UNED - Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática

Máster Universitario en Inteligencia Artificial Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones

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A Distancia

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Información importante

Tipología Master oficial
Metodología A distancia
Duración 1 Año
Inicio Septiembre
Créditos 60
Prácticas en empresa
  • Master oficial
  • A distancia
  • Duración:
    1 Año
  • Inicio:
    Septiembre
  • Créditos: 60
  • Prácticas en empresa
Descripción

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

Ubicación

Inicio

A distancia

Inicio

SeptiembreMatrícula abierta

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

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.

· Requisitos

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.

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¿Qué aprendes en este curso?

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

Prácticas en empresa: No se ha contemplado la posibilidad de realizar prácticas externas.

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