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Master en Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial, MSE

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Online

$1.007.538
*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
Fechas a escoger
Online
comienzo Fechas a escoger
Ubicación
Online

¿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.