Curso Gratuito Curso Universitario de Inteligencia Artificial para Desarrolladores + 4 Créditos ECTS

Duración: 110
Modalidad: Online
8435402367475
Valoración: 4.9 /5 basada en 61 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Curso Universitario de Inteligencia Artificial para Desarrolladores + 4 Créditos ECTS:

Este CURSO ONLINE HOMOLOGADO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES le prepara para conocer las principales técnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiración, biológica, física o incluso matemática, así como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matemáticos), con ejemplos y gráficos para cada uno de ellos, aprender sobre los dominios de aplicación se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales y diferenciar y observar un ejemplo de implementación genérico, que se completa con una aplicación práctica, desarrollada en C#. El presente Curso Universitario está Acreditado por la UNIVERSIDAD con 4 créditos Universitarios Europeos (ECTS), siendo baremable en bolsa de trabajo y concurso-oposición de la Administración Pública

A quién va dirigido:

Este CURSO ONLINE HOMOLOGADO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES está dirigido, principalmente, a los desarrolladores y/o programadores que quieran formarse en la materia, al no requerir profundos conocimientos en matemáticas también está dirigido a todas las personas que quieran adquirir unos conocimientos en Inteligencia Artificial y/o quieran conseguir una TITULACIÓN UNIVERSITARIA HOMOLOGADA.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Curso Universitario de Inteligencia Artificial para Desarrolladores + 4 Créditos ECTS:

- Conocer las principales técnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiración, biológica, física o incluso matemática, así como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matemáticos), con ejemplos y gráficos para cada uno de ellos. - Aprender sobre los dominios de aplicación se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. - Diferenciar y observar un ejemplo de implementación genérico, que se completa con una aplicación práctica, desarrollada en C#.

Salidas Laborales:

Informática / Programación / Desarrollo

 

Resumen:

El presente CURSO HOMOLOGADO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES ofrece una formación especializada en la materia. Este Curso Universitario de Inteligencia Artificial para Desarrolladores en Inteligencia Artificial para Programadores le ofrece una formación especializada en la materia, conociendo las principales técnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiración, biológica, física o incluso matemática, así como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matemáticos), con ejemplos y gráficos para cada uno de ellos. Los dominios de aplicación se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capítulo contiene un ejemplo de implementación genérico, que se completa con una aplicación práctica, desarrollada en C#. Estos ejemplos de código genéricos son fácilmente adaptables a numerosas aplicaciones en C#, bien sea en Silverlight, en Windows Phone, para Windows o incluso en aplicaciones .NET más clásicas. Las técnicas de Inteligencia Artificial descritas son: los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos; la lógica difusa, que permite controlar sistemas informáticos o mecánicos de manera mucho más flexible que con los programas tradicionales; los algoritmos de búsqueda de rutas, entre los cuales el algoritmo A* se utiliza con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos; los algoritmos genéticos, que utilizan la potencia de la evolución para aportar soluciones a problemas complejos; los principales maetaheurísticos, entre ellos la búsqueda tabú, que permiten encontrar soluciones óptimas a problemas de optimización, con o sin restricciones; los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos; y las redes neuronales, capaces de descubrir y reconocer modelos en series históricas, en imágenes o incluso en conjuntos de datos.

Titulación:

Certificación Universitaria en Inteligencia Artificial para Desarrolladores con 4 Créditos Universitarios ECTS (Curso Homologado y Baremable en Oposiciones de la Administración Pública)

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:


UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
  1. Estructura del capítulo
  2. Definir la inteligencia
  3. La inteligencia de los seres vivos
  4. La inteligencia artificial
  5. Dominios de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
  1. Presentación del capítulo
  2. Ejemplo: un sistema experto en polígonos
  3. Contenido de un sistema experto
  4. Tipos de inferencia
  5. Etapas de construcción de un sistema
  6. Rendimiento y mejoras
  7. Dominios de aplicación
  8. Creación de un sistema experto en C#
  9. Uso de Prolog
  10. Agregar incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LÓGICA DIFUSA
  1. Presentación del capítulo
  2. Incertidumbre e imprecisión
  3. Conjuntos difusos y grados de pertenencia
  4. Operadores sobre los conjuntos difusos
  5. Creación de reglas
  6. Fuzzificación y defuzzificación
  7. Ejemplos de aplicaciones
  8. Implementación de un motor de lógica difusa
  9. Implementación de un caso práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA DE RUTAS
  1. Presentación del capítulo
  2. Rutas y grafos
  3. Ejemplo en cartografía
  4. Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas
  5. Algoritmos "inteligentes"
  6. Implementación
  7. Dominios de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Presentación del capítulo
  2. Evolución biológica
  3. Evolución artificial
  4. Ejemplo del grifo
  5. Elección de la representación
  6. Evaluación, selección y supervivencia
  7. Reproducción: crossover y mutación
  8. Dominios de aplicación
  9. Implementación de un algoritmo genético
  10. Coevolución
UNIDAD DIDÁCTICA 6. METAHEURÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN
  1. Presentación del capítulo
  2. Optimización y mínimos
  3. Algoritmos voraces
  4. Descenso por gradiente
  5. Búsqueda tabú
  6. Recocido simulado
  7. Optimización por enjambre de partículas
  8. Meta-optimización
  9. Dominios de aplicación
  10. Implementación
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS MULTI-AGENTES
  1. Presentación del capítulo
  2. Origen biológico
  3. Sistemas multi-agentes
  4. Clasificación de los agentes
  5. Principales algoritmos
  6. Dominios de aplicación
  7. Implementación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES
  1. Presentación del capítulo
  2. Origen biológico
  3. La neurona formal
  4. Perceptrón
  5. Redes feed-forward
  6. Aprendizaje
  7. Otras redes
  8. Dominios de aplicación
  9. Implementación de un MLP
UNIDAD DIDÁCTICA 9. WEBGRAFÍA
  1. ¿Por qué una webgrafía?
  2. Sistemas expertos
  3. Lógica difusa
  4. Algoritmos genéticos
  5. Búsqueda de rutas
  6. Metaheurísticos
  7. Sistemas multi-agentes
  8. Redes neuronales
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANEXO
  1. Instalación de SWI-Prolog
  2. Uso de SWI-Prolog
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