Presentación

Conviértete en uno de los profesionales más demandados del momento. Capacítate  como maestría en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento con este completísimo programa”

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Los desarrollos basados en la Inteligencia Artificial han llegado a numerosas aplicaciones dentro del campo de la Ingeniería. Desde la automatización de numerosos procedimientos en la Industria y las empresas, hasta el propio Control de Procesos. Esto hace que los profesionales de la ingeniería necesiten conocer y dominar el funcionamiento de estas complejas técnicas.

Este conocimiento imprescindible se convierte además, en el primer paso para acceder a la propia capacidad de desarrollo de este tipo de tecnología.

A lo largo de esta capacitación se ofrece un panorama real de trabajo para poder valorar la conveniencia de su aplicación en proyecto propio, valorando sus indicaciones reales, su manera de desarrollo y las expectativas que se pueden tener con respecto a los resultados.

Mediante la experiencia conseguirá aprender cómo se desarrollan los conocimientos necesarios para avanzar en esta área de trabajo. Dicho aprendizaje, que necesita obligatoriamente de la experiencia, se concilia a través del teleaprendizaje y enseñanza práctica ofreciendo una opción única para dar a su CV el impulso que busca.

Incorpórate a la élite, con esta capacitación de alta eficacia instructiva y abre nuevos caminos a tu progreso profesional”

Esta maestría en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento, contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • Última tecnología en software de enseñanza online
  • Sistema docente intensamente visual, apoyado en contenidos gráficos y esquemáticos de fácil asimilación y comprensión
  • Desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en activo
  • Sistemas de vídeo interactivo de última generación
  • Enseñanza apoyada en la telepráctica
  • Sistemas de actualización y reciclaje permanente
  • Aprendizaje autoregulable: total compatibilidad con otras ocupaciones
  • Ejercicios prácticos de autoevaluación y constatación de aprendizaje
  • Grupos de apoyo y sinergias educativas: preguntas al experto, foros de discusión y conocimiento
  • Comunicación con el docente y trabajos de reflexión individual
  • Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet
  • Bancos de documentación complementaria disponible permanentemente, incluso después del programa

Una maestría que te capacitará para trabajar en todos los ámbitos de la Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento con la solvencia de un profesional de alto nivel”

El personal docente está integrado por profesionales de diferentes ámbitos relacionados con esta especialidad. De esta manera se ofrece el objetivo de actualización instructiva que que se pretende. Un cuadro multidisciplinar de profesionales capacitados y experimentados en diferentes entornos, que desarrollarán los conocimientos teóricos de manera eficiente, pero sobre todo, pondrán a tu servicio los conocimientos prácticos derivados de su propia experiencia: una de las cualidades diferenciales de esta capacitación.

Este dominio de la materia se complementa con la eficacia del diseño metodológico. Elaborado por un equipo multidisciplinario de expertos en e-learning, el método integra los últimos avances en tecnología educativa. De esta manera, podrá estudiar con un elenco de herramientas multimedia cómodas y versátiles que le darán la operatividad que necesita en su capacitación.

El diseño de este programa toma como referencia el Aprendizaje Basado en Problemas: un planteamiento que concibe el aprendizaje como un proceso eminentemente práctico. Para conseguirlo de forma remota se hace uso de la telepráctica. Con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo y el Learning From an Expert podrá adquirir los conocimientos como si estuviese enfrentándose al supuesto que está aprendiendo en el momento. Un concepto que permitirá integrar y fijar el aprendizaje de una manera más realista y permanente.

Con un diseño metodológico que se apoya en técnicas de enseñanza contrastadas por su eficacia, este novedoso maestría en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento te llevará a través de diferentes abordajes docentes para permitirte aprender de forma dinámica y eficaz"

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Nuestro innovador concepto de telepráctica te dará la oportunidad de aprender mediante una experiencia inmersiva, que te proporcionará una integración más rápida y una visión mucho más realista de los contenidos: learning from an expert”

Objetivos

El objetivo es capacitar profesionales altamente cualificados para la experiencia laboral. Un objetivo que se complementa, de manera global, con el impulso de un desarrollo humano que siente las bases de una sociedad mejor. Este objetivo se materializa ayudando a los profesionales a acceder a un nivel de competencia y control mucho mayor. Una meta que, en tan apenas unos meses podrá dar por adquirida con una capacitación de alta intensidad y precisión. magister maestria inteligencia artificial ingenieria conocimiento

 

Si tu objetivo es reorientar tu capacidad hacia nuevos caminos de éxito y desarrollo, este es tu programa: una capacitación que aspira a la excelencia”

Objetivos generales

  • Formar 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
  • Revisar las bases matemáticas, estadísticas y físicas imprescindibles para esta materia

Objetivos específicos 

  • Comprender la estructura básica de un ordenador, el software y de los lenguajes de programación de propósito general
  • Aprender a diseñar e interpretar algoritmos, que son la base necesaria para poder desarrollar programas informáticos
  • Entender los elementos esenciales de un programa informático, como son los distintos tipos de datos, operadores, expresiones, sentencias, E/S y sentencias de control
  • Comprender los distintas estructuras de datos disponibles en los lenguajes de programación de propósito general tanto estáticas como dinámicas, así como adquirir los conocimientos esenciales para el manejo de ficheros
  • Conocer las distintas técnicas de pruebas en los programas informáticos y la importancia de generar una buena documentación junto con un buen código fuente
  • Aprender los conceptos básicos del lenguaje de programación C++, uno de los más usados a nivel mundial
  • Aprender los fundamentos de la programación en el lenguaje C++, incluyendo clases, variables, expresiones condicionales y objetos
  • Entender los tipos abstractos de datos, los tipos de estructuras de datos lineales, estructuras de datos jerárquicas simples y complejas. así como su implementación en C++
  • Comprender el funcionamiento de estructuras de datos avanzadas distintas de las habituales
  • Conocer la teoría y la práctica relacionada con el uso de montículos y colas de prioridad
  • Aprender el funcionamiento de las tablas hash, como tipos abstractos de datos y funciones
  • Entender la teoría de grafos, así como algoritmos y concepto avanzados sobre grafos
  • Aprender las principales estrategias de diseño de algoritmos, así como los distintos métodos y medidas para de cálculo de los mismos
  • Conocer los principales algoritmos de ordenación usados en el desarrollo de software
  • Entender el funcionamiento de los distintos algoritmos con árboles, Heaps y grafos
  • Comprender el funcionamiento de los algoritmos Greedy, su estrategia y ejemplos de su uso en los principales problemas conocidos. Conoceremos también el uso de algoritmos Greedy sobre grafos
  • Aprenderemos las principales estrategias de búsqueda de caminos mínimos, con el planteamiento de problemas esenciales del ámbito y algoritmos para su resolución
  • Entender la técnica de backtracking y sus principales usos, así como otras técnicas alternativas
  • Profundizar en el diseño avanzado de algoritmos, analizando algoritmos recursivos y tipo divide y conquista, así como realizando análisis amortizado
  • Comprender los conceptos de programación dinámica y los algoritmos para problemas NP
  • Entender el funcionamiento de la optimización combinatoria, así como los distintos algoritmos de aleatorización y algoritmos paralelos
  • Conocer y comprender el funcionamiento de los distintos métodos de búsqueda local y con candidatos
  • Aprender los mecanismos de verificación de formal de programas y de programas iterativos, incluyendo la lógica de primer orden y el sistema formal de Hoare
  • Aprender el funcionamiento de algunos de los principales métodos numéricos como el método de la bisección, el método de Newton Raphson y el método de la secante
  • Aprender los fundamentos de la lógica computacional, para que sirve y su justificación de uso
  • Conocer las distintas estrategias de formalización y deducción en la lógica proposicional, incluyendo el razonamiento natural, la deducción axiomática y la natural, así como las reglas primitivas del cálculo proposicional
  • Adquirir los conocimientos avanzados en lógica proposicional, adentrándose en la semántica de la misma y en las principales aplicaciones de esta lógica como lo son los circuitos lógicos
  • Entender la lógica de predicados tanto para el cálculo de deducción natural de predicados, como para las estrategias de formalización y deducción para lógica de predicados
  • Entender las bases del lenguaje natural y de su mecanismo deductivo
  • Introducir a la programación lógica usando el lenguaje PROLOG
  • Sentar las bases de la Inteligencia Artificial  y la ingeniería del conocimiento, haciendo un breve recorrido por la historia de la inteligencia artificial hasta llegar a nuestros días
  • Comprender los conceptos esenciales de la búsqueda en la Inteligencia Artificial , tanto de la búsqueda informada como de la no informada
  • Entender el funcionamiento de la Inteligencia Artificial  en juegos
  • Aprender los conceptos fundamentales de las redes neuronales y el uso de los algoritmos genéticos
  • Adquirir los mecanismos oportunos para representar el conocimiento, especialmente teniendo en cuenta la web semántica
  • Comprender el funcionamiento de los sistemas expertos y los sistemas de soporte a la decisión
  • Aprender todos los conceptos relacionados con la teoría de agentes y la arquitectura de agentes y su proceso de razonamiento
  • Asimilar la teoría y la práctica detrás de los conceptos de información y conocimiento, así como las distintas maneras de representar el conocimiento
  • Entender la teoría relacionada con las ontologías, así como aprender lenguajes para ontologías y software para la creación de ontologías
  • Aprender distintos modelos de representación del conocimiento, como son vocabularios, taxonomías, tesauros y mapas mentales entre otros
  • Comprender el funcionamiento de los razonadores semánticos, los sistemas basados en conocimiento y los sistemas expertos
  • Conocer el funcionamiento de la web semántica, el estado actual y futuro de la misma, así como aplicaciones basadas en web semántica
  • Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático
  • Aprender los métodos de exploración y preprocesamiento de datos, así como distintos algoritmos basados en árboles de decisión
  • Comprender el funcionamiento de los métodos bayesianos y los métodos de regresión y de respuesta continua
  • Entender las distintas reglas de clasificación y la evaluación de clasificadores, para ello se aprenderá a usar matrices confusión y evaluación numérica, el estadístico Kappa y la curva ROC
  • Adquirir conocimiento esenciales relativos a la minería de textos y procesamiento de lenguaje natural (NLP) y al Clustering
  • Profundizar en el conocimiento de redes neuronales, desde redes neuronales simples hasta redes neuronales recurrentes
  • Comprender los conceptos básicos y avanzados relacionados con agentes y sistemas multiagente
  • Estudiar el estándar para agentes FIPA, teniendo en cuenta la comunicación entre agentes, la gestión de los mismos y la arquitectura entre otras cuestiones
  • Profundizar en el aprendizaje de la plataforma JADE (Java Agent DEvelopment Framework) aprendiendo a programar en ella tanto conceptos básicos como avanzados, incluyendo temas de comunicación y descubrimiento de agentes
  • Sentar las bases del procesamiento del lenguaje natural, como el reconocimiento automático del habla y la lingüística computacional
  • Entender en profundidad en funcionamiento de la visión artificial, el análisis de imágenes digitales, la transformación y la segmentación de las mismas
  • Introducir el concepto de computación bioinspirada, así como comprender el funcionamiento de los distintos tipos de algoritmos de adaptación social y de algoritmos genéticos
  • Profundizar en el estudio de los distintos modelos de computación evolutiva, conociendo sus estrategias, programación, algoritmos y modelos basados en estimación de distribuciones
  • Entender las principales estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos
  • Comprender el funcionamiento de la programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje y de los problemas multiobjetivo
  • Aprender los conceptos esenciales relacionados con redes neuronales y entender el funcionamiento de casos de uso reales aplicados a áreas tan dispares como la investigación médica, la economía y la visión artificial
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Una vía de capacitación y crecimiento profesional que te impulsará hacia una mayor competitividad en el mercado laboral”

Máster en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

Los avances tecnológicos han permitido la automatización de muchos procesos en la Industria y empresas, incluyendo el control de procesos. Esto hace que los profesionales de Informática deban consolidar su puesta en estas complejas técnicas. Así, este Máster en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento te proporcionará una visión realista de las aplicaciones de la IA, evaluándose la conveniencia de su implementación en proyectos propios.

Domina la Satisfacibilidad Booleana examinando avanzados casos prácticos

A través del Máster en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento, te actualizarás en todas las indicaciones, desarrollo y expectativas de los resultados con el trabajo mediante Inteligencia Artificial. Asimismo, recorrerás los fundamentos de la representación del conocimiento con la Web Semántica. Mediante esta experiencia teórico-práctica, lanzarás tu carrera profesional sin haber puesto un pie un solo día en centros de Enseñanza presenciales. De hecho, TECH te concederá la batuta de la gestión de tus propios tiempos académicos, de tal modo que podrás compaginar el programa sin problema con el resto de tus actividades.