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UGR - Universidad de Granada

Modelos Probabilísticos para la Inteligencia Artificial y la Minería de Datos


UGR - Universidad de Granada (España)

Cursos de doctorado - Presencial

Lugar

Granada (Granada)

Duración

320 Horas

Requisitos

Título de Licenciado, Ingeniero o Arquitecto o Credencial de Homologación del Título extranjero expe... ver másdida por el MEC. Certificación académica personal con indicación de calificaciones. Otros méritos.

Precio

Entre 900€ y 3000€  (consultar)

Beca. Becas del Plan de Formación de Personal Investigador (del MEC, del CSIC y de la Consejería de Educac... ver másión y Ciencia de la Junta de Andalucía). Becas del Ministerio de Asuntos Exteriores. Becas concedidas en virtud de Convenios suscritos por la UGR. Bonificación y/o compensación, total o parcial, de precios públicos: Familias numerosas; Discapacidad física, psíquica o sensorial igual o superior al 33%; Régimen de ayudas al estudio para el Personal de la UGR.

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Detalles del curso

Tipo Cursos de doctorado Duración 320 Horas
Método / lugar contactar con el responsable Presencial en Granada dónde
Certificado / Título Doctor en Modelos probabilísticos para la inteligencia artificial en la minería de datos.
Convalidaciones Traslados entre Programas de Doctorado, Reconocimientos académicos.
Prácticas Mediante varios programas de prácticas la UGR tiene el objetivo de que sus alumnos puedan realizar prácticas en empresas, administraciones públicas, entidades de todo tipo y en la propia Universidad.
Documentos Cartel del doctorado
Dirigido a Ingenieros en Informática, Ingenieros en Telecomunicación, Licenciados en Estadística y Licenciados en Matemáticas.
Para qué te prepara Los estudios universitarios de Tercer Ciclo de la UGR tienen como finalidad: La formación de carácter interdisciplinar orientada a la aplicación profesional de los conocimientos previos. La iniciación a la investigación especializada en un campo científico, técnico o artístico. La obtención del máximo grado académico de Doctor, como único que habilita para la plena capacidad investigadora.
Requisitos
Título de Licenciado, Ingeniero o Arquitecto o Credencial de Homologación del Título extranjero expedida por el MEC. Certificación académica personal con indicación de calificaciones. Otros méritos.
Precio Entre 900€ y 3000€
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Temario

Modelos Probabilísticos para la Inteligencia Artificial y la Minería de Datos

Modelos Probabilísticos para la Inteligencia Artificial y la Minería de Datos (124/6)


DEPARTAMENTO / INSTITUTO RESPONSABLE: CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
PROGRAMA INTERUNIVERSITARIO CON: UNIVERSIDAD DE ALMERIA, UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO, UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACION A DISTANCIA.


