Maestría en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

Maestría

Online

S/. 9,700 IVA inc.

Llama al centro

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

La inteligencia artificial hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. Los desarrollos basados en la Inteligencia Artificial y en la Ingeniería del Conocimiento han llegado ya a numerosas aplicaciones en el ámbito empresarial. Gracias a éstas, en la actualidad se pueden optimizar los procesos de negocio y de producción a un nivel sin precedentes. Desde la automatización de numerosos procedimientos hasta la mejora en el propio control de los procesos. Esto hace que los profesionales necesiten conocer y dominar el funcionamiento de estas complejas técnicas. Por ello, TECH ha creado este programa, en el que los alumnos encontrarán la información más relevante del momento, a través de un didáctico e innovador temario que será de fácil comprensión y aplicación en la práctica diaria.

Información importante

Documentación

  • 77master-inteligencia-artificial-ingenieria-conocimiento_.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos 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 Comprender la estructura básica de un ordenador, el software y de los lenguajes de programación de propósito general.

Este Máster de TECH está pensado para afianzar las capacidades profesionales de los directivos de empresas, quienes, además de estar ampliamente especializados en su área de actuación, encontrarán en este programa una oportunidad única para mejorar en un sector de gran importancia, puesto que aprenderán a prevenir posibles amenazas de internet que pueden ocasionar graves daños a los negocios. De esta manera, se convertirán en un profesional experto en diferentes ramas, por lo que podrán controlar todas las áreas de la compañía.

Solo para Administradores de Empresa Especializados

El Máster Título Propio en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento garantiza, además de la especialización más rigurosa y actualizada, el acceso a un título universitario expedido por TECH - Universidad Tecnológica. Este Máster Título Propio en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Tras la superación de las evaluaciones por parte del alumno, éste recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título emitido por TECH - Universidad Tecnológica. El título expedido por TECH - Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster, y reúne los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales. Título: Máster Título Propio en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento Nº Horas Oficiales: 1.500 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning. Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad

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Materias

  • Estructura
  • Funciones
  • Estructuras
  • Inteligencia artificial
  • C++
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  • SEM
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Profesores

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Profesor

Temario

Módulo 1. Fundamentos de Programación


1.1. Introducción a la programación
1.1.1. Estructura básica de un ordenador
1.1.2. Software
1.1.3. Lenguajes de programación
1.1.4. Ciclo de vida de una aplicación informática
1.2. Diseño de algoritmos
1.2.1. La resolución de problemas
1.2.2. Técnicas descriptivas
1.2.3. Elementos y estructura de un algoritmo
1.3. Elementos de un programa
1.3.1. Origen y características del lenguaje C++
1.3.2. El entorno de desarrollo1.3.3. Concepto de programa
1.3.4. Tipos de datos fundamentales
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expresiones
1.3.7. Sentencias
1.3.8. Entrada y salida de datos
1.4. Sentencias de control
1.4.1. Sentencias
1.4.2. Bifurcaciones1.4.3. Bucles Tema 5. Abstracción y modularidad:
funciones
Módulo 1. Fundamentos de Programación
1.5. Abstracción y modularidad:
funciones
1.5.1. Diseño modular
1.5.2. Concepto de función y utilidad
1.5.3. Definición de una función
1.5.4 .Flujo de ejecución en la llamada de una
función
1.5.5. Prototipo de una función
1.5.6. Devolución de resultados
1.5.7. Llamada a una función: parámetros
1.5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
1.5.9. Ámbito identificador
1.6. Estructuras de datos estáticas
1.6.1. Arrays
1.6.2. Matrices. Poliedros

1.6.3. Búsqueda y ordenación
1.6.4. Cadenas. Funciones de E/S para cadenas
1.6.5. Estructuras. Uniones
1.6.6. Nuevos tipos de datos
1.7. Estructuras de datos dinámicas:punteros
1.7.1. Concepto. Definición de puntero
1.7.2. Operadores y operaciones con punteros
1.7.3. Arrays de punteros
1.7.4. Punteros y arrays
1.7.5. Punteros a cadenas1.7.6. Punteros a estructuras
1.7.7. Indirección múltiple
1.7.8. Punteros a funciones
1.7.9. Paso de funciones, estructuras y arrays como
parámetros de funciones


Módulo 2. Estructura de Datos





2.1. Introducción a la programación en
C++
2.1.1. Clases, constructores, métodos y atributos
2.1.2. Variables
2.1.3. Expresiones condicionales y bucles
2.1.4. Objetos
2.2. Tipos abstractos de datos (TAD)
2.2.1. Tipos de datos
2.2.2. Estructuras básicas y TAD
2.2.3. Vectores y arrys
2.3. Estructuras de datos lineales
2.3.1. TAD Lista. Definición
2.3.2. Listas enlazadas y doblemente enlazadas
2.3.3. Listas ordenadas
2.3.4. Listas en C++
2.3.5. TAD Pila
2.3.6. TAD Cola2.3.7. Pila y Cola en C++
2.4. Estructuras de datos jerárquicas

2.4.1. TAD Árbol2.4.2. Recorridos

2.4.3. Árboles n-arios
2.4.4. Árboles binarios
2.4.5. Árboles binarios de búsqueda
2.5. Estructuras de datos jerárquicas:
árboles complejos
2.5.1. Árboles perfectamente equilibrados o de
altura mínima
2.5.2. Árboles multicamino
2.5.3. Referencias bibliográficas
2.6. Montículos y cola de prioridad
2.6.1. TAD Montículos
2.6.2. TAD Cola de prioridad
2.7. Tablas hash
2.7.1. TAD Tabla hash
2.7.2. Funciones hash
2.7.3. Función hash en tablas hash
2.7.4. Redispersión
2.7.5. Tablas hash abiertas
2.8. Grafos
2.8.1. TAD Grafo
2.8.2. Tipos de grafo
2.8.3. Representación gráfica y operaciones
básicas
2.8.4. Diseño de grafos



Módulo 3. Algoritmia y Complejidad
3.1. Introducción a las estrategias de
diseño de algoritmos
3.1.1. Recursividad
3.1.2. Divide y conquista
3.1.3. Otras estrategias
3.2. Eficiencia y análisis de los
algoritmos
3.2.1. Medidas de eficiencia
3.2.2. Medir el tamaño de la entrada
3.2.3. Medir el tiempo de ejecución
3.2.4. Caso peor, mejor y medio3.2.5. Notación asintónica

3.2.6. Criterios de Análisis matemático de
algoritmos no recursivos
3.2.7. Análisis matemático de algoritmosrecursivos
3.2.8. Análisis empírico de algoritmos
3.3. Algoritmos de ordenación
3.3.1. Concepto de ordenación
3.3.2. Ordenación de la burbuja
3.3.3. Ordenación por selección
3.3.4. Ordenación por inserción

3.3.5. Ordenación por mezcla (merge_sort)
3.3.6. Ordenación rápida (quick_sort)
3.4. Algoritmos con árboles
3.4.1. Concepto de árbol
3.4.2. Árboles binarios
3.4.3. Recorridos de árbol
3.4.4. Representar expresiones
3.4.5. Árboles binarios ordenados
3.4.6. Árboles binarios balanceados


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