Máster Universitario en Inteligencia Artificial Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones
Master oficial
A Distancia
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Descripción
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Tipología
Master oficial
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Metodología
A distancia
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Duración
1 Año
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Inicio
Septiembre
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Créditos
60
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Prácticas en empresa
Sí
El objetivo de este programa es enlazar los conocimientos básicos de Inteligencia Artificial (IA), propios de unos estudios de grado, con las fronteras actuales de la IA. El carácter modular del máster (fundamentos, métodos, aplicaciones y proyectos) y el hecho de que todas las asignaturas son optativas permite al alumno personalizar su trayectoria por el máster de acuerdo con sus conocimientos iniciales, con los métodos adecuados al tipo de aplicaciones en las que esté interesado (simbólicos, conexionistas, probabilistas, bio-inspirados o híbridos) y con su interés en investigación.
Todas las asignaturas del máster se imparten a través de la plataforma educativa aLF de la UNED, desde donde se realiza el seguimiento continuado de los progresos de los estudiantes mediante las diversas herramientas que dicha plataforma proporciona. Una proporción muy elevada de las asignaturas del máster utiliza exclusivamente esta evaluación contínua de los estudiantes, y no realizan exámenes para completar dicha evaluación.
Al comienzo del curso se realiza un acto virtual (a través de aLF) de bienvenida como parte del programa de acogida que incluye además un vídeo explicativo del funcionamiento de la plataforma.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Dado el alto grado de optatividad del máster. es difícil formular competencias más específicas que las citadas más arriba. Por ello, recomendamos la lectura detallada de las competencias adquiridas al cursar las diversas asignaturas que componen el máster, o al menos de aquéllas de mayor interés para el solicitante. A modo únicamente de orientación, podemos sugerir varios itinerarios posibles dentro del máster basados en nuestra experiencia pasada, de manera que los solicitantes puedan dirigir su atención a las asignaturas relacionadas con cada itinerario:
Ingeniería del conocimiento: Métodos simbólicos, Métodos de automatización del Razonamiento, Métodos Neuronales Bioinspirados, Aplicaciones de la IA para el desarrollo humano y sostenible.
Teoría de la decisión y análisis de datos: Métodos probabilistas, Minería de Datos, Métodos Neuronales Bioinspirados, Computación Evolutiva, Descubrimiento de información en textos, Procesamiento del Lenguaje Natural, Aplicaciones de la IA para el desarrollo humano y sostenible
Robótica y Visión Artificial: Métodos Neuronales Bioinspirados, Visión Artificial, Robótica Perceptual y Autónoma, Computación Evolutiva, Aplicaciones de la IA para el desarrollo humano y sostenible
Enseñanza-Aprendizaje: Métodos de Aprendizaje en IA, Interfaces adaptativos, Usabilidad y accesibilidad de sitios web, Sistemas adaptativos en educación, Entornos de aprendizaje y modelado basados en estándares, Computer-assisted language learning.
Título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del EEES. Así mismo, podrán
acceder los titulados de sistemas educativos ajenos al EEES sin necesidad de homologar sus títulos, previa
comprobación por parte de la universidad que acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos
universitarios oficiales.
Opiniones
Materias
- Desarrollo web
- Sistemas de telecomunicación
- Ingeniería de telecomunicaciones
- Ingeniería matemática
- Ingeniería de redes
- Ingeniería de sistemas
- Educación física
- Menores
- Aplicaciones informáticas
- Robótica
- Aplicaciones web
- Matemática avanzada
Temario
Especialidad: enseñanza, aprendizaje, colaboración y adaptación
Anuales
- Minería de datos
- Interfaces adaptativos
- Sistemas adaptativos en educación
- Usabilidad y accesibilidad de sitios web
- Computer-assisted language learning
- Entornos de aprendizaje y modelado basados en estándares
- Modelos de aprendizaje en ia
- Métodos de aprendizaje en ia
- Trabajo: enseñanza-aprendizaje, colaboración y adaptación
Especialidad: sist. Inteligentes de diagnóstico, planificación y control
- Minería de datos
- Métodos simbólicos
- Métodos lógicos de automatización del razonamiento
- Métodos probabilistas
- Métodos neuronales bioinspirados
- Métodos de aprendizaje en ia
- Computación evolutiva
- Visión artificial
- Robótica perceptual y autónoma
- Descubrimiento de información en textos
- Procesamiento del lenguaje natural
- Aplicaciones de la ia para el desarrollo humano y sostenible
- Trabajo: sistemas inteligentes de diagnóstico, planif. Y control
Programa general: máster universitario en i.a. avanzada: fundamentos,métodos y aplicaciones
- Minería de datos
- Interfaces adaptativos
- Sistemas adaptativos en educación
- Usabilidad y accesibilidad de sitios web
- Computer-assisted language learning
- Entornos de aprendizaje y modelado basados en estándares
- Modelos de aprendizaje en ia
- Métodos simbólicos
- Métodos lógicos de automatización del razonamiento
- Métodos probabilistas
- Métodos neuronales bioinspirados
- Métodos de aprendizaje en ia
- Computación evolutiva
- Visión artificial
- Robótica perceptual y autónoma
- Descubrimiento de información en textos
- Procesamiento del lenguaje natural
- Aplicaciones de la ia para el desarrollo humano y sostenible
- Trabajo: enseñanza-aprendizaje, colaboración y adaptación
- Trabajo: sistemas inteligentes de diagnóstico, planif. Y control
Información adicional
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Máster Universitario en Inteligencia Artificial Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones