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Master Of Science In Artificial Intelligence And Engineering Of The Knowledge/master En Inteligencia Artificial E Ingeniería Del Conocimiento

 
Tipo de Curso: Master 
Temática: Ingeniería
Modalidad: a distancia
Precio: consultar        
Centro
CIU CAMBRIDGE INTERNATIONAL UNIVERSITY
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 Duración:  Consultar Plazas: Consultar
 Horario: No disponible
 
 
 Nº Horas: 400
 Titulación: Master Of Science In Artificial Intelligence And Engineering Of The Knowledge, M.sc.
   Salida Laboral:
    Empresas e industrias
  Objetivos:
    Ofrecer una formación especializada en el área elegida, dentro del campo de la Inteligencia Artificial y del Conocimiento.

Este Master cubre los tópicos relacionados con los paradigmas de la Inteligencia Artificial (IA) e Ingeniería del Conocimiento (IC). La unificación de estos paradigmas en un Master único, junto con su enfoque pragmático, hace de él una referencia apropiada para su uso tanto en la docencia universitaria como en los desarrollos a nivel industrial.
Desde esta doble perspectiva, docente e industrial, posee una amplia proyección de futuro, ya que cada día son más las aplicaciones industriales que utilizan técnicas avanzadas de IA, y, a su vez, los estudiantes de hoy adquieren los fundamentos de IA e IC que utilizarán como ingenieros en el futuro. Mientras tanto, los actuales ingenieros consolidan sus conocimientos en esas materias.
El Master se estructura en tres partes fundamentales, comienza por las técnicas básicas de IA, para a continuación abordar los aspectos relativos a la metodología CommonKADS en IC, y finaliza con técnicas avanzadas de IA que utilizan la metodología propia de CommonKADS en ejemplos reales.
  Metodología:
    Material didáctico: Consta de bibliografía especializada, cuestionarios de autoevaluación y tutoría personalizada.
  Programa:
    Algunas de las asignaturas que se pueden escoger son:

CAPÍTULO 1.INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.1 La inteligencia de las máquinas
1.1.1 Definiciones de sistema inteligente
1.1.2 El término Inteligencia Artificial
1.2 Estrategias de la IA
1.3 Breve visión histórica de la IA
1.3.1 Hitos en la evolución de la IA
1.3.2 Desarrollos históricos de la IA
1.4 Futuro de la IA
1.5 Comentarios bibliográficos

CAPÍTULO 2.RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS MEDIANTE BÚSQUEDA

2.1 La definición del problema
2.2 El espacio de estados
2.2.1 Representación en el espacio de estados
2.3 Estrategias de búsqueda
2.4 Búsqueda a ciegas
2.4.1 Recorrido en amplitud
2.4.2 Recorrido en profundidad
2.5 Búsqueda heurística
2.5.1 Ascensión a la cima o gradiente
2.5.2 Primero el mejor
2.5.3 Búsqueda avara
2.5.4 Algoritmo A*
2.5.5 Algoritmos genéticos
2.6 Verificación de restricciones
2.7 Búsqueda con adversarios
2.7.1 Algoritmo del minimax
2.7.2 Poda alfa-beta
2.8 Comentarios bibliográficos

CAPÍTULO 3.FORMALISMOS DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

3.1 Introducción
3.2 Base de conocimiento
3.2.1 Procesamiento simbólico
3.2.2 Aproximación no simbólica
3.3 Representación del conocimiento
3.3.1 Representación procedural
3.3.2 Representación relacional
3.3.3 Representación jerárquica
3.4 Lógica clásica
3.4.1 La evolución de la lógica
3.4.2 Lógica proposicional
3.4.3 Lógica de predicados
3.5 Reglas
3.6 Marcos
3.6.1 Los guiones
3.7 Redes semánticas
3.8 La lógica de la incertidumbre
3.8.1 Redes bayesianas
3.8.2 Lógica borrosa (fuzzy)
3.9 Comentarios bibliográficos

CAPÍTULO 4.RAZONANDO CON EL CONOCIMIENTO

4.1 Razonamiento según los distintos paradigmas de representación ……
4.2 Sistemas basados en conocimiento
4.2.1 Estructura de los sistemas de reglas
4.2.2 Activación de la inferencia
4.3 Encadenamiento hacia adelante
4.3.1 Estrategias de control
4.4 Encadenamiento hacia atrás
4.5 Razonamiento borroso
4.6 Características de la inferencia basada en reglas
4.7 Inferencias y aprendizaje
4.8 Comentarios bibliográficos

CAPÍTULO 5.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: MODELOS EN CommonKADS

5.1 Introducción
5.2 Concepto de conocimiento
5.3 Modelos de conocimiento
5.4 Roles del proceso
5.5 Terminología
5.6 Breve reseña de otros sistemas de modelado del conocimiento
5.7 Modelado del contexto
5.7.1 Estudio de viabilidad: organización
5.7.2 Análisis de impacto y mejora: modelos de tarea y agente
5.8 Comentarios bibliográficos

