CUE Consorcio Universitario Euroamericano.
      UPE

      Master en Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial, MSE

      UPE
      Online

      $1.066.435
      *Precio Orientativo
      Importe original en EUR:
      1.350€

      Información importante

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

      En este Master en Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial, MSE, organizado en teoría y práctica, se balancean las necesidades de un programa de sistemas expertos. De tal manera, abarca los temas centrales de la materia como representación del conocimiento, sistemas neurales artificiales, métodos de inferencia, razonamiento bajo incertidumbre, razonamiento inexacto y diseño de sistemas expertos. Aunque para este programa es positivo tener conocimientos de inteligencia artificial, este Master contiene un programa suficientemente amplio para que el alumno domine perfectamente la materia.

      Información importante
      ¿Qué objetivos tiene esta formación?

      1. Ofrecer una formación especializada en el área de Ingeniería y Tecnología, dentro del campo de los Sistemas de Expertos e Inteligencia Artificial..

      2. Conocer los temas centrales de la materia como representación del conocimiento, sistemas neurales artificiales, métodos de inferencia, razonamiento bajo incertidumbre, razonamiento inexacto y diseño de sistemas expertos.

      3. 0rientar a los profesionales en Sistemas Expertos sobre la estructura de tareas genéricas para modelar conocimiento de acuerdo a la metodología de ayuda al desarrollo de sistemas expertos.

      4. Formar parte del equipo de ingeniería en sistemas expertos en empresas de tecnología electrónica.

      ¿Esta formación es para mi?

      2. El programa de Maestría esta diseñado para adultos que trabajan y que ya obtuvieron el título de licenciatura y que cuentan con suficiente experiencia profesional. Puede ser terminado en 24 meses o antes dependiendo de los créditos obtenidos y de la motivación del estudiante. En este programa también se evalúa la experiencia profesional y académica del estudiante para obtener créditos.

      ¿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.

      Requisitos: Una vez finalizado y superado el Master, el alumno estará preparado para desarrollar su trabajo en los siguientes ámbitos: 1. Empresas de tecnología avanzada en sistemas de expertos. 2. Instituciones tecnológicas en investigación de sistemas expertos pública y privada.

      Instalaciones (1) y fechas
      ¿Dónde se da y en qué fecha?
      comienzo Ubicación
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      ¿Qué aprendes en este curso?

      Inteligencia artificial
      Lógica
      Computación
      Sistemas Expertos
      Redes proposicionales
      Redes causales
      Paradigmas en la utilización de los marcos
      Metodología de ayuda al desarrollo de sistemas expertos
      Estrategia irrevocable
      Estrategias de exploración de alternativas

      Temario

      CICLO PRIMERO: SISTEMAS EXPERTOS I

      MSE101 Perspectiva histórica y conceptual

      MSE102 Concepto de inteligencia artificial

      MSE103 Idea intuitiva del comportamiento artificial

      MSE104 Perspectiva histórica de la I.A.

      MSE105 Aspectos metodológicos en la I.A.

      MSE106 Niveles de computación

      MSE107 Nivel de conocimiento de Allen Newell

      MSE108 Agente observador y los dos dominios de descripción

      MSE109 Estructura de tareas genéricas para modelar conocimiento

      MSE110 I.A. simbólica versus I.A. conexionista

      MSE111 Fundamentos y técnicas básicas de búsqueda

      MSE112 Planteamiento del problema

      MSE113 Espacios de representación

      MSE114 Búsqueda en integración simbólica

      MSE115 Búsqueda sin información del dominio

      MSE116 Reducción del problema

      MSE117 Algoritmo general de búsqueda en grafos

      MSE118 Búsqueda heurística

      MSE119 Elementos implicados

      MSE120 Autoevaluación.

      CICLO SEGUNDO: SISTEMAS EXPERTOS II

      MSE201 Estrategia irrevocable

      MSE202 Estrategias de exploración de alternativas

      MSE203 Búsqueda con adversarios

      MSE204 Análisis de medios-fines

      MSE205 Lógica en la representación del conocimiento

      MSE206 Lógica de proposiciones

      MSE207 Lógica de predicados

      MSE208 Deducción automática: resolución

      MSE209 Extensiones de la lógica clásica

      MSE210 Reglas: Antecedentes y consecuentes

      MSE211 Componentes básicos de los S.B.R.

      MSE212 Estructura de las reglas

      MSE213 Inferencia: Comparación de patrones

      MSE214 Control del razonamiento

      MSE215 Explicación del razonamiento

      MSE216 Tratamiento de la incertidumbre

      MSE217 Valoración: Expresividad y tratabilidad

      MSE218 Redes asociativas

      MSE219 Grafos relacionales

      MSE220 Autoevaluación

      CICLO TERCERO: SISTEMAS EXPERTOS III

      MSE301 Redes proposicionales

      MSE302 Redes de clasificación

      MSE303 Redes causales

      MSE304 Marcos y guiones

      MSE305Herramientas basadas en marcos

      MSE306 Inferencia mediante marcos

      MSE307 Inferencia mediante guiones

      MSE308Paradigmas en la utilización de los marcos

      MSE309 Sistemas Expertos: Estructura, característica y ventajas.

      MSE310 Escenarios y funciones

      MSE311 Tareas genéricas: ejemplos de monitorización y diagnóstico

      MSE312 Metodología de ayuda al desarrollo de sistemas expertos

      MSE313 Ayudas a la implementación

      MSE314 Validación y evaluación

      MSE315 Aspectos básicos en la explicación del razonamiento

      MSE316 Aprendizaje: Concepto

      MSE317 Aprendizaje: Objetivos

      MSE318 Tipos de aprendizaje I

      MSE319 Tipos de aprendizaje II

      MSE320 Autoevaluación

      CICLO CUARTO: SISTEMAS EXPERTOS IV

      MSE401 Redes Semánticas y marcos

      MSE402Técnicas Basadas en Búsquedas Ciegas

      MSE403 Técnicas Basadas en Búsquedas Heurísticas

      MSE404 Técnicas de satisfacción de restricciones

      MSE405 Computación evolutiva

      MSE406Reconocimiento de Formas

      MSE407 Computación neuronal

      MSE408Redes Neuronales

      MSE409 Formalización de la computación en una capa

      MSE410Modelo genérico de neurona artificial

      MSE412Funciones de computación local

      MSE413 Redes neuronales artificiales

      MSE414Técnicas de inducción

      MSE415Extracción de Reglas

      MSE416Técnicas de Agrupamiento

      MSE417Ingeniería del Conocimiento

      MSE418Sistemas Multiagentes

      MSE419Verificación y validación

      MSE420 Proyecto final

      Acceso a TDR (Contenido Digital en Formato PDF) desde el Campus Virtual de UPE Universidad de los Pueblos de Europa.

      Información adicional

      No renuncies a estudiar por falta de tiempo. La metodología de UPE Universidad de los Pueblos de Europa te permite adaptar los estudios a tu ritmo vital y profesional.