Dominarás los Algoritmos Genéticos y destacarás profesionalmente por ofrecer soluciones óptimas en problemas complejos gracias a este Curso Universitario fundamentado en el Relearning”

El sector de la Inteligencia Artificial cuenta con una infinidad de aplicaciones en industrias en pleno auge, como la de los videojuegos. Los sistemas inteligentes tienen la capacidad de desarrollar avanzados algoritmos para diseñar personajes con comportamientos y habilidades similares a las de un ser humano. En este contexto, la Teoría de los Juegos se centra en el comportamiento estratégico y las decisiones tomadas por diferentes agentes racionales en situaciones de interacción. De esta forma, los profesionales son capaces de mejorar la experiencia de los juegos y desarrollar mecánicas más gratificantes para los usuarios. 

Ante esta realidad, TECH crea un pionero programa en Introducción a la Inteligencia Artificial. El plan de estudios examinará con minuciosidad los principios fundamentales de esta rama, tales como el Aprendizaje Supervisado o los Algoritmos Genéticos. De esta forma, los alumnos aplicarán con eficacia estos conceptos a sus proyectos prácticos. Asimismo, el temario profundizará en las Redes de Neuronas, un modelo computacional que permite a las máquinas aprender y realizar tareas complejas mediante las conexiones sinápticas del cerebro humano. En adición, el programa ahondará en el empleo de los tesauros, vocabularios y taxonomías para clasificar el conocimiento y optimizar el procesamiento de los sistemas de Inteligencia Artificial.

Por otro lado, la capacitación se imparte en una metodología 100% online. Así pues, los estudiantes podrán embarcarse en su proceso de aprendizaje a cualquier hora del día con el beneficio de la flexibilidad horaria. Lo único que los alumnos necesitarán es un dispositivo electrónico con acceso a Internet para ingresar así a la plataforma virtual. En esta misma línea, TECH aplica en todas sus titulaciones el innovador sistema de enseñanza del Relearning. Consistente en la reiteración progresiva de los aspectos más relevantes de los contenidos académicos, este método asegura que el alumnado amplie sus conocimientos de forma progresiva y natural. 

Profundizarás en la Teoría de los Juegos para modelar y analizar la interacción estratégica entre agentes racionales en una variedad de situaciones competitivas”

Este Curso Universitario en Introducción a la Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas de la formación son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en inteligencia artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras en inteligencia artificial
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

¿Buscas especializarte en el ámbito del Aprendizaje Automático? Lógrarlo con esta titulación universitaria mediante solamente 150 horas”

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.  

Dispondrás de las estrategias más avanzadas y efectivas para el abordaje de problemas como la satisfacibilidad de restricciones”

Un plan de estudios, basado en la revolucionaria metodología del Relearning, que te facilitará afianzar los conceptos complejos con eficiencia y dinamismo”

Este Curso Universitario dotará al alumnado de una base sólida relativa a los conceptos fundamentales, técnicas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Para ello, el itinerario académico abarcará desde la etapa de búsqueda hasta las diferentes tipologías de los algoritmos. Al mismo tiempo, el temario brindará a los estudiantes enfoques avanzados, entre los que sobresale la Planificación como Búsqueda Heurística. De este modo, los profesionales hallarán soluciones eficientes a problemas de programación en entornos complejos o dinámicos. También los contenidos académicos ofrecerán pautas para la representación del conocimiento en la Web Semántica, para mejorar la interoperabilidad de los datos.

Esta capacitación te permitirá actualizar tus conocimientos en un escenario real, con el máximo rigor científico de una institución de vanguardia tecnológica como TECH”

Módulo 1. Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial y a la Ingeniería del Conocimiento

1.1.1 Breve historia de la Inteligencia Artificial
1.1.2 La Inteligencia Artificial hoy en día
1.1.3 Ingeniería del Conocimiento

1.2. Búsqueda

1.2.1 Conceptos comunes de búsqueda
1.2.2 Búsqueda no informada
1.2.3 Búsqueda informada

1.3. Satisfacibilidad booleana, Satisfacibilidad de restricciones y planificación automática

1.3.1 Satisfacibilidad booleana
1.3.2 Problemas de satisfacción de restricciones
1.3.3 Planificación Automática y PDDL
1.3.4 Planificación como Búsqueda Heurística
1.3.5 Planificación con SAT

1.4. La Inteligencia Artificial en Juegos

1.4.1 Teoría de Juegos
1.4.2 Minimax y poda Alfa-Beta
1.4.3 Simulación: Monte Carlo

1.5. Aprendizaje supervisado y no supervisado

1.5.1 Introducción al Aprendizaje Automático
1.5.2 Clasificación
1.5.3 Regresión
1.5.4 Validación de resultados
1.5.5 Agrupación (Clustering)

1.6. Redes de neuronas

1.6.1 Fundamentos Biológicos
1.6.2 Modelo Computacional
1.6.3 Redes de Neuronas Supervisadas y no Supervisadas
1.6.4 Perceptrón Simple
1.6.5 Perceptrón Multicapa

1.7. Algoritmos genéticos

1.7.1 Historia
1.7.2 Base biológica
1.7.3 Codificación de problemas
1.7.4 Generación de la población inicial
1.7.5 Algoritmo principal y operadores genéticos
1.7.6 Evaluación de individuos: fitness

1.8. Tesauros, vocabularios, taxonomías

1.8.1 Vocabularios
1.8.2 Taxonomías
1.8.3 Tesauros
1.8.4 Ontologías

1.9. Representación del conocimiento: Web Semántica

1.9.1 Web Semántica
1.9.2 Especificaciones: RDF, RDFS y OWL
1.9.3 Inferencia/razonamiento
1.9.4 Linked Data

1.10. Sistemas expertos y DSS

1.10.1 Sistemas expertos
1.10.2 Sistemas de soporte a la decisión

Con este programa universitario, personalizarás tu proceso de aprendizaje en función de tus necesidades, circunstancias y horarios. ¡Matricúlate ya!”