“Esta Postgraduate diploma 100% online te permitirá codificar problemas del mundo real a través de avanzados algoritmos y sistemas informáticos”

Los Intelligent Systems están experimentando una constante evolución, que abre un amplio abanico de posibilidades para la sociedad en términos generales. Por ejemplo, la implementación de la Inteligencia Artificial aporta soluciones en el campo de la medicina. Estas abarcan desde la monitorización de pacientes hasta la asistencia en la toma de decisiones clínicas y desarrollo de nuevos fármacos. Esto refleja la importancia de que los profesionales cuenten con un conocimiento exhaustivo sobre esta materia para mejorar la calidad de vida de las personas. Además, para llevar a cabo procesos de innovación con éxito, necesitan estar al corriente de las últimas tendencias que se producen en esta área de especialización para incorporarlas a su praxis.

Por eso, TECH lanza un revolucionario programa que dotará al alumnado de un prisma integral que fusiona el Aprendizaje Automático con la Ingeniería del Conocimiento. Para ello, el itinerario académico profundizará tanto en la Teoría de Agentes como las Redes de Neuronas. De esta forma, los alumnos obtendrán los métodos más efectivos para integración de representaciones del conocimiento, partiendo de la relación entre los diferentes tipos de lógica. Por otro lado, la capacitación se centrará en la Percepción Computacional con el fin de que los egresados manejen los lenguajes de programación adecuadamente.

Para afianzar todos estos contenidos, TECH se basa en el disruptivo sistema del Relearning. Este método de enseñanza se respalda en la repetición de los contenidos claves, para garantizar un aprendizaje progresivo y natural.  Además, lo único que necesitarán egresados será un dispositivo con acceso a Internet para acceder a los materiales de estudio de manera remota, en el momento o lugar de su preferencia. Conviene resaltar que, el Campus Virtual estará disponible en todo momento y permitirá a los usuarios descargarse los contenidos para que puedan consultarlos siempre que lo deseen.  

Domina los agentes software según JADE en la mejor universidad digital del mundo según Forbes”  

Esta Postgraduate diploma en Intelligent Systems contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• Desarrollo de 100 escenarios simulados presentados por expertos en Sistemas Inteligentes
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y práctica sobre el Sistemas Inteligentes
• Novedades sobre los últimos avances en el Sistemas Inteligentes
• Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Sistema interactivo de aprendizaje basado en el método del caso y su aplicación a la práctica real
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Manejarás el software Protégé para crear, editar y visualizar ontologías de manera eficiente”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Eleva tu potencial profesional dentro del mundo de la Ingeniería del Conocimiento gracias a los innovadores recursos que te brinda este programa”

Con la innovadora metodología Relearning, asimilarás todos los conocimientos para obtener los resultados que buscas y dar un salto en tu carrera profesional”

This program is designed by a teaching staff composed of experts in Computer Engineering, which will provide students with a holistic view of Intelligent Systems. The academic itinerary will analyze in detail the agents of Artificial Intelligence. The syllabus will provide students with the most advanced software for the creation of ontologies, among which RDF Triplets stand out. Likewise, the training will delve into Knowledge Engineering so that graduates can develop systems that simulate and apply human knowledge effectively. In addition, the program will focus on image segmentation with Fourier Transforms.

A comprehensive and current curriculum configured as a high quality training tool of exceptional quality" 

Module 1. Intelligent Systems

1.1. Agents Theory

1.1.1. Concept History
1.1.2. Agent Definition
1.1.3. Agents in Artificial Intelligence
1.1.4. Agents in Software Engineering

1.2. Agent Architectures

1.2.1. The Reasoning Process of an Agent
1.2.2. Reactive Agents
1.2.3. Deductive Agents
1.2.4. Hybrid Agents
1.2.5. Comparison

1.3. Information and Knowledge

1.3.1. Difference between Data, Information and Knowledge
1.3.2. Data Quality Assessment
1.3.3. Data Collection Methods
1.3.4. Information Acquisition Methods
1.3.5. Knowledge Acquisition Methods

1.4. Knowledge Representation

1.4.1. The Importance of Knowledge Representation
1.4.2. Definition of Knowledge Representation According to Roles
1.4.3. Knowledge Representation Features

1.5. Ontologies

1.5.1. Introduction to Metadata
1.5.2. Philosophical Concept of Ontology
1.5.3. Computing Concept of Ontology
1.5.4. Domain Ontologies and Higher-Level Ontologies
1.5.5. Building an Ontology

1.6. Ontology Languages and Ontology Creation Software

1.6.1. Triple RDF, Turtle and N3
1.6.2. RDF Schema
1.6.3. OWL
1.6.4. SPARQL
1.6.5. Introduction to Ontology Creation Tools
1.6.6. Installing and Using Protégé

1.7. Semantic Web

1.7.1. Current and Future Status of the Semantic Web
1.7.2. Semantic Web Applications

1.8. Other Knowledge Representation Models

1.8.1. Vocabulary
1.8.2. Global Vision
1.8.3. Taxonomy
1.8.4. Thesauri
1.8.5. Folksonomy
1.8.6. Comparison
1.8.7. Mind Maps

1.9. Knowledge Representation Assessment and Integration

1.9.1. Zero-Order Logic
1.9.2. First-Order Logic
1.9.3. Descriptive Logic
1.9.4. Relationship between Different Types of Logic
1.9.5. Prolog: Programming Based on First-Order Logic

1.10. Semantic Reasoners, Knowledge-Based Systems and Expert Systems

1.10.1. Concept of Reasoner
1.10.2. Reasoner Applications
1.10.3. Knowledge-Based Systems
1.10.4. MYCIN: History of Expert Systems
1.10.5. Expert Systems Elements and Architecture
1.10.6. Creating Expert Systems

Module 2. Artificial Intelligence and Knowledge Engineering

2.1. Introduction to Artificial Intelligence and Knowledge Engineering

2.1.1. Brief History of Artificial Intelligence
2.1.2. Artificial Intelligence Today
2.1.3. Knowledge Engineering

2.2. Searching

2.2.1. Common Search Concepts
2.2.2. Uninformed Search
2.2.3. Informed Search

2.3. Boolean Satisfiability, Constraint Satisfiability and Automatic Planning

2.3.1. Boolean Satisfiability
2.3.2. Constraint Satisfiability Problems
2.3.3. Automatic Planning and PDDL
2.3.4. Planning as Heuristic Search
2.3.5. Planning with SAT

2.4. Artificial Intelligence in Games

2.4.1. Game Theory
2.4.2. Minimax and Alpha-Beta Pruning
2.4.3. Simulation: Monte Carlo

2.5. Supervised and Unsupervised Learning

2.5.1. Introduction to Machine Learning
2.5.2. Classification
2.5.3. Regression
2.5.4. Validation of Results
2.5.5. Clustering

2.6. Neural Networks

2.6.1. Biological Fundamentals
2.6.2. Computational Model
2.6.3. Supervised and Unsupervised Neuron Networks
2.6.4. Simple Perceptron
2.6.5. Multilayer Perceptron

2.7. Genetic Algorithms

2.7.1. History
2.7.2. Biological Basis
2.7.3. Problem Coding
2.7.4. Generation of the Initial Population
2.7.5. Main Algorithm and Genetic Operators
2.7.6. Evaluation of Individuals: Fitness

2.8. Thesauri, Vocabularies, Taxonomies

2.8.1. Vocabulary
2.8.2. Taxonomy
2.8.3. Thesauri
2.8.4. Ontologies

2.9. Knowledge Representation Semantic Web

2.9.1. Semantic Web
2.9.2. Specifications RDF, RDFS and OWL
2.9.3. Inference/ Reasoning
2.9.4. Linked Data

2.10. Expert systems and DSS

2.10.1. Expert Systems
2.10.2. Decision Support Systems

Module 3. Multiagent Systems and Computational Perception

3.1. Agents and Multiagent Systems

3.1.1. Concept of Agent
3.1.2. Architecture
3.1.3. Communication and Coordination
3.1.4. Programming Languages and Tools
3.1.5. Applications of the Agents
3.1.6. The FIPA

3.2. The Standard for Agents: FIPA

3.2.1. Communication between Agents
3.2.2. Agent Management
3.2.3. Abstract Architecture
3.2.4. Other Specifications

3.3. The JADE Platform

3.3.1. Software Agents According to JADE
3.3.2. Architecture
3.3.3. Installation and Execution
3.3.4. JADE Packages

3.4. Basic Programming with JADE

3.4.1. The Management Console
3.4.2. Basic Creation of Agents

3.5. Advanced Programming with JADE

3.5.1. Advanced Creation of Agents
3.5.2. Communication between Agents
3.5.3. Discovering Agents

3.6. Computer Vision

3.6.1. Processing and Digital Analysis of Images
3.6.2. Image Analysis and Artificial Vision
3.6.3. Image Processing and Human Vision
3.6.4. Image Capturing System
3.6.5. Image Formation and Perception

3.7. Digital Image Analysis

3.7.1. Stages of the Image Analysis Process
3.7.2. Pre-Processing
3.7.3. Basic Operations
3.7.4. Spatial Filtering

3.8. Digital Image Transformation and Image Segmentation

3.8.1. Fourier Transform
3.8.2. Frequency Filtering
3.8.3. Basic Concepts
3.8.4. Thresholding
3.8.5. Contour Detection

3.9. Shape Recognition

3.9.1. Feature Extraction
3.9.2. Classification Algorithms

3.10. Natural Language Processing

3.10.1. Automatic Speech Recognition
3.10.2. Computational Linguistics

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