Descripción

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Este programa está dirigido a aquellas personas interesadas en alcanzar un nivel de conocimiento superior en Sistemas Inteligentes. El principal objetivo es formar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en este Experto Universitario , en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista.  

Este Experto Universitario te preparará para el ejercicio profesional de la informática, gracias a una formación transversal y versátil adaptada a las nuevas tecnologías e innovaciones en este campo. Obtendrás amplios conocimientos en Sistemas Inteligentes , de la mano de profesionales en el sector.

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  • 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.

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Incluye en su cuadro docente profesionales pertenecientes al ámbito de Informática, que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas pertenecientes a sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

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

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Temario

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por un equipo de profesionales de Informática, conscientes de la relevancia de la actualidad de la formación para poder profundizar en esta área de conocimiento, con el fin de enriquecer humanísticamente al estudiante y elevarle el nivel de conocimiento en Sistemas Inteligentes mediante las últimas tecnologías educativas disponibles.

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Módulo 1. Sistemas inteligentes

1.1.  Teoría de Agentes.

1.1.1. Historia del concepto.
1.1.2. Definición de agente.
1.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial.
1.1.4. Agentes en Ingeniería de Software.

1.2. Arquitecturas de Agentes.

1.2.1. El proceso de razonamiento de un agente.
1.2.2. Agentes reactivos.
1.2.3. Agentes deductivos.
1.2.4. Agentes híbridos.
1.2.5. Comparativa.

1.3. Información y conocimiento.

1.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento.
1.3.2. Evaluación de la calidad de los datos.
1.3.3. Métodos de captura de datos.
1.3.4. Métodos de adquisición de información.
1.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento.

1.4. Representación del conocimiento.

1.4.1. La importancia de la representación del conocimiento.
1.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles.
1.4.3. Características de una representación del conocimiento.

1.5. Ontologías.

1.5.1. Introducción a los metadatos.
1.5.2. Concepto filosófico de ontología.
1.5.3. Concepto informático de ontología.
1.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior.
1.5.5. Cómo construir una ontología.

1.6.  Lenguajes para ontologías y software para la creación de ontologías.

1.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N3.
1.6.2. RDF Schema.
1.6.3. OWL.
1.6.4. SPARQL.
1.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías.
1.6.6. Instalación y uso de Protégé.

1.7.  La web semántica.

1.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica.
1.7.2. Aplicaciones de la web semántica.

1.8.  Otros modelos de representación del conocimiento.

1.8.1. Vocabularios.
1.8.2. Visión global.
1.8.3. Taxonomías.
1.8.4. Tesauros.
1.8.5. Folksonomías.
1.8.6. Comparativa.
1.8.7. Mapas mentales.

1.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento.

1.9.1. Lógica de orden cero.
1.9.2. Lógica de primer orden.
1.9.3. Lógica descriptiva.
1.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica.
1.9.5. Prolog: programación basada en lógica de primer orden.

1.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos.

1.10.1. Concepto de razonador.
1.10.2. Aplicaciones de un razonador.
1.10.3. Sistemas basados en el conocimiento.
1.10.4. MYCIN, historia de los Sistemas Expertos.
1.10.5. Elementos y Arquitectura de Sistemas Expertos.
1.10.6. Creación de Sistemas Expertos.

Módulo 2. Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

2.1. Introducción a la Inteligencia Artificial y a la Ingeniería del Conocimiento.

2.1.1. Breve historia de la Inteligencia Artificial.
2.1.2. La Inteligencia Artificial hoy en día.
2.1.3. Ingeniería del Conocimiento.

2.2. Búsqueda.

2.2.1. Conceptos comunes de búsqueda.
2.2.2. Búsqueda no informada.
2.2.3. Búsqueda informada.

2.3. Satisfacibilidad booleana, Satisfacibilidad  de restricciones y planificación automática.

2.3.1. Satisfacibilidad booleana.
2.3.2. Problemas de satisfacción de restricciones.
2.3.3. Planificación Automática y PDDL.
2.3.4. Planificación como Búsqueda Heurística.
2.3.5. Planificación con SAT.

