semánticas y marcos
MSE402Técnicas Basadas en Búsquedas Ciegas
MSE403 Técnicas Basadas en Búsquedas Heurísticas
MSE404 Técnicas de satisfacción de restricciones
MSE405 Computación evolutiva
MSE406Reconocimiento de Formas
MSE407 Computación neuronal
MSE408Redes Neuronales
MSE409 Formalización de la computación en una capa
MSE410Modelo genérico de neurona artificial
MSE412Funciones de computación local
MSE413 Redes neuronales artificiales
MSE414Técnicas de inducción
MSE415Extracción de Reglas
MSE416Técnicas de Agrupamiento
MSE417Ingeniería del Conocimiento
MSE418Sistemas Multiagentes
MSE419Verificación y validación
MSE420 Proyecto final
Acceso a TDR (Contenido Digital en Formato PDF) desde el Campus Virtual de UPE Universidad de los Pueblos de Europa.
Información adicional
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Master en Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial, MSE