CAPÍTULO 6.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO:EL CONOCIMIENTO EN CommonKADS

6.1 Introducción
6.2 Aspectos del conocimiento
6.3 Naturaleza del conocimiento
6.4 Esquema general del modelo de conocimiento
6.4.1 Conocimiento de dominio
6.4.2 Conocimiento de inferencia
6.4.3 Conocimiento de tarea
6.5 Técnicas de adquisición del conocimiento
6.5.1 Técnicas manuales
6.5.2 Técnicas semiautomáticas
6.5.3 Técnicas automáticas
6.6 Comentarios bibliográficos

CAPÍTULO 7.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO:PLANTILLAS DE TAREAS

7.1 Introducción
7.2 Reusabilidad de los modelos
7.2.1 Tipos de tareas
7.2.2 Tareas de análisis
7.2.3 Tareas de síntesis
7.3 Catálogo de Plantillas de Tareas
7.3.1 Clasificación
7.3.2 Diagnóstico
7.3.3 Monitorización
7.3.4 Valoración
7.3.5 Predicción
7.3.6 Síntesis
7.3.7 Diseño
7.3.8 Planificación

CAPÍTULO 8.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: MODELO DE COMUNICACIÓN

8.1 Introducción
8.2 Visión general del modelo de comunicación
8.3 El plan de comunicación
8.3.1 Construcción del diagrama de diálogo
8.3.2 Control sobre las transacciones
8.4 Transacciones entre agentes

CAPÍTULO 9.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO:MODELO DE DISEÑO

9.1 Introducción
9.2 Diseño preservando la estructura
9.2.1 Paso 1: Diseño de la arquitectura del sistema

CAPÍTULO 10.APRENDIZAJE: POR OBSERVACIÓN

10.1 Introducción
10.2 Concepto de aprendizaje
10.2.1 Inferencia inductiva
10.2.2 Inferencia deductiva
10.3 Procesos de aprendizaje

CAPÍTULO 11 .APRENDIZAJE: REDES NEURONALES

11.1 Introducción
11.2 El perceptrón
11.2.1 Perceptrón para dos clases separables
11.2.2 Algoritmo del perceptrón
11.2.3 Ejemplo de aplicación

CAPÍTULO 12 .PERCEPCIÓN VISUAL: GENERALIDADES

12.1 Introducción
12.2 Proceso de percepción visual artificial
12.3 Formación de imágenes digitales
12.4 Preprocesamiento: suavizado y realzado
12.4.1 Suavizado de imágenes
12.4.2 Realzado de imágenes

CAPÍTULO 13.PERCEPCIÓN: VISIÓN ESTEREOSCÓPICA

13.1 Introducción
13.2 El sistema de visión estereoscópica
13.3 Geometría del sistema estereoscópico y obtención de la distancia …
13.4 Correspondencia estereoscópica
13.4.1 Restricciones aplicables para la correspondencia

CAPÍTULO 14.APLICACIÓN: UN CASO DE ESTUDIO

14.1 Introducción
14.2 Descripción del problema
14.3 Modelado del contexto
14.4 Modelado de concepto

CAPÍTULO 15 .PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL: ANÁLISIS LÉXICO Y SINTÁCTICO

15.1 Introducción
15.2 Análisis léxico
15.3 Análisis sintáctico

CAPÍTULO 16.PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE
NATURAL: ANÁLISIS SEMÁNTICO Y CONTEXTUAL

16.1 Introducción
16.2 Análisis semántico: modelo estructural
16.2.1 Interpretación guiada por la sintaxis
16.2.2 Interpretación guiada por la semántica
16.3 Características del lenguaje de la forma lógica

-Proyecto final.

-Solicitar información y programación desarrollada del Master.


Ahora puede graduarse en la Universidad en los Títulos de Bachelor, Master y Doctor aportando curricularmente acreditaciones que valoren su cultura, trabajo y experiencia vivida
  Requisitos de acceso:
  Titulados universitarios
Profesionales de la Ingeniería especailizados en Intelegencia Artificial y del Conocimiento interesados en ampliar conocimientos a nivel de Maestría.
Personas de otras áreas académicas interesados en desarrollarse profesionalmente en el campo de la Inteligencia y el Conocimiento Artificial.
  Observaciones:
  Profesionales de la Ingeniería.
Personas (especialmente latinoamericanas) que por diversos motivos no concluyeron sus estudios en Ingeniería desde la Inteligencia Artificial y el Conocimiento y actualmente pueden finalizar su carrera por Complementación Académica-Profesional a través de CIU Cambridge International University, Universidad Nacional de Piura y Universidad La Gran Colombia.

Material didáctico: Consta de bibliografía especailizada, cuestionarios de autoevaluación y tutoría personalizada.
 

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