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Master of Science in Artificial Intelligence and Science of Knowledge, M.Sc. / Master en Inteligencia Artificial y Ciencias del Conocimiento

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Online

1.350 
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Información importante

Tipología Master
Metodología Online
Horas lectivas 600h
Duración Flexible
Inicio Fechas a elegir
  • Master
  • Online
  • 600h
  • Duración:
    Flexible
  • Inicio:
    Fechas a elegir
Descripción

Ofrecer una formación especializada en el área Ciencias, dentro del campo de la Inteligencia Artificial y del Conocimiento. Este Master cubre los tópicos relacionados con los paradigmas de la Inteligencia Artificial (IA) e Ingeniería del Conocimiento (IC). La unificación de estos paradigmas en un Master único, junto con su enfoque pragmático, hace de él una referencia apropiada para su uso tanto en la docencia universitaria como en los desarrollos a nivel industrial. Desde esta doble perspectiva, docente e industrial, posee una amplia proyección de futuro, ya que cada día son más las aplicaciones industriales que utilizan técnicas avanzadas de IA, y, a su vez, los estudiantes de hoy adquieren los fundamentos de IA e IC que utilizarán como ingenieros en el futuro. Mientras tanto, los actuales ingenieros consolidan sus conocimientos en esas materias.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas

Ubicación

Inicio

Online

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

El Master se estructura en tres partes fundamentales, comienza por las técnicas básicas de IA, para a continuación abordar los aspectos relativos a la metodología CommonKADS en IC, y finaliza con técnicas avanzadas de IA que utilizan la metodología propia de CommonKADS en ejemplos reales.

· ¿A quién va dirigido?

Titulados universitarios Profesionales de la Ingeniería especailizados en Intelegencia Artificial y del Conocimiento interesados en ampliar conocimientos a nivel de Maestría. Personas de otras áreas académicas interesados en desarrollarse profesionalmente en el campo de la Inteligencia y el Conocimiento Artificial.

· Requisitos

Las acciones formativas están diseñadas para propiciar el fomento de las habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo profesional dentro del ámbito de la temática del Master.

· Titulación

CIU promociona 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 el Comité Académico 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 Science of Knowledge, M.Sc. Todas las titulaciones son entregadas debidamente legalizadas, con su Diploma, Certificado de Estudios y Cerificado Académico. Titulación Acreditada por la Comisión Internacional de Formación de CUE University Euroamerican Consortium. Una vez en posesión del Máster el egresado puede optar al Postgrado de Doctorado a través de CIU Cambridge International University.

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

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.

· ¿Qué pasará tras pedir información?

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.

Preguntas & Respuestas

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¿Qué aprendes en este curso?

Inteligencia artificial
Algoritmos
Lógica
Visión artificial
Parto
Ingeniería del conocimiento
Modelo de Comunicación
Ciencias del Conocimiento
Aprendizaje por observación
Modelo de diseño

Profesores

Diana Isabel Gutierrez Villalva
Diana Isabel Gutierrez Villalva
Profesora

Temario

CICLO PRIMERO: INTELIGENCIA ARTIFICIALI

MAI101 Resolución de problemas IA

MAI102 Formalismos del conocimiento IA

MAI103 Razonando con el conocimiento IA

MAI104 Ingeniería del conocimiento I

MAI105 Aprendizaje I

MAI106 Ingeniería del conocimiento II

MAI107 Aprendizaje II

MAI108 Percepción visual

MAI109 Procesamiento del lenguaje natural

MAI110 Autoevaluación.

CICLO SEGUNDO: INTELIGENCIA ARTIFICIALII

MAI201 Problemas de “Constraint Satisfaction”.

MAI202 Agentes que razonan de manera lógica

MAI203 Sistemas que razonan lógicamente

MAI204 Incertidumbre IA

MAI205 Sistemas de razonamiento over time

MAI206 Toma de decisiones complejas

MAI207 Procesamiento del lenguaje natural

MAI208 Agentes que se comunican

MAI209 Percepción y robótica

MAI210 Autoevaluación.

CICLO TERCERO: INTELIGENCIA ARTIFICIALIII

MAI301 Neuronas y transistores

MAI302 Métricas y medidas de similitud

MAI303 Extracción y selección de atributos

MAI304 Técnicas de factorización matricial

MAI305 Inteligencia artificial avanzada

MAI306 Optimización

MAI307 Métodos de optimización

MAI308 Algoritmos genéticos I

MAI309 Código fuente en Python

MAI310 Autoevaluación.

CICLO CUARTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL IV

MAI401 Ramas que componen la IA

MAI402 Lógica difusa

MAI403 Redes neurales artificiales I

MAI404 Algoritmos genéticos II

MAI405 Lógica booleana y difusa

MAI406 Redes neurales artificiales II

MAI407 Redes neurales trigonométricas

MAI408 Algoritmos genéticos III

MAI409 Archivos Matlab para el algoritmo

MAI410 Proyecto final.

Información adicional

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