Master en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento
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Master
Online
*Precio estimado
Importe original en EUR:
3.900 €
Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
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Este Máster prepara a los alumnos para afrontar retos y decisiones empresariales en el ámbito de la seguridad informática aplicada a diferentes áreas de la empresa, para que entiendan la Inteligencia Artificial desde una perspectiva estratégica, internacional e innovadora. Te damos herramientas para el Diseño Avanzado De Algoritmos y te hacemos profundizar sobre Fundamentos de Programación, Sistemas Inteligentes, Computación Bioinspirada, entre otros temas de relevancia para que realices un óptimo trabajo en esta área laboral.
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Información importante
Documentación
- 77master-inteligencia-artificial-ingenieria-conocimiento-sp_compressed.pdf
¿Qué objetivos tiene esta formación?: Capacitar científica y tecnológicamente para el ejercicio de la ingeniería informática. Obtener conocimientos amplios en el campo de la computación. Obtener conocimientos amplios en el campo de la estructura de computadoras. Adquirir los conocimientos necesarios en ingeniería del software. Comprender la estructura básica de un ordenador, el software y de los lenguajes de programación de propósito general
¿Esta formación es para mi?:
Este Máster Título Propio de TECH está pensado para afianzar las capacidades profesionales de los directivos de empresas, quienes, además de estar ampliamente especializados en su área de actuación, encontrarán en este programa una oportunidad única para mejorar en un sector de gran importancia, puesto que
aprenderán a prevenir posibles amenazas de internet que pueden ocasionar graves daños a los negocios. De esta manera, se convertirán en un profesional experto en diferentes ramas, por lo que podrán controlar todas las áreas de la compañía.
¿Qué pasará tras pedir información?:
Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
Baremable: Curso baremable se entiende como un curso aceptado por distintas administraciones publicas y que da un valor curricular al momento de postular al empleo ofertado.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Materias
- Inteligencia artificial
- Resolución de problemas
- Diseño de algoritmos
- Fundamentos de programación
- Análisis empírico de algoritmo
Temario
1.1. Introducción a la programación
1.1.1. Estructura básica de un ordenador
1.1.2. Software
1.1.3. Lenguajes de programación
1.1.4. Ciclo de vida de una aplicación informática
1.2. Diseño de algoritmos
1.2.1. La resolución de problemas
1.2.2. Técnicas descriptivas
1.2.3. Elementos y estructura de un algoritmo
1.3. Elementos de un programa
1.3.1. Origen y características del lenguaje C++
1.3.2. El entorno de desarrollo1.3.3. Concepto de programa
1.3.4. Tipos de datos fundamentales
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expresiones
1.3.7. Sentencias
1.3.8. Entrada y salida de datos
1.4. Sentencias de control
1.4.1. Sentencias
1.4.2. Bifurcaciones1.4.3. Bucles Tema 5. Abstracción y modularidad:
funciones
Módulo 1. Fundamentos de Programación
1.5. Abstracción y modularidad:
funciones
1.5.1. Diseño modular
1.5.2. Concepto de función y utilidad
1.5.3. Definición de una función
1.5.4 .Flujo de ejecución en la llamada de una
función
1.5.5. Prototipo de una función
1.5.6. Devolución de resultados
1.5.7. Llamada a una función: parámetros
1.5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
1.5.9. Ámbito identificador
1.6. Estructuras de datos estáticas
1.6.1. Arrays
1.6.2. Matrices. Poliedros
1.6.3. Búsqueda y ordenación
1.6.4. Cadenas. Funciones de E/S para cadenas
1.6.5. Estructuras. Uniones
1.6.6. Nuevos tipos de datos
1.7. Estructuras de datos dinámicas:punteros
1.7.1. Concepto. Definición de puntero
1.7.2. Operadores y operaciones con punteros
1.7.3. Arrays de punteros
1.7.4. Punteros y arrays
1.7.5. Punteros a cadenas1.7.6. Punteros a estructuras
1.7.7. Indirección múltiple
1.7.8. Punteros a funciones
1.7.9. Paso de funciones, estructuras y arrays como
parámetros de funciones
Módulo 2. Estructura de Datos
2.1. Introducción a la programación en
C++
2.1.1. Clases, constructores, métodos y atributos
2.1.2. Variables
2.1.3. Expresiones condicionales y bucles
2.1.4. Objetos
2.2. Tipos abstractos de datos (TAD)
2.2.1. Tipos de datos
2.2.2. Estructuras básicas y TAD
2.2.3. Vectores y arrys
2.3. Estructuras de datos lineales
2.3.1. TAD Lista. Definición
2.3.2. Listas enlazadas y doblemente enlazadas
2.3.3. Listas ordenadas
2.3.4. Listas en C++
2.3.5. TAD Pila
2.3.6. TAD Cola2.3.7. Pila y Cola en C++
2.4. Estructuras de datos jerárquicas
2.4.1. TAD Árbol2.4.2. Recorridos
2.4.3. Árboles n-arios
2.4.4. Árboles binarios
2.4.5. Árboles binarios de búsqueda
2.5. Estructuras de datos jerárquicas:
árboles complejos
2.5.1. Árboles perfectamente equilibrados o de
altura mínima
2.5.2. Árboles multicamino
2.5.3. Referencias bibliográficas
2.6. Montículos y cola de prioridad
2.6.1. TAD Montículos
2.6.2. TAD Cola de prioridad
2.7. Tablas hash
2.7.1. TAD Tabla hash
2.7.2. Funciones hash
2.7.3. Función hash en tablas hash
2.7.4. Redispersión
2.7.5. Tablas hash abiertas
2.8. Grafos
2.8.1. TAD Grafo
2.8.2. Tipos de grafo
2.8.3. Representación gráfica y operaciones
básicas
2.8.4. Diseño de grafos
Módulo 3. Algoritmia y Complejidad
3.1. Introducción a las estrategias de
diseño de algoritmos
3.1.1. Recursividad
3.1.2. Divide y conquista
3.1.3. Otras estrategias
3.2. Eficiencia y análisis de los
algoritmos
3.2.1. Medidas de eficiencia
3.2.2. Medir el tamaño de la entrada
3.2.3. Medir el tiempo de ejecución
3.2.4. Caso peor, mejor y medio3.2.5. Notación asintónica
3.2.6. Criterios de Análisis matemático de
algoritmos no recursivos
3.2.7. Análisis matemático de algoritmosrecursivos
3.2.8. Análisis empírico de algoritmos
3.3. Algoritmos de ordenación
3.3.1. Concepto de ordenación
3.3.2. Ordenación de la burbuja
3.3.3. Ordenación por selección
3.3.4. Ordenación por inserción
3.3.5. Ordenación por mezcla (merge_sort)
3.3.6. Ordenación rápida (quick_sort)
3.4. Algoritmos con árboles
3.4.1. Concepto de árbol
3.4.2. Árboles binarios
3.4.3. Recorridos de árbol
3.4.4. Representar expresiones
3.4.5. Árboles binarios ordenados
3.4.6. Árboles binarios balanceados
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