Master Of Science In Artificial Intelligence And Engineering Of The Knowledge/master En Inteligencia Artificial E Ingeniería Del Conocimiento

	Tipo de Curso:	Master

	Temática:	Ingeniería

	Modalidad:	a distancia

	Precio:	consultar

Centro

CIU CAMBRIDGE INTERNATIONAL UNIVERSITY

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Duración: Consultar	Plazas:	Consultar

Horario: No disponible


		Nº Horas: 400

		Titulación: Master Of Science In Artificial Intelligence And Engineering Of The Knowledge, M.sc.

		Salida Laboral:
		Empresas e industrias

		Objetivos:
		Ofrecer una formación especializada en el área elegida, dentro del campo de la Inteligencia Artificial y del Conocimiento. Este Master cubre los tópicos relacionados con los paradigmas de la Inteligencia Artificial (IA) e Ingeniería del Conocimiento (IC). La unificación de estos paradigmas en un Master único, junto con su enfoque pragmático, hace de él una referencia apropiada para su uso tanto en la docencia universitaria como en los desarrollos a nivel industrial. Desde esta doble perspectiva, docente e industrial, posee una amplia proyección de futuro, ya que cada día son más las aplicaciones industriales que utilizan técnicas avanzadas de IA, y, a su vez, los estudiantes de hoy adquieren los fundamentos de IA e IC que utilizarán como ingenieros en el futuro. Mientras tanto, los actuales ingenieros consolidan sus conocimientos en esas materias. El Master se estructura en tres partes fundamentales, comienza por las técnicas básicas de IA, para a continuación abordar los aspectos relativos a la metodología CommonKADS en IC, y finaliza con técnicas avanzadas de IA que utilizan la metodología propia de CommonKADS en ejemplos reales.

		Metodología:
		Material didáctico: Consta de bibliografía especializada, cuestionarios de autoevaluación y tutoría personalizada.

