Cursos gratuitos
  • Home
  • cursos gratuitos
  • Curso Gratuito Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica

Curso Gratuito Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica

Duración: 1500
EURO636ba1dd79807
Valoración: 4.4 /5 basada en 32 revisores
cursos gratuitos

Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica:

Con esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica tendrás la posibilidad de trabajar en entornos de programación en inteligencias artificial de aplicación en el sector de la industria con entornos automatizados y de robótica, como asistentes robotizados de uso en diferentes sectores. Llevando a cabo la implantación y desarrollo de aplicaciones robotizadas con tecnologías de inteligencia artificial.

A quién va dirigido:

Esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica puede ir dirigido a programadores en departamentos de diseño de inteligencias artificiales en entornos robotizados, trabajadores del sector en entornos robotizados con aplicación de nuevas tecnologías. Así como estudiantes y personas que quieren dedicarse al sector de inteligencia artificial con robots.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica:

- Aprender a manejar, programar y usar de herramientas para la creación de software inteligente. - Dominar el lenguaje natural para descifrar el comportamiento humano. - Aplicar conceptos básicos de JavaScript y la interacción con paginas HTML. - Manejar cadenas, números, funciones, valores booleanos, de aplicación todos ellos en la programación. - Diseñar sistemas automatizados con robots bajo trabajos en entornos de inteligencias artificiales. - Implementar y actualizar las necesidades de procesos robotizados a nivel de programación de inteligencia artificial.

Salidas Laborales:

Las salidas profesionales de esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica son Consultor Data Mining, Data Scientist, Machine Learning Scientist, Machine Learning Engineer, Responsable de Inteligencia Artificial. Puestos de trabajo en sectores como industrial o servicios como implementador de sistemas, instalador de equipos, gestión de mantenimiento.

 

Resumen:

Gracias a esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica podrás llevar a cabo programaciones de sistemas inteligentes que desarrollen aplicaciones en el ámbito de la robótica, desde robots industriales o robots asistentes en trabajos convencionales, donde la toma de decisiones dependa de la aplicación de inteligencia artificial. Con esta formación tendrás conocimientos actualizados para poder realizar trabajos en el sector de la inteligencia artificial en conjunto con la robótica donde se demandan perfiles de técnicos constantemente actualizados en conocimientos. Contarás con contenido gráfico adecuado, un equipo de profesionales con el que podrás resolver las consultas que te surjan. Y podrás avanzar en la formación adaptándote a tus horarios y necesidades.

Titulación:

Doble Titulación: - Titulación de Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica con 1500 horas expedida por Euroinnova International Online Education. - Titulación Oficial de Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad UDAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE)

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes asignaturas así como realizar las actividades de aprendizaje. Las horas de estudio realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.

Temario:


MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A JAVASCRIPT
  1. Introducción
  2. Dónde se ubica el JavaScript en las páginas HTML
  3. Cómo enviar las salidas de resultados a las páginas HTML
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTOS BÁSICOS DE JAVASCRIPT
  1. Declaraciones
  2. Sintaxis
  3. Comentarios
  4. Variables
  5. Tipos de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS
  1. Clase
  2. Propiedades
  3. Métodos
  4. Getters y Setters
  5. Constructores
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SENTENCIAS CONDICIONALES
  1. Operadores
  2. Sentencia condicional simple
  3. Sentencia condicional múltiple
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SENTENCIAS DE REPETICIÓN
  1. Fundamentos de la repetición controlada
  2. Instrucción de repetición mientras
  3. Instrucción de repetición haz - mientras
  4. Instrucción de repetición desde
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ARREGLOS EN LA PROGRAMACIÓN
  1. Declaración y creación de arreglos
  2. Paso de arreglos a los métodos
  3. Arreglos multidimensionales
  4. Listas de argumentos con longitud variable
UNIDAD DIDÁCTICA 7. FUNCIONES
  1. Manejo de cadenas
  2. Manejo de números
  3. Manejo de funciones matemáticas
  4. Manejo de valores booleanos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTERFACES
  1. JavaScript HTML DOM
  2. Modelo de objeto del navegador
  3. Formularios
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ENVIAR Y RECIBIR DATOS DESDE JAVASCRIPT
  1. JavaScript Ajax
  2. Uso JSON en JavaScript
UNIDAD DIDÁCTICA 10. FRAMEWORK JQUERY
  1. Conceptos y generalidades
  2. Utilización de Jquery

MÓDULO 2. DATOS MASIVOS EN LAS ORGANIZACIONES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LOS DATOS MASIVOS
  1. Evolución de la administración de los datos
  2. Tipos de administración de los datos
  3. Operaciones para el manejo de los datos masivos
  4. Tipos de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA
  1. Historia de la computación distribuida
  2. Elementos de la computación distribuida
  3. Uso de la computación distribuida
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPONENTES TECNOLÓGICOS PARA EL USO DE DATOS MASIVOS
  1. Pila de datos masivos
  2. Capas para el manejo de los datos masivos
  3. Tecnología para el uso de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SERVICIOS Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
  1. Servicios de organización de datos
  2. Herramientas para la organización de datos
  3. Almacenamiento analítico de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE LA VIRTUALIZACIÓN
  1. Importancia de la virtualización en el uso de datos masivos
  2. Servidor de virtualización
  3. Aplicaciones de la virtualización
  4. Manejo de la virtualización
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LOS DATOS MASIVOS
  1. Aplicación de los datos masivos
  2. Manejo de datos masivos
  3. Funciones en el uso de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. USO DE LA NUBE
  1. Relación de la nube con los datos masivos
  2. Modelos de despliegue y entrega en la nube
  3. Manejo de la nube para la administración de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO MASIVO
  1. Características de los sistemas de almacenamiento masivo
  2. Elementos de los sistemas de almacenamiento masivo
  3. Beneficios de los sistemas de almacenamiento masivo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. MANEJO DE LOS SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO MASIVO
  1. Sistemas de archivos distribuidos
  2. Uso de las funciones de reducción
  3. Manejo de las funciones de mapeo
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ADMINISTRACIÓN DE LOS SISTEMAS PARA EL ALMACENAMIENTO MASIVO
  1. Manejo de recursos y aplicaciones
  2. Almacenamiento de los datos masivos
  3. Minería de datos masivos

MÓDULO 3. RECOLECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Importancia de la recolección de datos
  2. Historia y evolución
  3. Importancia de la clasificación de datos
  4. Historia y evolución
  5. Relación con la ciencia de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ENTREVISTA
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Partes de una entrevista
  5. Tipos de preguntas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SESIÓN DE GRUPO
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. OBSERVACIÓN
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. PARTICIPANTES
  4. Aplicación en la recolección de datos
  5. Registro de hechos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ENCUESTA
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DIAGRAMA DE FLUJO
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Diseño
  4. Construcción
  5. Aplicabilidad en la recolección de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DICCIONARIO DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Construcción
  5. aplicabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TECNOLOGÍAS PARA LA RECOLECCIÓN DE DATOS
  1. Importancia
  2. Beneficios
  3. Características
  4. Costos
  5. Algunas herramientas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CLASIFICACIÓN DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Tipos
  3. Clasificaciones
  4. Datos cualitativos
  5. Datos cuantitativos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REVISIÓN Y CORRECCIÓN DE LOS DATOS
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Ventajas y beneficios
  4. Consecuencias negativas
  5. Herramientas

