Máster en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

Maestría

Online

$ 3.560 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

El programa en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento está diseñado para que los profesionales del ámbito de la ingeniería se sumerjan en el apasionante mundo de los desarrollos de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería del Conocimiento. A través de una capacitación de alta competencia podrá dar un paso sólido y solvente en este terreno, consiguiendo las habilidades personales y profesionales necesarias para
ejercer como un experto en la materia. Un programa completo y eficaz que le impulsará al más alto nivel de competencia.

Información importante

Documentación

  • 3maestria-inteligencia-artificial-ingenieria-conocimiento-te-.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Capacitar científica y tecnológicamente para el ejercicio de la ingeniería inática
Š Obtener conocimientos amplios en el campo de la computación
Š Obtener conocimientos amplios en el campo de la estructura de computadoras
Š Adquirir los conocimientos necesarios en ingeniería del software

Objetivos específicos
Módulo 1. Fundamentos de programación
Š Comprender la estructura básica de un ordenador, el software y de los lenguajes de programación de propósito general
Š Aprender a diseñar e interpretar algoritmos, que son la base necesaria para poder desarrollar programas informáticos
Módulo 2. Estructura de datos
Š 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
Š 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++
Módulo 3. Algoritmia y complejidad
Š Conocer las distintas técnicas de pruebas en los programas informáticos y la importancia de generar una buena documentación junto con un buen código fuente
Š Aprender los conceptos básicos del lenguaje de programación C++, uno de los más usados a nivel mundial

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 apenas unos meses, podrá dar por adquirida, con una capacitación de alta intensidad y precisión.

Este Máster Título Propio en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno, recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Máster Propio emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster Título Propio y reunirá 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
N.º 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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Opiniones

Materias

  • Abstracción
  • Ingeniería
  • Competencia
  • Inteligencia artificial
  • Estructuras
  • Modularidad:
  • Diseño modular
  • Ejecución
  • Arrays
  • BUSQUEDA

Profesores

Docente Docente

Docente Docente

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 desarrollo
1.3.3. 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. Bifurcaciones
1.4.3. Bucles

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 cadenas
1.7.6. 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

1.8. Ficheros

1.8.1. Conceptos básicos
1.8.2. Operaciones con ficheros
1.8.3. Tipos de ficheros
1.8.4. Organización de los ficheros
1.8.5. Introducción a los ficheros C++
1.8.6. Manejo de ficheros

1.9. Recursividad

1.9.1. Definición de recursividad
1.9.2. Tipos de recursión
1.9.3. Ventajas e inconvenientes
1.9.4. Consideraciones
1.9.5. Conversión recursivo-iterativa
1.9.6. La pila de recursión

1.10. Prueba y documentación

1.10.1. Pruebas de programas
1.10.2. Prueba de la caja blanca
1.10.3. Prueba de la caja negra
1.10.4. Herramientas para realizar las pruebas
1.10.5. Documentación de programas

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 Arrays

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 Cola
2.3.7. Pila y Cola en C++

2.4. Estructuras de datos jerárquicas

2.4.1. TAD Árbol
2.4.2. 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

2.9. Algoritmos y conceptos avanzados sobre grafos

2.9.1. Problemas sobre grafos
2.9.2. Algoritmos sobre caminos
2.9.3. Algoritmos de búsqueda o recorridos
2.9.4. Otros algoritmos

2.10. Otras estructuras de datos

2.10.1. Conjuntos
2.10.2. Arrays paralelos
2.10.3. Tablas de símbolos
2.10.4. Tries

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 medio
3.2.5. Notación asintónica
3.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
3.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
3.2.8. Análisis empírico de algoritmos

Máster en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

$ 3.560 IVA inc.