		Programa:
		Algunas de las asignaturas que se pueden escoger son: CAPÍTULO 1.INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1.1 La inteligencia de las máquinas 1.1.1 Definiciones de sistema inteligente 1.1.2 El término Inteligencia Artificial 1.2 Estrategias de la IA 1.3 Breve visión histórica de la IA 1.3.1 Hitos en la evolución de la IA 1.3.2 Desarrollos históricos de la IA 1.4 Futuro de la IA 1.5 Comentarios bibliográficos CAPÍTULO 2.RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS MEDIANTE BÚSQUEDA 2.1 La definición del problema 2.2 El espacio de estados 2.2.1 Representación en el espacio de estados 2.3 Estrategias de búsqueda 2.4 Búsqueda a ciegas 2.4.1 Recorrido en amplitud 2.4.2 Recorrido en profundidad 2.5 Búsqueda heurística 2.5.1 Ascensión a la cima o gradiente 2.5.2 Primero el mejor 2.5.3 Búsqueda avara 2.5.4 Algoritmo A* 2.5.5 Algoritmos genéticos 2.6 Verificación de restricciones 2.7 Búsqueda con adversarios 2.7.1 Algoritmo del minimax 2.7.2 Poda alfa-beta 2.8 Comentarios bibliográficos CAPÍTULO 3.FORMALISMOS DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO 3.1 Introducción 3.2 Base de conocimiento 3.2.1 Procesamiento simbólico 3.2.2 Aproximación no simbólica 3.3 Representación del conocimiento 3.3.1 Representación procedural 3.3.2 Representación relacional 3.3.3 Representación jerárquica 3.4 Lógica clásica 3.4.1 La evolución de la lógica 3.4.2 Lógica proposicional 3.4.3 Lógica de predicados 3.5 Reglas 3.6 Marcos 3.6.1 Los guiones 3.7 Redes semánticas 3.8 La lógica de la incertidumbre 3.8.1 Redes bayesianas 3.8.2 Lógica borrosa (fuzzy) 3.9 Comentarios bibliográficos CAPÍTULO 4.RAZONANDO CON EL CONOCIMIENTO 4.1 Razonamiento según los distintos paradigmas de representación …… 4.2 Sistemas basados en conocimiento 4.2.1 Estructura de los sistemas de reglas 4.2.2 Activación de la inferencia 4.3 Encadenamiento hacia adelante 4.3.1 Estrategias de control 4.4 Encadenamiento hacia atrás 4.5 Razonamiento borroso 4.6 Características de la inferencia basada en reglas 4.7 Inferencias y aprendizaje 4.8 Comentarios bibliográficos CAPÍTULO 5.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: MODELOS EN CommonKADS 5.1 Introducción 5.2 Concepto de conocimiento 5.3 Modelos de conocimiento 5.4 Roles del proceso 5.5 Terminología 5.6 Breve reseña de otros sistemas de modelado del conocimiento 5.7 Modelado del contexto 5.7.1 Estudio de viabilidad: organización 5.7.2 Análisis de impacto y mejora: modelos de tarea y agente 5.8 Comentarios bibliográficos CAPÍTULO 6.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO:EL CONOCIMIENTO EN CommonKADS 6.1 Introducción 6.2 Aspectos del conocimiento 6.3 Naturaleza del conocimiento 6.4 Esquema general del modelo de conocimiento 6.4.1 Conocimiento de dominio 6.4.2 Conocimiento de inferencia 6.4.3 Conocimiento de tarea 6.5 Técnicas de adquisición del conocimiento 6.5.1 Técnicas manuales 6.5.2 Técnicas semiautomáticas 6.5.3 Técnicas automáticas 6.6 Comentarios bibliográficos CAPÍTULO 7.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO:PLANTILLAS DE TAREAS 7.1 Introducción 7.2 Reusabilidad de los modelos 7.2.1 Tipos de tareas 7.2.2 Tareas de análisis 7.2.3 Tareas de síntesis 7.3 Catálogo de Plantillas de Tareas 7.3.1 Clasificación 7.3.2 Diagnóstico 7.3.3 Monitorización 7.3.4 Valoración 7.3.5 Predicción 7.3.6 Síntesis 7.3.7 Diseño 7.3.8 Planificación CAPÍTULO 8.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: MODELO DE COMUNICACIÓN 8.1 Introducción 8.2 Visión general del modelo de comunicación 8.3 El plan de comunicación 8.3.1 Construcción del diagrama de diálogo 8.3.2 Control sobre las transacciones 8.4 Transacciones entre agentes CAPÍTULO 9.INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO:MODELO DE DISEÑO 9.1 Introducción 9.2 Diseño preservando la estructura 9.2.1 Paso 1: Diseño de la arquitectura del sistema CAPÍTULO 10.APRENDIZAJE: POR OBSERVACIÓN 10.1 Introducción 10.2 Concepto de aprendizaje 10.2.1 Inferencia inductiva 10.2.2 Inferencia deductiva 10.3 Procesos de aprendizaje CAPÍTULO 11 .APRENDIZAJE: REDES NEURONALES 11.1 Introducción 11.2 El perceptrón 11.2.1 Perceptrón para dos clases separables 11.2.2 Algoritmo del perceptrón 11.2.3 Ejemplo de aplicación CAPÍTULO 12 .PERCEPCIÓN VISUAL: GENERALIDADES 12.1 Introducción 12.2 Proceso de percepción visual artificial 12.3 Formación de imágenes digitales 12.4 Preprocesamiento: suavizado y realzado 12.4.1 Suavizado de imágenes 12.4.2 Realzado de imágenes CAPÍTULO 13.PERCEPCIÓN: VISIÓN ESTEREOSCÓPICA 13.1 Introducción 13.2 El sistema de visión estereoscópica 13.3 Geometría del sistema estereoscópico y obtención de la distancia … 13.4 Correspondencia estereoscópica 13.4.1 Restricciones aplicables para la correspondencia CAPÍTULO 14.APLICACIÓN: UN CASO DE ESTUDIO 14.1 Introducción 14.2 Descripción del problema 14.3 Modelado del contexto 14.4 Modelado de concepto CAPÍTULO 15 .PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL: ANÁLISIS LÉXICO Y SINTÁCTICO 15.1 Introducción 15.2 Análisis léxico 15.3 Análisis sintáctico CAPÍTULO 16.PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL: ANÁLISIS SEMÁNTICO Y CONTEXTUAL 16.1 Introducción 16.2 Análisis semántico: modelo estructural 16.2.1 Interpretación guiada por la sintaxis 16.2.2 Interpretación guiada por la semántica 16.3 Características del lenguaje de la forma lógica -Proyecto final. -Solicitar información y programación desarrollada del Master. Ahora puede graduarse en la Universidad en los Títulos de Bachelor, Master y Doctor aportando curricularmente acreditaciones que valoren su cultura, trabajo y experiencia vivida

		Requisitos de acceso:
		Titulados universitarios Profesionales de la Ingeniería especailizados en Intelegencia Artificial y del Conocimiento interesados en ampliar conocimientos a nivel de Maestría. Personas de otras áreas académicas interesados en desarrollarse profesionalmente en el campo de la Inteligencia y el Conocimiento Artificial.

		Observaciones:
		Profesionales de la Ingeniería. Personas (especialmente latinoamericanas) que por diversos motivos no concluyeron sus estudios en Ingeniería desde la Inteligencia Artificial y el Conocimiento y actualmente pueden finalizar su carrera por Complementación Académica-Profesional a través de CIU Cambridge International University, Universidad Nacional de Piura y Universidad La Gran Colombia. Material didáctico: Consta de bibliografía especailizada, cuestionarios de autoevaluación y tutoría personalizada.

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