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Características de la inteligencia
  2. Uso de la inteligencia artificial
  3. Ventajas de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Historia de la inteligencia artificial
  2. Factores de la inteligencia artificial
  3. Evolución de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Lógica difusa
  2. Redes neurales artificiales
  3. Algoritmos genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LÓGICA DIFUSA
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Características de la lógica difusa
  3. Beneficios de la lógica difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MANEJO DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Uso de la lógica difusa
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Ventajas de la lógica difusa en la industria
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURALES ARTIFICIALES
  1. Historia de las redes neurales artificiales
  2. Características de las redes neurales artificiales
  3. Beneficios de las redes neurales artificiales
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SOFTWARE PARA EL ÁREA DE GRÁFICOS EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Intervalo de trazado
  2. Distancia, individuo, expectativa y rango
  3. Selección, detención, máxima violación y función personalizada
UNIDAD DIDÁCTICA 8. RESULTADOS DE LA FUNCIÓN APTITUD EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Uso aleatorio de la corrida anterior
  2. Generación actual
  3. Estado y resultado
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SOFTWARE PARA LA OPTIMIZACIÓN PARA LA FUNCIÓN APTITUD EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Tipos de la población
  2. Población inicial
  3. Puntuación inicial
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ALTERNATIVAS DE OPTIMIZACIÓN PARA LA FUNCIÓN APTITUD EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Escala de la función de ajuste
  2. Función del escalamiento
  3. Reproducción, cruzamiento, mutación y migración

MÓDULO 5. BASES DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Sistema de procesamiento de archivos
  2. Sistema de procesamiento de bases de datos
  3. Historia del procesamiento de bases de datos
  4. Definición de una base de datos
  5. DBMS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELADO DE BD
  1. Conceptos de modelado
  2. Importancia del modelado
  3. Modelo E-R
  4. Modelo relacional
  5. Normalización
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DDL
  1. Conceptos y definiciones
  2. Tipos de datos
  3. Sentencias del DDL
  4. Ejemplos de DDL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DBMS ORACLE
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DBMS SQL SERVER
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno e Instalación
  4. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MONGODB
  1. Introducción e Importancia
  2. Entorno
  3. Instalación
  4. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SQL INTRODUCCIÓN
  1. Historia y Conceptos
  2. Sentencia DDL en SQL
  3. Sentencia INSERT, DELETE, UPDATE
  4. Sentencia DELETE
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SQL CONSULTAS, SUBCONSULTAS Y FUNCIONES
  1. Sentencia SELECT
  2. Operadores de comparación y booleanos
  3. Subconsultas
  4. Funciones y Comandos de ordenamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SQL MÚLTIPLES TABLAS
  1. Sentencia SELECT con múltiples tablas
  2. Funciones de agrupación
  3. Operadores para múltiples tablas
  4. Sentencia JOIN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. BASES DE DATOS EN LA NUBE Y TENDENCIAS DE BASES DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Tecnologías en la nube
  3. NoSQL
  4. Tendencias actuales

MÓDULO 6. ALGORITMOS GENÉTICOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA
  1. Evolución Natural y fundamentos biológicos para resolver problemas de optimización
  2. Métodos exactos y heurísticos para la resolución de problemas de optimización y búsqueda
  3. Programación Evolutiva y Estrategias de Evolución
  4. Modelos de evolución
  5. Evolución de programas, análisis de datos, predicción y aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Reseña histórica
  2. Aplicaciones de los Algoritmos Genéticos
  3. Algoritmo Genético Tradicional: AG simple
  4. Funciones estándar de optimización y testeo
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS DE LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Teorema de los esquemas
  2. La hipótesis de los building blocks
  3. Los roles de los operadores evolutivos
  4. Cruzamiento, mutación y convergencia prematura
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TIPOS DE CRUZAMIENTO
  1. Cruzamiento de un punto
  2. Cruzamiento de dos puntos
  3. Cruzamiento uniforme
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Estructuras de datos
  2. Operaciones
  3. Resolviendo un problema: genotipo y fitness
  4. Escalado del fitness
  5. Discretización, restricciones y penalización
UNIDAD DIDÁCTICA 6. OPTIMIZACIÓN
  1. Problemas de optimización
  2. Optimización continua
  3. Optimización combinatoria
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS AVANZADAS
  1. Genotipos no convencionales
  2. Dominancia, diploides y abyección
  3. Inversión y operadores de reordenamiento
  4. Micro operadores
  5. Nichos y especiación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ALGORITMOS GENÉTICOS DISTRIBUIDOS
  1. Hibridación
  2. Hibridación cuando sea posible
  3. Adaptación de los operadores genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. OTROS ALGORITMOS EVOLUTIVOS
  1. Algoritmos meméticos
  2. Variantes de AG: CHC, Mutation Or Selection
  3. AE para optimización multiobjetivo
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ALGORITMOS GENÉTICOS Y PROCESAMIENTO PARALELO-DISTRIBUIDO
  1. Procesamiento paralelo-distribuido
  2. Paralelismo intrínseco y paralelismo explícito en los AG
  3. Modelos paralelos de AG y sus ventajas
  4. Paralelismo maestro-esclavo
  5. Modelo de subpoblaciones con migración
  6. Modelo celular

MÓDULO 7. LÓGICA DIFUSA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LÓGICA DIFUSA
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Utilidad de la lógica difusa
  3. Limitaciones de la lógica difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CARACTERÍSTICAS DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Variable lingüística
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Reconocimiento y controladores
UNIDAD DIDÁCTICA 3. USO DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Sistema de control en lazo abierto
  2. Sistema de control en lazo cerrado
  3. Lógica difusa en la industria
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LÓGICA BOOLEANA Y DIFUSA
  1. Elementos de la lógica booleana
  2. Elementos de la lógica difusa
  3. Relación entre la lógica booleana y difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 5. USO DE LA LÓGICA BOOLEANA
  1. Axiomas de los conjuntos convencionales
  2. Operaciones en la lógica convencional
  3. Leyes de De Morgan
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Lógica simbólica
  2. Tautologías
  3. Representación de conjuntos difusos discretos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CONJUNTOS DIFUSOS
  1. Operaciones y propiedades de los conjuntos clásicos
  2. Operaciones y propiedades de los conjuntos difusos
  3. Comparación entre los conjuntos clásicos y difusos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. USO DE LAS RELACIONES
  1. Producto Cartesiano
  2. Cardinalidad, operación y propiedades en las relaciones
  3. Composición
UNIDAD DIDÁCTICA 9. RELACIONES DIFUSAS
  1. Cardinalidad de las relaciones difusas
  2. Operaciones de las relaciones difusas
  3. Propiedades de las relaciones difusas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. USO DE LAS RELACIONES DIFUSAS
  1. Producto cartesiano y composición difusa
  2. Tolerancia difusa y relaciones equivalentes
  3. Asignación de valores

MÓDULO 8. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. ¿Qué es Machine Learning?
  2. ¿Dónde se aplica Machine Learning?
  3. Plataformas que trabajan Machine Learning
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
  1. Definición de RNA e Inteligencia Artificial
  2. El modelo Biológico
  3. Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CARACTERÍSTICAS DE LAS RNA
  1. Errores comunes al aplicar RNA
  2. Ventajas y Desventajas
  3. Comparación de las RNA con otras técnicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN DE LAS RNA
  1. Aproximación de funciones
  2. Clustering
  3. Predicción
  4. Clasificación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE LAS RNA
  1. Elementos de las RNA
  2. Estructura de las RNA
  3. Funcionamiento de las RNA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MECANISMOS DE APRENDIZAJE
  1. Entrenamiento no supervisado
  2. Entrenamiento supervisado
  3. Entrenamiento hibrido
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TOPOLOGÍAS DE LAS RNA
  1. Redes monocapa y multicapa
  2. Redes heteroasociativas y autoasociativas
  3. Redes Estocásticas
  4. Otras topologías de RNA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EL PERCEPTRÓN
  1. Estructura del perceptrón
  2. Perceptrón multicapa
  3. La red Backpropagation
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CONSTRUCCIÓN DE UNA RNA
  1. Tipos de datos
  2. Como elegir la topología de RNA
  3. Diseño de estructura
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS
  1. Gráficas de resultados
  2. Medidas de error de las RNA
  3. Definición del error aceptable

MÓDULO 9. BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Evolución de la administración de los datos
  2. ¿Qué es Big Data?
  3. Significados y variaciones del término
  4. Cambio de paradigma
  5. Datos al servicio de las personas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CARACTERÍSTICAS DE LOS GRANDES VOLÚMENES DE DATOS
  1. Volumen - Variedad
  2. Velocidad - Veracidad
  3. Valor - Visualización
  4. Verificación - Variabilidad
  5. Viabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES DEL BIG DATA (1)
  1. Banca
  2. Salud
  3. Ciudades inteligentes
  4. Agricultura
  5. Política
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DEL BIG DATA (2)
  1. Deportes
  2. Periodismo
  3. Logística
  4. Mercadotecnia
  5. Educación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS PARA EL BIG DATA
  1. Arquitecturas para Big Data
  2. Generación de datos
  3. Adquisición de datos
  4. Almacenamiento de datos
  5. Análisis y visualización de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. BASES DE DATOS PARA BIG DATA (1)
  1. BD Relacionales
  2. NoSql
  3. BD Key-Value
  4. BD Orientadas a documentos
  5. BD Orientadas a grafos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS PARA BIG DATA (2)
  1. BD Orientadas a objetos
  2. BD Columnas
  3. BD Espaciales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HADOOP
  1. Conceptos
  2. Sistema de archivos distribuidos Hadoop
  3. YARN
  4. MapReduce
  5. Ecosistema Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 9. KETTLE
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MONGODB
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico

MÓDULO 10. MINERÍA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DATA MINING
  1. Bases de Datos y el Proceso KDD
  2. Análisis Básico de Ejemplos y Aplicaciones en Data Mining
  3. Procesos Estadísticos en Data Mining
  4. Herramientas Computacionales Para Data Mining
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ACONDICIONAMIENTO DE DATOS
  1. Ruido y Ajuste de Datos
  2. Análisis Exploratorio en Datos
  3. Filtrado en Datos Estructurados y no Estructurados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y sus Técnicas?
  2. Redes Neuronales Artificiales
  3. Topologías de Red
  4. Algoritmos de Propagación
  5. Redes Neuronales Pulsantes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MACHINE LEARNING-APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Minería de Textos
  2. Pre-Procesamiento y Digitalización
  3. Análisis Automatizado de Textos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
  1. Sentiment Analysis
  2. Análisis de Texto y Lingüística Computacional
  3. Extracción de Información Subjetiva
  4. Minería de Opinión y Aplicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELADO DE TEXTO EN MACHINE LEARNING
  1. Espacio Vectorial
  2. Modelado de Vectores y Tensorflow
  3. Python en Data Mining
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEPLEARNING
  1. Algoritmos de Aprendizaje Profundo
  2. Abstracciones de Alto Nivel
  3. Arquitecturas Compuestas
  4. Redes Neuronales Convolucionales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATA DRIVEN DECISION MAKING
  1. Criterios de Decisión
  2. Requerimiento de Datos
  3. Evaluación de Decisiones
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CREACIÓN DE MODELOS DE DATOS
  1. Clustering
  2. Técnicas de Clustering
  3. Técnicas Estadísticas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. EVALUACIÓN DE MODELOS Y CLUSTERING DIFUSO
  1. Fundamentos de Evaluación de Modelos
  2. Técnicas de Evaluación de Modelos
  3. Aplicación de las Técnicas de Evaluación de Modelos

MÓDULO 11. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO
  1. Antecedentes
  2. Importancia
  3. Áreas de aplicación
  4. Proceso de descubrimiento del conocimiento
  5. Tendencias
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A R
  1. ¿Qué es R?
  2. Antecedentes
  3. Configuración del entorno de trabajo
  4. Características importantes
  5. Ayuda
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ELEMENTOS DEL LENGUAJE R
  1. Tipos de datos
  2. Operaciones aritméticas
  3. Operadores lógicos
  4. Operadores relacionales
  5. Funciones de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRUCTURAS DE DATOS EN R
  1. Vectores
  2. Matrices
  3. Factores y vectores de caracter
  4. Listas
  5. Data frames
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRUCTURAS DE CONTROL
  1. Estructura condicional IF-ELSE
  2. Estructura SWITCH
  3. Bucle FOR
  4. Bucle WHILE
  5. Sentencia BREAK, NEXT
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUNCIONES
  1. Estructura
  2. Visibilidad del código
  3. Recursividad
  4. Funciones matemáticas
  5. Funciones de análisis estadístico
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
  1. Comandos para gráficos exploratorios
  2. Estadística descriptiva
  3. Medidas de tendencia central
  4. Medidas de dispersión
  5. Coeficiente de correlación, covarianza
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROBABILIDAD. DISTRIBUCIONES DISCRETAS Y CONTINUAS
  1. Probabilidad
  2. Distribuciones discretas
  3. Distribuciones continuas
  4. Intervalos de confianza
  5. Test de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN, SEGMENTACIÓN Y MODELOS PREDICTIVOS
  1. Análisis clúster
  2. Clústeres jerárquicos y secuenciales
  3. Clústeres aglomerativos y exclusivos
  4. Modelos predictivos
  5. Modelo lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. GRÁFICAS CON R
  1. Función plot()
  2. Colores
  3. Gráficos para una variable
  4. Gráficas de curvas continua
  5. Gráficas escalonadas

MÓDULO 12. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ENFOQUE CUANTITATIVO Y CUALITATIVO
  1. Elementos de la investigación
  2. Características del enfoque cuantitativo
  3. Características del enfoque cualitativo
  4. Diferencias entre los enfoques de investigación
  5. Ventajas de los enfoques de investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
  1. Tipos de proyectos de investigación
  2. Proyecto de investigación cuantitativa
  3. Proyecto de investigación cualitativa
  4. Fuentes de ideas para la investigación
  5. Antecedentes de la investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CUANTITATIVO
  1. Planteamiento del problema de investigación
  2. Enfoque cuantitativo
  3. Criterios para plantear el problema
  4. Elementos para el planteamiento del problema de investigación
  5. Objetivos, preguntas y justificación de la investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REVISIÓN DE LA LITERATURA Y CONSTRUCCIÓN DEL MARCO TEÓRICO
  1. Desarrollo de la perspectiva teórica
  2. Etapas para el desarrollo de la perspectiva teórica
  3. Elementos para la revisión de la literatura
  4. Elementos del marco teórico
  5. Construcción del marco teórico
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALCANCE DE LA INVESTIGACIÓN
  1. Estudio exploratorio
  2. Estudio descriptivo
  3. Estudio correlacional
  4. Estudio explicativo
  5. Selección del tipo de estudio
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
  1. Elementos de las hipótesis
  2. Características de las variables
  3. Tipos de hipótesis
  4. Hipótesis nulas
  5. Hipótesis alternativas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
  1. Características del diseño en la investigación
  2. Diseño experimentales
  3. Experimentos puros
  4. Diseños no experimentales
  5. Diseños transeccionales descriptivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
  1. Delimitación de la población
  2. Selección de muestra
  3. Tipos de muestra
  4. Muestra probabilística
  5. Muestra no probabilística
UNIDAD DIDÁCTICA 9. RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE LOS DATOS CUANTITATIVOS
  1. Características para la recolección de datos
  2. Instrumento de medición
  3. Análisis de los datos cuantitativos
  4. Proceso para el análisis de los datos cuantitativos
  5. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REPORTE DE RESULTADOS DEL PROCESO CUANTITATIVO
  1. Características del reporte
  2. Elementos del reporte
  3. Recursos para la elaboración del reporte
  4. Criterios para la elaboración del reporte
  5. Protocolo de investigación

MÓDULO 13. SISTEMAS EXPERTOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS EXPERTOS
  1. Definición de Sistema Experto
  2. Diferencias entre sistemas convencional y experto
  3. Tipos de sistemas expertos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INFERENCIA
  1. Estado y Espacio de la Problemática
  2. Reglas de Inferencia en el Sistema
  3. Sistemas de resolución y deducción
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INGENIERÍA DE CONOCIMIENTO
  1. ¿Qué es la Lógica de Predicados?
  2. Prototipado
  3. Implementación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DE SISTEMAS EXPERTOS
  1. Arquitectura de sistemas expertos
  2. Etapas en el Desarrollo de Sistemas Expertos
  3. Errores en el Desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS DE DESARROLLO
  1. Diseño técnico
  2. Lenguajes para representación de conocimiento
  3. Herramientas avanzadas de desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LÓGICA MATEMÁTICA
  1. Matemática en Sistemas Expertos
  2. Cálculo Proposicional
  3. Predicados de Primer Orden
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS EXPERTOS Y SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DE PRODUCCIÓN
  1. Sistemas basados en reglas de producción
  2. Representación del conocimiento empleando reglas de producción
  3. Representaciones Relacionales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CÓMPUTO EVOLUTIVO
  1. Optimización
  2. Evolución
  3. Evaluación Genética
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LÓGICA DIFUSA EN SISTEMAS EXPERTOS
  1. Representación del conocimiento difuso
  2. Razonamiento aproximado
  3. Inferencia y clasificación difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 10. APLICACIONES
  1. Diseño
  2. Diagnóstico
  3. Planificación

MÓDULO 14. PROYECTO INTEGRADOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. IDENTIFICACIÓN DE UN PROBLEMA
  1. Tipo de problemática
  2. Tipo de investigación (cualitativa/cuantitativa)
  3. Análisis del entorno del problema
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECOLECCIÓN DE DATOS
  1. Entrevistas y cuestionarios
  2. Clasificación y depuración de Datos
  3. Acomodo y homologación de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS
  1. Respaldo de información
  2. Recuperación de la información
  3. Diagnóstico de la base de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
  1. Conceptos Fundamentales de Machine Learnig
  2. Conceptos Fundamentales de Deeplearning
  3. Tipos de entrenamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LÓGICA DIFUSA
  1. Aplicaciones de Lógica Difusa
  2. Conceptos fundamentales
  3. Funciones Características
  4. Mecanismos de inferencia
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
  1. Aplicación de RNA
  2. Estructuras y/o topologías de red
  3. Tipos de entrenamiento
  4. Elección de RNA óptima
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Aplicación de los algoritmos genéticos
  2. Conceptos fundamentales de computación evolutiva
  3. Algoritmos Genéticos
  4. Sistemas expertos y agentes inteligentes
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS EXPERTOS Y AGENTES EVOLUTIVOS
  1. Aplicación de sistemas expertos
  2. Concepto de agentes evolutivos
  3. Implementación de Sistemas expertos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. MINERÍA DE DATOS
  1. Procesamiento de Lenguaje Natural
  2. Evaluación de modelos
  3. Técnicas de Clustering
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE DATOS
  1. Sociología de la privacidad
  2. Cultura de la protección de datos
  3. Tecnología y privacidad

MÓDULO 15. TENDENCIAS Y FUTURO DE LA ROBÓTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES Y ANTECEDENTES DE LA ROBÓTICA
  1. Concepto e historia
  2. Bases de la robótica actual
  3. Plataformas móviles
  4. Crecimiento esperado en la industria robótica
  5. Límites de la robótica actual
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ROBÓTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Robótica
  2. Inteligencia artificial
  3. Objetivos de la inteligencia artificial
  4. Historia de la inteligencia artificial
  5. Lenguaje de programación: el idioma de los robots
  6. Investigación y desarrollo en áreas de la inteligencia artificial
  7. Robótica y la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. USO DE LOS ROBOTS
  1. Introducción
  2. Robótica y beneficios
  3. Robótica industrial
  4. Futuro de la robótica
  5. Robótica y las nuevas tecnologías
  6. Tendencias
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EVOLUCIÓN DE LOS ROBOTS. ROBOTISTA
  1. Evolución de la robótica
  2. Futuro de la robótica
  3. Robótica en la ingeniería e industria
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. DISEÑADOR DE REDES NEURONALES ROBÓTICAS
  1. Inteligencia natural y artificial
  2. Inteligencia artificial y cibernética
  3. Autonomía en robótica
  4. Sistemas expertos
  5. Agentes virtuales con animación facial por ordenador
  6. Actualidad
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRÓTESIS ROBÓTICAS
  1. La robótica aplicada al ser humano: biónica
  2. Reseña histórica de las prótesis
  3. Diseño de prótesis en el siglo XX
  4. Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
  5. Sistemas protésicos
  6. Uso de materiales inteligentes en las prótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INFLUENCIA DE LA ROBÓTICA
  1. Introducción
  2. Situación actual y tendencias para el futuro
  3. Objetivos
  4. Metodología y estructura

MÓDULO 2. ROBOTS PARA FUNCIONES ESPECÍFICAS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ROBÓTICA MÓVIL Y HUMANOIDE
  1. Historia de la robótica
  2. Robótica Móvil
  3. Robótica Humanoide
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ROBÓTICA Y AUTOMATIZACIÓN EN LA CONSTRUCCIÓN
  1. Estado del arte en las construcciones robóticas.
  2. Software y tecnología IT en construcción robótica
  3. El futuro de la robótica y la automatización en la construcción.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ROBOTS ESPACIALES
  1. ¿Qué es la robótica espacial?
  2. Problemas en la robótica espacial
  3. Principales áreas de investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS INTELIGENTES DE TRANSPORTE
  1. ¿Qué son los Sistemas Inteligentes de Transporte?
  2. Tecnologías relacionadas
  3. Aplicaciones
  4. Tecnologías de transporte inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 5. VEHÍCULOS AÉREOS NO TRIPULADOS. DRONES
  1. Conocimiento de la aeronave (genérico)
  2. Clasificación de los RPAs
  3. Aeronavegabilidad
  4. Registro
  5. Célula de las aeronaves
  6. Grupo motopropulsor
  7. Equipos de a bordo
  8. Sistema de control de la aeronave
  9. Instrumentos de la estación de control.
  10. Sistemas de seguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PLANIFICACIÓN DE TAREAS Y MOVIMIENTOS DE ROBOTS
  1. Conceptos
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ROBOTS AUTÓNOMOS INTELIGENTES
  1. Tareas que puede realizar autónomamente
  2. Problemas en robótica autónoma
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ROBOTS PERSONALES Y ASISTENCIALES
  1. Historia
  2. Robots Domésticos en Ciencia Ficción
  3. Robots personales en la actualidad
  4. Mercado

MÓDULO 3. ROBOTS INDUSTRIALES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ROBÓTICA. EVOLUCIÓN Y PRINCIPALES CONCEPTOS
  1. Introducción a la robótica
  2. Contexto de la robótica industrial
  3. Mercado actual de los brazos manipuladores
  4. Qué se entiende por Robot Industrial
  5. Elementos de un sistema robótico
  6. Subsistemas de un robot
  7. Tareas desempeñadas con robótica
  8. Clasificación de los robots
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INCORPORACIÓN DEL ROBOT EN UNA LÍNEA AUTOMATIZADA
  1. El papel de la Robótica en la automatización
  2. Interacción de los robots con otras máquinas
  3. La célula robotizada
  4. Estudio técnico y económico del robot
  5. Normativa
  6. Accidentes y medidas de seguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS Y MORFOLÓGICAS DE LOS ROBOTS
  1. Componentes del brazo robot
  2. Características y capacidades del robot
  3. Definición de grados de libertad
  4. Definición de capacidad de carga
  5. Definición de velocidad de movimiento
  6. Resolución espacial, exactitud, repetibilidad y flexibilidad
  7. Definición de volumen de trabajo
  8. Consideraciones sobre los sistemas de control
  9. Morfología de los robots
  10. Tipo de coordenadas cartesianas. Voladizo y pórtico
  11. Tipología cilíndrica
  12. Tipo esférico
  13. Brazos robots universal
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EQUIPOS ACTUADORES
  1. Tipología de actuadores y transmisiones
  2. Funcionamiento y curvas características
  3. Funcionamiento de los Servomotores
  4. Motores paso a paso
  5. Actuadores Hidráulicos
  6. Actuadores Neumáticos
  7. Estudio comparativo
  8. Tipología de transmisiones
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SENSORES EN ROBÓTICA
  1. Dispositivos sensoriales
  2. Características técnicas
  3. Puesta en marcha de sensores
  4. Sensores de posición no ópticos
  5. Sensores de posición ópticos
  6. Sensores de velocidad
  7. Sensores de proximidad
  8. Sensores de fuerza
  9. Visión artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA UNIDAD CONTROLADORA
  1. El controlador
  2. Hardware
  3. Métodos de control
  4. El procesador en un controlador robótico
  5. Ejecución a tiempo real
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ELEMENTOS TERMINALES Y APLICACIONES DE TRASLADO. PICK AND PLACE
  1. Elementos y actuadores terminales de robots
  2. Conexión entre la muñeca y la herramienta final
  3. Utilización de robots para traslado de materiales y carga/descarga automatizada. Pick and place
  4. Aplicaciones de traslado de materiales. Pick and place
  5. Cogida y sujeción de piezas por vacío. Ventosas
  6. Imanes permanentes y electroimanes
  7. Pinzas mecánicas para agarre
  8. Sistemas adhesivos
  9. Sistemas fluídicos
  10. Agarre con enganche
UNIDAD DIDÁCTICA 8. COMPONENTES PARA TAREAS DE PINTURA, SOLDADURA Y ENSAMBLAJE
  1. Pintado robotizado
  2. El sistema de pintado. Mezclador y equipamiento
  3. Soldadura robotizada
  4. Soldadura TIG y MIG
  5. Soldadura por puntos
  6. Soldadura laser
  7. El proceso de ensamblaje
  8. Métodos de ensamblaje
  9. Emparejamiento y unión de piezas
  10. Acomodamiento de piezas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROGRAMACIÓN GUIADA Y TEXTUAL
  1. Conceptos iniciales de programación de Robots
  2. Programación por guiado. Pasivo y Activo
  3. El lenguaje textual ideal para programar robots
  4. Tipologías existentes de lenguajes textuales
  5. Características generales
  6. Programación orientada al robot, objeto y a la tarea
  7. Programación a nivel de robot
  8. Programación a nivel de objeto
  9. Programación textual a nivel de tarea
  10. El lenguaje V+ o V3
  11. El lenguaje de programación RAPID
  12. El lenguaje IRL
  13. El lenguaje OROCOS
  14. Programación CAD
Accede ahora a nuestros cursos y encuentra la más amplia variedad de cursos del mercado, este

curso gratuito le prepara para ser

Las salidas profesionales de esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica son Consultor Data Mining, Data Scientist, Machine Learning Scientist, Machine Learning Engineer, Responsable de Inteligencia Artificial. Puestos de trabajo en sectores como industrial o servicios como implementador de sistemas, instalador de equipos, gestión de mantenimiento.

. ¿A qué esperas para llevar a cabo tus proyectos personales?.
cursos gratuitos
10 noviembre, 2022 Deja tu cometario

No se han encontrado comentarios

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Curso Gratuito Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica

Duración: 1500
EURO63590301eb8d5
Valoración: 4.5 /5 basada en 62 revisores
cursos gratuitos

Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica:

Con esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica tendrás la posibilidad de trabajar en entornos de programación en inteligencias artificial de aplicación en el sector de la industria con entornos automatizados y de robótica, como asistentes robotizados de uso en diferentes sectores. Llevando a cabo la implantación y desarrollo de aplicaciones robotizadas con tecnologías de inteligencia artificial.

A quién va dirigido:

Esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica puede ir dirigido a programadores en departamentos de diseño de inteligencias artificiales en entornos robotizados, trabajadores del sector en entornos robotizados con aplicación de nuevas tecnologías. Así como estudiantes y personas que quieren dedicarse al sector de inteligencia artificial con robots.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica:

- Aprender a manejar, programar y usar de herramientas para la creación de software inteligente. - Dominar el lenguaje natural para descifrar el comportamiento humano. - Aplicar conceptos básicos de JavaScript y la interacción con paginas HTML. - Manejar cadenas, números, funciones, valores booleanos, de aplicación todos ellos en la programación. - Diseñar sistemas automatizados con robots bajo trabajos en entornos de inteligencias artificiales. - Implementar y actualizar las necesidades de procesos robotizados a nivel de programación de inteligencia artificial.

Salidas Laborales:

Las salidas profesionales de esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica son Consultor Data Mining, Data Scientist, Machine Learning Scientist, Machine Learning Engineer, Responsable de Inteligencia Artificial. Puestos de trabajo en sectores como industrial o servicios como implementador de sistemas, instalador de equipos, gestión de mantenimiento.

 

Resumen:

Gracias a esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica podrás llevar a cabo programaciones de sistemas inteligentes que desarrollen aplicaciones en el ámbito de la robótica, desde robots industriales o robots asistentes en trabajos convencionales, donde la toma de decisiones dependa de la aplicación de inteligencia artificial. Con esta formación tendrás conocimientos actualizados para poder realizar trabajos en el sector de la inteligencia artificial en conjunto con la robótica donde se demandan perfiles de técnicos constantemente actualizados en conocimientos. Contarás con contenido gráfico adecuado, un equipo de profesionales con el que podrás resolver las consultas que te surjan. Y podrás avanzar en la formación adaptándote a tus horarios y necesidades.

Titulación:

Doble Titulación: - Titulación de Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Robótica con 1500 horas expedida por Euroinnova International Online Education. - Titulación Oficial de Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad UDAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE)

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes asignaturas así como realizar las actividades de aprendizaje. Las horas de estudio realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.

Temario:


MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A JAVASCRIPT
  1. Introducción
  2. Dónde se ubica el JavaScript en las páginas HTML
  3. Cómo enviar las salidas de resultados a las páginas HTML
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTOS BÁSICOS DE JAVASCRIPT
  1. Declaraciones
  2. Sintaxis
  3. Comentarios
  4. Variables
  5. Tipos de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS
  1. Clase
  2. Propiedades
  3. Métodos
  4. Getters y Setters
  5. Constructores
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SENTENCIAS CONDICIONALES
  1. Operadores
  2. Sentencia condicional simple
  3. Sentencia condicional múltiple
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SENTENCIAS DE REPETICIÓN
  1. Fundamentos de la repetición controlada
  2. Instrucción de repetición mientras
  3. Instrucción de repetición haz - mientras
  4. Instrucción de repetición desde
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ARREGLOS EN LA PROGRAMACIÓN
  1. Declaración y creación de arreglos
  2. Paso de arreglos a los métodos
  3. Arreglos multidimensionales
  4. Listas de argumentos con longitud variable
UNIDAD DIDÁCTICA 7. FUNCIONES
  1. Manejo de cadenas
  2. Manejo de números
  3. Manejo de funciones matemáticas
  4. Manejo de valores booleanos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTERFACES
  1. JavaScript HTML DOM
  2. Modelo de objeto del navegador
  3. Formularios
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ENVIAR Y RECIBIR DATOS DESDE JAVASCRIPT
  1. JavaScript Ajax
  2. Uso JSON en JavaScript
UNIDAD DIDÁCTICA 10. FRAMEWORK JQUERY
  1. Conceptos y generalidades
  2. Utilización de Jquery

MÓDULO 2. DATOS MASIVOS EN LAS ORGANIZACIONES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LOS DATOS MASIVOS
  1. Evolución de la administración de los datos
  2. Tipos de administración de los datos
  3. Operaciones para el manejo de los datos masivos
  4. Tipos de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA
  1. Historia de la computación distribuida
  2. Elementos de la computación distribuida
  3. Uso de la computación distribuida
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPONENTES TECNOLÓGICOS PARA EL USO DE DATOS MASIVOS
  1. Pila de datos masivos
  2. Capas para el manejo de los datos masivos
  3. Tecnología para el uso de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SERVICIOS Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
  1. Servicios de organización de datos
  2. Herramientas para la organización de datos
  3. Almacenamiento analítico de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE LA VIRTUALIZACIÓN
  1. Importancia de la virtualización en el uso de datos masivos
  2. Servidor de virtualización
  3. Aplicaciones de la virtualización
  4. Manejo de la virtualización
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LOS DATOS MASIVOS
  1. Aplicación de los datos masivos
  2. Manejo de datos masivos
  3. Funciones en el uso de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. USO DE LA NUBE
  1. Relación de la nube con los datos masivos
  2. Modelos de despliegue y entrega en la nube
  3. Manejo de la nube para la administración de datos masivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO MASIVO
  1. Características de los sistemas de almacenamiento masivo
  2. Elementos de los sistemas de almacenamiento masivo
  3. Beneficios de los sistemas de almacenamiento masivo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. MANEJO DE LOS SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO MASIVO
  1. Sistemas de archivos distribuidos
  2. Uso de las funciones de reducción
  3. Manejo de las funciones de mapeo
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ADMINISTRACIÓN DE LOS SISTEMAS PARA EL ALMACENAMIENTO MASIVO
  1. Manejo de recursos y aplicaciones
  2. Almacenamiento de los datos masivos
  3. Minería de datos masivos

MÓDULO 3. RECOLECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Importancia de la recolección de datos
  2. Historia y evolución
  3. Importancia de la clasificación de datos
  4. Historia y evolución
  5. Relación con la ciencia de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ENTREVISTA
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Partes de una entrevista
  5. Tipos de preguntas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SESIÓN DE GRUPO
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. OBSERVACIÓN
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. PARTICIPANTES
  4. Aplicación en la recolección de datos
  5. Registro de hechos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ENCUESTA
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DIAGRAMA DE FLUJO
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Diseño
  4. Construcción
  5. Aplicabilidad en la recolección de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DICCIONARIO DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Construcción
  5. aplicabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TECNOLOGÍAS PARA LA RECOLECCIÓN DE DATOS
  1. Importancia
  2. Beneficios
  3. Características
  4. Costos
  5. Algunas herramientas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CLASIFICACIÓN DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Tipos
  3. Clasificaciones
  4. Datos cualitativos
  5. Datos cuantitativos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REVISIÓN Y CORRECCIÓN DE LOS DATOS
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Ventajas y beneficios
  4. Consecuencias negativas
  5. Herramientas

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Características de la inteligencia
  2. Uso de la inteligencia artificial
  3. Ventajas de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Historia de la inteligencia artificial
  2. Factores de la inteligencia artificial
  3. Evolución de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Lógica difusa
  2. Redes neurales artificiales
  3. Algoritmos genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LÓGICA DIFUSA
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Características de la lógica difusa
  3. Beneficios de la lógica difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MANEJO DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Uso de la lógica difusa
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Ventajas de la lógica difusa en la industria
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURALES ARTIFICIALES
  1. Historia de las redes neurales artificiales
  2. Características de las redes neurales artificiales
  3. Beneficios de las redes neurales artificiales
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SOFTWARE PARA EL ÁREA DE GRÁFICOS EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Intervalo de trazado
  2. Distancia, individuo, expectativa y rango
  3. Selección, detención, máxima violación y función personalizada
UNIDAD DIDÁCTICA 8. RESULTADOS DE LA FUNCIÓN APTITUD EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Uso aleatorio de la corrida anterior
  2. Generación actual
  3. Estado y resultado
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SOFTWARE PARA LA OPTIMIZACIÓN PARA LA FUNCIÓN APTITUD EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Tipos de la población
  2. Población inicial
  3. Puntuación inicial
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ALTERNATIVAS DE OPTIMIZACIÓN PARA LA FUNCIÓN APTITUD EN LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Escala de la función de ajuste
  2. Función del escalamiento
  3. Reproducción, cruzamiento, mutación y migración

MÓDULO 5. BASES DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Sistema de procesamiento de archivos
  2. Sistema de procesamiento de bases de datos
  3. Historia del procesamiento de bases de datos
  4. Definición de una base de datos
  5. DBMS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELADO DE BD
  1. Conceptos de modelado
  2. Importancia del modelado
  3. Modelo E-R
  4. Modelo relacional
  5. Normalización
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DDL
  1. Conceptos y definiciones
  2. Tipos de datos
  3. Sentencias del DDL
  4. Ejemplos de DDL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DBMS ORACLE
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DBMS SQL SERVER
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno e Instalación
  4. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MONGODB
  1. Introducción e Importancia
  2. Entorno
  3. Instalación
  4. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SQL INTRODUCCIÓN
  1. Historia y Conceptos
  2. Sentencia DDL en SQL
  3. Sentencia INSERT, DELETE, UPDATE
  4. Sentencia DELETE
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SQL CONSULTAS, SUBCONSULTAS Y FUNCIONES
  1. Sentencia SELECT
  2. Operadores de comparación y booleanos
  3. Subconsultas
  4. Funciones y Comandos de ordenamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SQL MÚLTIPLES TABLAS
  1. Sentencia SELECT con múltiples tablas
  2. Funciones de agrupación
  3. Operadores para múltiples tablas
  4. Sentencia JOIN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. BASES DE DATOS EN LA NUBE Y TENDENCIAS DE BASES DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Tecnologías en la nube
  3. NoSQL
  4. Tendencias actuales

MÓDULO 6. ALGORITMOS GENÉTICOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA
  1. Evolución Natural y fundamentos biológicos para resolver problemas de optimización
  2. Métodos exactos y heurísticos para la resolución de problemas de optimización y búsqueda
  3. Programación Evolutiva y Estrategias de Evolución
  4. Modelos de evolución
  5. Evolución de programas, análisis de datos, predicción y aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Reseña histórica
  2. Aplicaciones de los Algoritmos Genéticos
  3. Algoritmo Genético Tradicional: AG simple
  4. Funciones estándar de optimización y testeo
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS DE LOS ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Teorema de los esquemas
  2. La hipótesis de los building blocks
  3. Los roles de los operadores evolutivos
  4. Cruzamiento, mutación y convergencia prematura
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TIPOS DE CRUZAMIENTO
  1. Cruzamiento de un punto
  2. Cruzamiento de dos puntos
  3. Cruzamiento uniforme
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Estructuras de datos
  2. Operaciones
  3. Resolviendo un problema: genotipo y fitness
  4. Escalado del fitness
  5. Discretización, restricciones y penalización
UNIDAD DIDÁCTICA 6. OPTIMIZACIÓN
  1. Problemas de optimización
  2. Optimización continua
  3. Optimización combinatoria
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS AVANZADAS
  1. Genotipos no convencionales
  2. Dominancia, diploides y abyección
  3. Inversión y operadores de reordenamiento
  4. Micro operadores
  5. Nichos y especiación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ALGORITMOS GENÉTICOS DISTRIBUIDOS
  1. Hibridación
  2. Hibridación cuando sea posible
  3. Adaptación de los operadores genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. OTROS ALGORITMOS EVOLUTIVOS
  1. Algoritmos meméticos
  2. Variantes de AG: CHC, Mutation Or Selection
  3. AE para optimización multiobjetivo
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ALGORITMOS GENÉTICOS Y PROCESAMIENTO PARALELO-DISTRIBUIDO
  1. Procesamiento paralelo-distribuido
  2. Paralelismo intrínseco y paralelismo explícito en los AG
  3. Modelos paralelos de AG y sus ventajas
  4. Paralelismo maestro-esclavo
  5. Modelo de subpoblaciones con migración
  6. Modelo celular

MÓDULO 7. LÓGICA DIFUSA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LÓGICA DIFUSA
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Utilidad de la lógica difusa
  3. Limitaciones de la lógica difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CARACTERÍSTICAS DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Variable lingüística
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Reconocimiento y controladores
UNIDAD DIDÁCTICA 3. USO DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Sistema de control en lazo abierto
  2. Sistema de control en lazo cerrado
  3. Lógica difusa en la industria
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LÓGICA BOOLEANA Y DIFUSA
  1. Elementos de la lógica booleana
  2. Elementos de la lógica difusa
  3. Relación entre la lógica booleana y difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 5. USO DE LA LÓGICA BOOLEANA
  1. Axiomas de los conjuntos convencionales
  2. Operaciones en la lógica convencional
  3. Leyes de De Morgan
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE LA LÓGICA DIFUSA
  1. Lógica simbólica
  2. Tautologías
  3. Representación de conjuntos difusos discretos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CONJUNTOS DIFUSOS
  1. Operaciones y propiedades de los conjuntos clásicos
  2. Operaciones y propiedades de los conjuntos difusos
  3. Comparación entre los conjuntos clásicos y difusos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. USO DE LAS RELACIONES
  1. Producto Cartesiano
  2. Cardinalidad, operación y propiedades en las relaciones
  3. Composición
UNIDAD DIDÁCTICA 9. RELACIONES DIFUSAS
  1. Cardinalidad de las relaciones difusas
  2. Operaciones de las relaciones difusas
  3. Propiedades de las relaciones difusas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. USO DE LAS RELACIONES DIFUSAS
  1. Producto cartesiano y composición difusa
  2. Tolerancia difusa y relaciones equivalentes
  3. Asignación de valores

MÓDULO 8. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. ¿Qué es Machine Learning?
  2. ¿Dónde se aplica Machine Learning?
  3. Plataformas que trabajan Machine Learning
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
  1. Definición de RNA e Inteligencia Artificial
  2. El modelo Biológico
  3. Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CARACTERÍSTICAS DE LAS RNA
  1. Errores comunes al aplicar RNA
  2. Ventajas y Desventajas
  3. Comparación de las RNA con otras técnicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN DE LAS RNA
  1. Aproximación de funciones
  2. Clustering
  3. Predicción
  4. Clasificación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE LAS RNA
  1. Elementos de las RNA
  2. Estructura de las RNA
  3. Funcionamiento de las RNA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MECANISMOS DE APRENDIZAJE
  1. Entrenamiento no supervisado
  2. Entrenamiento supervisado
  3. Entrenamiento hibrido
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TOPOLOGÍAS DE LAS RNA
  1. Redes monocapa y multicapa
  2. Redes heteroasociativas y autoasociativas
  3. Redes Estocásticas
  4. Otras topologías de RNA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EL PERCEPTRÓN
  1. Estructura del perceptrón
  2. Perceptrón multicapa
  3. La red Backpropagation
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CONSTRUCCIÓN DE UNA RNA
  1. Tipos de datos
  2. Como elegir la topología de RNA
  3. Diseño de estructura
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS
  1. Gráficas de resultados
  2. Medidas de error de las RNA
  3. Definición del error aceptable

MÓDULO 9. BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Evolución de la administración de los datos
  2. ¿Qué es Big Data?
  3. Significados y variaciones del término
  4. Cambio de paradigma
  5. Datos al servicio de las personas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CARACTERÍSTICAS DE LOS GRANDES VOLÚMENES DE DATOS
  1. Volumen - Variedad
  2. Velocidad - Veracidad
  3. Valor - Visualización
  4. Verificación - Variabilidad
  5. Viabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES DEL BIG DATA (1)
  1. Banca
  2. Salud
  3. Ciudades inteligentes
  4. Agricultura
  5. Política
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DEL BIG DATA (2)
  1. Deportes
  2. Periodismo
  3. Logística
  4. Mercadotecnia
  5. Educación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS PARA EL BIG DATA
  1. Arquitecturas para Big Data
  2. Generación de datos
  3. Adquisición de datos
  4. Almacenamiento de datos
  5. Análisis y visualización de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. BASES DE DATOS PARA BIG DATA (1)
  1. BD Relacionales
  2. NoSql
  3. BD Key-Value
  4. BD Orientadas a documentos
  5. BD Orientadas a grafos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS PARA BIG DATA (2)
  1. BD Orientadas a objetos
  2. BD Columnas
  3. BD Espaciales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HADOOP
  1. Conceptos
  2. Sistema de archivos distribuidos Hadoop
  3. YARN
  4. MapReduce
  5. Ecosistema Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 9. KETTLE
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MONGODB
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico

MÓDULO 10. MINERÍA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DATA MINING
  1. Bases de Datos y el Proceso KDD
  2. Análisis Básico de Ejemplos y Aplicaciones en Data Mining
  3. Procesos Estadísticos en Data Mining
  4. Herramientas Computacionales Para Data Mining
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ACONDICIONAMIENTO DE DATOS
  1. Ruido y Ajuste de Datos
  2. Análisis Exploratorio en Datos
  3. Filtrado en Datos Estructurados y no Estructurados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y sus Técnicas?
  2. Redes Neuronales Artificiales
  3. Topologías de Red
  4. Algoritmos de Propagación
  5. Redes Neuronales Pulsantes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MACHINE LEARNING-APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Minería de Textos
  2. Pre-Procesamiento y Digitalización
  3. Análisis Automatizado de Textos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
  1. Sentiment Analysis
  2. Análisis de Texto y Lingüística Computacional
  3. Extracción de Información Subjetiva
  4. Minería de Opinión y Aplicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELADO DE TEXTO EN MACHINE LEARNING
  1. Espacio Vectorial
  2. Modelado de Vectores y Tensorflow
  3. Python en Data Mining
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEPLEARNING
  1. Algoritmos de Aprendizaje Profundo
  2. Abstracciones de Alto Nivel
  3. Arquitecturas Compuestas
  4. Redes Neuronales Convolucionales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATA DRIVEN DECISION MAKING
  1. Criterios de Decisión
  2. Requerimiento de Datos
  3. Evaluación de Decisiones
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CREACIÓN DE MODELOS DE DATOS
  1. Clustering
  2. Técnicas de Clustering
  3. Técnicas Estadísticas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. EVALUACIÓN DE MODELOS Y CLUSTERING DIFUSO
  1. Fundamentos de Evaluación de Modelos
  2. Técnicas de Evaluación de Modelos
  3. Aplicación de las Técnicas de Evaluación de Modelos

MÓDULO 11. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO
  1. Antecedentes
  2. Importancia
  3. Áreas de aplicación
  4. Proceso de descubrimiento del conocimiento
  5. Tendencias
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A R
  1. ¿Qué es R?
  2. Antecedentes
  3. Configuración del entorno de trabajo
  4. Características importantes
  5. Ayuda
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ELEMENTOS DEL LENGUAJE R
  1. Tipos de datos
  2. Operaciones aritméticas
  3. Operadores lógicos
  4. Operadores relacionales
  5. Funciones de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRUCTURAS DE DATOS EN R
  1. Vectores
  2. Matrices
  3. Factores y vectores de caracter
  4. Listas
  5. Data frames
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRUCTURAS DE CONTROL
  1. Estructura condicional IF-ELSE
  2. Estructura SWITCH
  3. Bucle FOR
  4. Bucle WHILE
  5. Sentencia BREAK, NEXT
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUNCIONES
  1. Estructura
  2. Visibilidad del código
  3. Recursividad
  4. Funciones matemáticas
  5. Funciones de análisis estadístico
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
  1. Comandos para gráficos exploratorios
  2. Estadística descriptiva
  3. Medidas de tendencia central
  4. Medidas de dispersión
  5. Coeficiente de correlación, covarianza
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROBABILIDAD. DISTRIBUCIONES DISCRETAS Y CONTINUAS
  1. Probabilidad
  2. Distribuciones discretas
  3. Distribuciones continuas
  4. Intervalos de confianza
  5. Test de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN, SEGMENTACIÓN Y MODELOS PREDICTIVOS
  1. Análisis clúster
  2. Clústeres jerárquicos y secuenciales
  3. Clústeres aglomerativos y exclusivos
  4. Modelos predictivos
  5. Modelo lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. GRÁFICAS CON R
  1. Función plot()
  2. Colores
  3. Gráficos para una variable
  4. Gráficas de curvas continua
  5. Gráficas escalonadas

MÓDULO 12. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ENFOQUE CUANTITATIVO Y CUALITATIVO
  1. Elementos de la investigación
  2. Características del enfoque cuantitativo
  3. Características del enfoque cualitativo
  4. Diferencias entre los enfoques de investigación
  5. Ventajas de los enfoques de investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
  1. Tipos de proyectos de investigación
  2. Proyecto de investigación cuantitativa
  3. Proyecto de investigación cualitativa
  4. Fuentes de ideas para la investigación
  5. Antecedentes de la investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CUANTITATIVO
  1. Planteamiento del problema de investigación
  2. Enfoque cuantitativo
  3. Criterios para plantear el problema
  4. Elementos para el planteamiento del problema de investigación
  5. Objetivos, preguntas y justificación de la investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REVISIÓN DE LA LITERATURA Y CONSTRUCCIÓN DEL MARCO TEÓRICO
  1. Desarrollo de la perspectiva teórica
  2. Etapas para el desarrollo de la perspectiva teórica
  3. Elementos para la revisión de la literatura
  4. Elementos del marco teórico
  5. Construcción del marco teórico
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALCANCE DE LA INVESTIGACIÓN
  1. Estudio exploratorio
  2. Estudio descriptivo
  3. Estudio correlacional
  4. Estudio explicativo
  5. Selección del tipo de estudio
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
  1. Elementos de las hipótesis
  2. Características de las variables
  3. Tipos de hipótesis
  4. Hipótesis nulas
  5. Hipótesis alternativas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
  1. Características del diseño en la investigación
  2. Diseño experimentales
  3. Experimentos puros
  4. Diseños no experimentales
  5. Diseños transeccionales descriptivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
  1. Delimitación de la población
  2. Selección de muestra
  3. Tipos de muestra
  4. Muestra probabilística
  5. Muestra no probabilística
UNIDAD DIDÁCTICA 9. RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE LOS DATOS CUANTITATIVOS
  1. Características para la recolección de datos
  2. Instrumento de medición
  3. Análisis de los datos cuantitativos
  4. Proceso para el análisis de los datos cuantitativos
  5. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REPORTE DE RESULTADOS DEL PROCESO CUANTITATIVO
  1. Características del reporte
  2. Elementos del reporte
  3. Recursos para la elaboración del reporte
  4. Criterios para la elaboración del reporte
  5. Protocolo de investigación

MÓDULO 13. SISTEMAS EXPERTOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS EXPERTOS
  1. Definición de Sistema Experto
  2. Diferencias entre sistemas convencional y experto
  3. Tipos de sistemas expertos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INFERENCIA
  1. Estado y Espacio de la Problemática
  2. Reglas de Inferencia en el Sistema
  3. Sistemas de resolución y deducción
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INGENIERÍA DE CONOCIMIENTO
  1. ¿Qué es la Lógica de Predicados?
  2. Prototipado
  3. Implementación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DE SISTEMAS EXPERTOS
  1. Arquitectura de sistemas expertos
  2. Etapas en el Desarrollo de Sistemas Expertos
  3. Errores en el Desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS DE DESARROLLO
  1. Diseño técnico
  2. Lenguajes para representación de conocimiento
  3. Herramientas avanzadas de desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LÓGICA MATEMÁTICA
  1. Matemática en Sistemas Expertos
  2. Cálculo Proposicional
  3. Predicados de Primer Orden
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS EXPERTOS Y SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DE PRODUCCIÓN
  1. Sistemas basados en reglas de producción
  2. Representación del conocimiento empleando reglas de producción
  3. Representaciones Relacionales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CÓMPUTO EVOLUTIVO
  1. Optimización
  2. Evolución
  3. Evaluación Genética
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LÓGICA DIFUSA EN SISTEMAS EXPERTOS
  1. Representación del conocimiento difuso
  2. Razonamiento aproximado
  3. Inferencia y clasificación difusa
UNIDAD DIDÁCTICA 10. APLICACIONES
  1. Diseño
  2. Diagnóstico
  3. Planificación

MÓDULO 14. PROYECTO INTEGRADOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. IDENTIFICACIÓN DE UN PROBLEMA
  1. