Máster Universitario en Inteligencia Artificial
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Gracias a mi experiencia puedo decir que estoy feliz de haber tenido la oportunidad de estudiar en dicha institución. Fue una gran experiencia de estudio con todos los materiales bien diseñados para facilitar la comprensión de las lecciones. Pude dar lo mejor de mí para lograr la excelencia en esta área de estudios de posgrado. Recomendable sin lugar a dudas.
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Malo
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Master oficial
En Madrid
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Descripción
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Tipología
Master oficial
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Lugar
Madrid
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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 Máster Universitario (de investigación) en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid* (MUIA), organizado e impartido por el Departamento de Inteligencia Artificial (DIA), forma parte de la oferta de postgrado de la Escuela Técnico Superior Ingenieros Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid.
El MUIA es una titulación presencial comenzó a impartirse en el curso académico 2010/11 y proviene de la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior del Máster de Investigación en Inteligencia Artificial. Si quieres preinscribirte pulsa aquí.
Para la obtención del título del MUIA el alumno debe de superar 60 créditos ECTS, de los cuales 35 corresponden a asignaturas optativas semestrales, 10 créditos corresponden a seminarios, y 15 créditos están asociados al Trabajo Fin de Máster.
Las asignaturas y seminarios del plan de estudios están estructurados en un total de 9 materias, seis de ellas correspondientes a distintas disciplinas dentro de la Inteligencia Artificial: Análisis de Decisiones, Minería de Datos, Computación Natural, Computación Lógica, Representación del Conocimiento y Modelos de Razonamiento, Robótica y Percepción Computacional; a las que se añade una materia de Fundamentos de la Investigación, otra de Áreas de Aplicación, y la correspondiente a Seminarios de profesores visitantes externos, de reconocido prestigio internacional, que impartirán contenidos avanzados o especializados.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Objetivo 1: Adquirir una formación avanzada, de carácter especializado y multidisciplinar, orientada a promover la iniciación de tareas investigadoras en Inteligencia Artificial.
Objetivo 2: Proporcionar un mayor grado de conocimientos en técnicas y métodos de Inteligencia Artificial para ser capaz de abordar y solucionar problemas de carácter científico y tecnológico mediante la investigación (investigar para innovar).
Objetivo 3: Crear programas innovadores que sean capaces de combinar el carácter especializado de la formación con la creatividad que subyace a líneas de investigación originales, activas y productivas (innovar para investigar) en Inteligencia Artificial.
Objetivo 4: Capacitar al alumno para ser creativo a la hora de abordar y solucionar problemas de carácter científico y tecnológico mediante la investigación en Inteligencia Artificial.
Opiniones
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Gracias a mi experiencia puedo decir que estoy feliz de haber tenido la oportunidad de estudiar en dicha institución. Fue una gran experiencia de estudio con todos los materiales bien diseñados para facilitar la comprensión de las lecciones. Pude dar lo mejor de mí para lograr la excelencia en esta área de estudios de posgrado. Recomendable sin lugar a dudas.
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Malo
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Nancy Elizabeth Cauga Quiñones
Dany Bonaventura
Materias
- Aplicaciones informáticas
- Investigación en inteligencia artificial
- Inteligencia artificial1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Análisis de decisiones
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Negociación colectiva en racionalidad acotada
- Minería de datos
- Redes bayesianas
- Aprendizaje automático
- Computación natural
- Metaheurísticas
- Búsqueda inteligente de datos
- Computación evolutiva
- Computación biomolecular
- Computación cuántica
- Computación lógica
- Programación lógica
- Ingeniería ontológica
- Robótica
- Percepción computacional
- Informática biomédica
- Lenguajes de programación
Temario
Contenidos:
1. Fundamentos de la Investigación- Metodología de la investigación
- Análisis de decisiones
- Sistemas de ayuda a la decisión
- Negociación y decisión colectiva bajo racionalidad acotada
- Métodos de simulación
- Minería de datos
- Redes bayesianas
- Aprendizaje automático
- Computación natural
- Búsqueda inteligente basada en metaheurísticas
- Computación evolutiva
- Computación no convencional: computación biomolecular y cuántica
- Computación lógica
- Programación lógica
- Representación del conocimiento y modelos de razonamiento
- Agentes inteligentes y sistemas multiagente
- Ingeniería ontológica
- Razonamiento de sentido común
- Lógica borrosa
- Robótica y percepción computacional
- Visión por computador
- Robots autónomos
- Principios de la locomoción robótica
- Informática Biomédica
- Ingeniería Lingüística
- Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
- Procesamiento del lenguaje natural
- Planificación automática
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