Titulo del Curso del Periodo de Docencia – Profesores Responsables

  • ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS (8)
    PARA IMPARTIR EN LA UNIVERSIDAD DE ALMERIA Prof. Colab.: RUMÍ , RAFAEL, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DE ALMERÍA)
    Prof. Colab.: SALMERON CERDAN, ANTONIO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DE ALMERIA)
    Prof. Respo.: RODRIGUEZ TORREBLANCA, CARMELO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DE ALMERIA)
  • APLICACIONES DE MGP EN BIOINFORMÁTICA (10)
    PARA IMPARTIR EN LA UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO Prof. Respo.: INZA , IÑAKI, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO)
    Prof. Colab.: LARRAÑAGA , PEDRO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO)
    Prof. Colab.: LOZANO , JOSÉ ANTONIO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO)
  • APRENDIZAJE DE MGPS (5)
    PARA IMPARTIR EN LA UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO Prof. Respo.: LARRAÑAGA , PEDRO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO)
    Prof. Colab.: LOZANO , JOSÉ ANTONIO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO)
    Prof. Colab.: PUERTA CALLEJÓN, JOSÉ MIGUEL, 1 Crédito(s). (UCLM.)
    Prof.Colab.: CAMPOS IBAÑEZ, LUIS MIGUEL, 1 Crédito(s). (G)
    Prof.Colab.: ACID CARRILLO, SILVIA, 1 Crédito(s). (G)
  • BASES ESTADÍSTICAS Y COMPUTACIONALES PARA MGPS (2)
    Prof. Respo.: RUMÍ , RAFAEL, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DE ALMERÍA)
    Prof. Respo.: MORAL CALLEJON, SERAFIN, 1 Crédito(s). (G)
    Prof. Respo.: RODRIGUEZ TORREBLANCA, CARMELO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DE ALMERIA)
  • FUNDAMENTOS DE MODELOS GRÁFICOS (3)
    PARA IMPARTIR EN LA UNED Prof. Respo.: DIEZ , FRANCISCO JAVIER, 1 Crédito(s). (UNED.)
    Prof.Visit.: BIELZA , CONCEPCIÓN, 1 Crédito(s). (U.P.M.)
    Prof. Colab.: FERNANDEZ NARES, SEVERINO, 1 Crédito(s). (C.S.I.C.)
  • INFERENCIA EN MGPS (4)
    PARA IMPARTIR EN LA UNIVERSIDAD DE ALMERIA Prof. Respo.: SALMERON CERDAN, ANTONIO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DE ALMERIA)
    Prof.Visit.: GÁMEZ MARTÍN, JOSÉ ANTONIO, 1 Crédito(s). (UCLM.)
    Prof.Colab.: GOMEZ OLMEDO, MANUEL, 1 Crédito(s). (G)
    Prof.Colab.: CANO UTRERA, ANDRES, 1 Crédito(s). (G)
  • METAHEURÍSTICAS Y MODELOS GRÁFICOS PROBABILÍSTICOS (9)
    PARA IMPARTIR EN LA UNIVERSIDAD DE ALMERIA Prof. Respo.: GÁMEZ MARTÍN, JOSÉ ANTONIO, 1.5 Crédito(s). (UCLM.)
    Prof.Visit.: PUERTA CALLEJÓN, JOSÉ MIGUEL, 1.5 Crédito(s). (UCLM.)
  • METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA (1)
    PARA IMPARTI R EN LA UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO Prof. Respo.: LARRAÑAGA , PEDRO, 1 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO)
    Prof. Colab.: LOZANO , JOSÉ ANTONIO, 2 Crédito(s). (UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO)
  • MODELOS AUTOMÁTICOS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN (7)
    Prof.Colab.: FERNANDEZ LUNA, JUAN MANUEL, 1.5 Crédito(s). (G)
    Prof. Respo.: HUETE GUADIX, JUAN FRANCISCO, 1.5 Crédito(s). (G)
  • MODELOS GRÁFICOS PROBABILISTAS EN MEDICINA (6)
    PARA IMPARTIR EN LA UNED Prof. Respo.: DIEZ , FRANCISCO JAVIER, 1 Crédito(s). (UNED.)
    Prof. Colab.: BIELZA , CONCEPCIÓN, 1 Crédito(s). (U.P.M.)
    Prof.Visit.: LACAVE RODERO, CARMEN, 1 Crédito(s). (UCLM.)


Antecedentes del programa

El programa "Modelos probabilísticos para la Inteligencia Artificial y la Minería de Datos" es el resultado de la colaboración durante los últimos 7 años de los distintos grupos de investigación dedicados a los modelos gráficos probabilísticos en España. Dicha colaboración se materializó en los siguientes proyectos de I+D:

  • “Entorno para el desarrollo de modelos gráficos probabilísticos (proyecto Elvira)”. Financiado por la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (CICYT), código TIC97-1135-C04, desarrollado desde el 1 de agosto de 1997 hasta el 31 de julio de 2000.
  • “Elvira II: Aplicaciones de los modelos gráficos probabilísticos”. Financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología, código TIC2001-2973-C05, que se viene desarrollando desde el 28 de diciembre de 2001 y concluirá el 28 de junio de 2005.

Los dos proyectos arriba citados han sido una herramienta clave para situar a los grupos y a los investigadores involucrados en ellos en un lugar destacado a nivel internacional dentro de los modelos gráficos probabilísticos. El programa propuesto es de nueva implantación y no tiene, por tanto, antecedentes en otro programa de doctorado o en ediciones anteriores del mismo. Sin embargo, su estructura y contenidos proceden de la experiencia de trabajo en común durante 7 años en los proyectos citados, así como de la amplia experiencia individual anterior de los grupos involucrados, que han resultado en la formación de numerosos doctores en este campo de investigación.


Justificación de su necesidad

En las últimas dos décadas, los modelos gráficos probabilísticos (en adelante MGPs) se han convertido en una herramienta fundamental para el tratamiento de la incertidumbre en problemas que requieren el manejo de grandes cantidades de información, como son la Inteligencia Artificial y la Minería de Datos. Cada vez son más numerosas las empresas y centros de investigación que demandan investigadores con una sólida formación en las citadas técnicas, con un alto nivel de comprensión matemática y estadística, y con capacidad de implementación de sistemas basados en modelos probabilísticos. Esto es una consecuencia de los avances tecnológicos que han permitido el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos, que potencialmente pueden ser empleados para la toma de decisiones. Algunos sectores empresariales en los que se están empleando técnicas basadas en MGPs son la banca (concesión de créditos), seguros (determinación de riesgos), consultoría (ayuda a la decisión, inversiones, etc.), sistemas informáticos (detección de fallos), etc. La demanda empresarial de estas técnicas ha motivado la formación de empresas que desarrollan software específico para la implementación de MGPs.

Pero desde el sector público también se usan MGPs para diversas tareas, destacando la predicción meteorológica en el Instituto Nacional de Meteorología, así como los propios grupos de investigación de las universidades, que requieren investigadores con una sólida formación en la materia.


Objetivos generales

En base a la justificación anterior, este programa se plantea el objetivo general de formar doctores con una sólida base en MGPs capaces de incorporarse con éxito tanto a la industria como al sector investigador o universitario, para lo cual se pretende cubrir los siguientes objetivos:

  • Desarrollo de las habilidades básicas para la investigación, tanto desde el punto de vista del análisis y resolución de problemas como de la metodología instrumental necesaria (en este caso computacional y estadística), incluyendo aspectos como la búsqueda de información y la presentación y difusión de resultados.
  • Dominio de los aspectos teóricos fundamentales de los MGPs, en lo concerniente a representación, aprendizaje y razonamiento.
  • Conocimiento de las aplicaciones más destacadas de los MGPs en la ciencia y la industria.
  • Capacitación para el desarrollo de nuevas técnicas y la resolución de problemas usando MGPs.

Para cubrir dichos objetivos, el programa se ha estructurado en dos cursos académicos, el primero de los cuales está dedicado al período docente y el segundo al período de investigación tutelada.


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Sobre UGR - Universidad de Granada

Descripción del centro
Con 475 años de tradición la Universidad de Granada ha sido testigo singular de la historia, al tiempo que crecía su influencia en el entorno social y cultural de la ciudad hasta erigirse, por derecho propio, en núcleo intelectual y cultural al sur de España durante un período de casi cinco siglos. En la actualidad es una institución afianzada y comprometida con su entorno, fiel a su destino como centro al servicio de la sociedad, a través de la docencia, la investigación y la prestación de servicios. La Universidad de Granada ha afrontado en los últimos años el mayor crecimiento de su historia, situándola entre las primeras universidades españolas. La Universidad de Granada se fundó en 1531, por iniciativa del Emperador Carlos V, mediante una Bula del Papa Clemente VII. De esta forma, Granada afirmaba su vocación de ciudad universitaria abierta a la cultura, a los pueblos y a las creencias. Así, la institución granadina venía a continuar la tradición de la Universidad Árabe de Yusuf I (Madraza, siglo XIV).

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