2.4. La Inteligencia Artificial en Juegos.

2.4.1. Teoría de Juegos.
2.4.2. Minimax y poda Alfa-Beta.
2.4.3. Simulación: Monte Carlo.

2.5. Aprendizaje supervisado y no supervisado.

2.5.1. Introducción al Aprendizaje Automático.
2.5.2. Clasificación.
2.5.3. Regresión.
2.5.4. Validación de resultados.
2.5.5. Agrupación (Clustering).

2.6. Redes de neuronas.

2.6.1. Fundamentos Biológicos.
2.6.2. Modelo Computacional.
2.6.3. Redes de Neuronas Supervisadas y no Supervisadas.
2.6.4. Perceptrón Simple.
2.6.5. Perceptrón Multicapa.

2.7. Algoritmos genéticos.

2.7.1. Historia.
2.7.2. Base biológica.
2.7.3. Codificación de problemas.
2.7.4. Generación de la población inicial.
2.7.5. Algoritmo principal y operadores genéticos.
2.7.6. Evaluación de individuos: fitness.

2.8. Tesauros, vocabularios, taxonomías.

2.8.1. Vocabularios.
2.8.2. Taxonomías.
2.8.3. Tesauros.
2.8.4. Ontologías.

2.9. Representación del conocimiento: Web Semántica.

2.9.1. Web Semántica.
2.9.2. Especificaciones: RDF, RDFS y OWL.
2.9.3. Inferencia/razonamiento.
2.9.4. Linked Data.

2.10. Sistemas expertos y DSS.

2.10.1. Sistemas expertos.
2.10.2. Sistemas de soporte a la decisión.

Módulo 3. Sistemas multiagente y percepción computacional

3.1. Agentes y sistemas multiagente.

3.1.1. Concepto de agente.
3.1.2. Arquitecturas.
3.1.3. Comunicación y coordinación.
3.1.4. Lenguajes de programación y herramientas.
3.1.5. Aplicaciones de los agentes.
3.1.6. La FIPA.

3.2. El estándar para agentes: FIPA.

3.2.1. La comunicación entre los agentes.
3.2.2. La gestión de los agentes.
3.2.3. La arquitectura abstracta.
3.2.4. Otras especificaciones.

3.3. La plataforma JADE.

3.3.1. Los agentes software según JADE.
3.3.2. Arquitectura.
3.3.3. Instalación y ejecución.
3.3.4. Paquetes JADE.

3.4. Programación básica con JADE.

3.4.1. La consola de gestión.
3.4.2. Creación básica de agentes.

3.5. Programación avanzada con JADE.

3.5.1. Creación avanzada de agentes.
3.5.2. Comunicación entre agentes.
3.5.3. Descubrimiento de agentes.

3.6. Visión Artificial.

3.6.1. Procesamiento y análisis digital de imágenes.
3.6.2. Análisis de imágenes y visión artificial.
3.6.3. Procesamiento de imágenes y visión humana.
3.6.4. Sistema de capturas de imágenes.
3.6.5. Formación de la imagen y percepción.

3.7. Análisis de imágenes digitales.

3.7.1. Etapas del proceso de análisis de imágenes.
3.7.2. Preprocesado.
3.7.3. Operaciones básicas.
3.7.4. Filtrado espacial.

3.8. Transformación de imágenes digitales y segmentación de imágenes.

3.8.1. Transformadas de Fourier.
3.8.2. Filtrado en frecuencias.
3.8.3. Conceptos básicos.
3.8.4. Umbralización.
3.8.5. Detección de contornos.

3.9.  Reconocimiento de formas.

3.9.1. Extracción de características.
3.9.2. Algoritmos de clasificación.

3.10.  Procesamiento de lenguaje natural.

3.10.1. Reconocimiento automático del habla.
3.10.2. Lingüística computacional.

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