Master of Science in Artificial Intelligence and Neural Networks, M.Sc. / Master de Ciencias en Inteligencia Artificial y Redes Neuronales, M.Cs.

Master

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    600h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Campus online

  • Servicio de consultas

  • Tutor personal

UEC University EuroAmerican Consortium

El propósito de la titulación de Máster Degree es ofrecer un conocimiento profundo y concentrado de una especialidad. Los estudiantes deben demostrar que dominan de forma práctica y efectiva las materias directamente relacionadas con dicha especialidad. Estos conocimientos especializados y prácticos están muy demandados en el mundo laboral, lo que ha dotado a este nivel de titulación a distancia de una gran popularidad empresarial.

CIU Cambridge International University los programas de Maestría están diseñados para el reconocimiento del valor de la experiencia laboral de los adultos aportando curricularmente acreditaciones que valoren su cultura, trabajo y experiencia vivida.

Este Master of Science in Artificial Intelligence and Neural Networks, M.Sc., desarrolla un programa en idioma español de calidad, con un contenido totalmente actualizado y un diseño atractivo, ofrece una educación, cultura formación y estudios sobre los principales modelos de Inteligencia Artificial y Redes Neuronales.

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

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.

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.

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.

CIU Cambridge International University proporciona sus propios Certificados y Diplomas en idioma inglés, por lo que una vez enviada la Hoja de Respuestas del Test de Evaluación, un proyecto final sobre un tema de libre elección de la programación de estudio con una extensión mínima de 40 páginas y aprobado el Máster Degree y redactada y entregada y/o defensa del trabajo fin de Máster (Proyecto final), y aprobado este por la Comisión Académica se extenderá el respectivo certificado de estudios y diploma de Master Profesional al alumno que acredita su realización y superación del mismo.

Por lo tanto, al finalizar la programación de estudios el alumno recibirá la Certificación que avala los conocimientos adquiridos a través de los estudios realizados: Master of Science in Artificial Intelligence and Neural Networks, M.Sc.

Todas las titulaciones son entregadas debidamente legalizadas, con su Diploma, Certificado de Estudios y Certificado Académico mediante la Apostilla de la Haya estampada en el Título (incluida en las tasas). Titulación Acreditada por la Comisión Internacional de Formación de UEC University Euroamerican Consortium y General Register of Professionals of the European Union. Una vez en posesión del Máster el egresado puede optar al Postgrado de Doctorado a través de CIU Cambridge International University.

La enseñanza de este Master a Distancia u Online es hoy por hoy una auténtica alternativa de formación para aquellas personas que, por distintos motivos, no pueden o no desean acceder a un programa de tipo presencial. Nuestra metodología, además, garantiza una atención individualizada al alumno.

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.

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Materias

  • Inteligencia artificial
  • Redes neuronales
  • Estadística aplicada
  • Métodos de optimización
  • Modelos probabilísticos
  • Neuronas y transistores
  • Técnicas de factorización
  • Inteligencia Artificial y Redes Neuronales
  • Artificial Intelligence and Neural Networks
  • Métricas y medidas
  • Algoritmos agrupamiento

Profesores

Dr. Luis Miguel Mayo Curimozón

Dr. Luis Miguel Mayo Curimozón

Profesor/ Tutor

Temario

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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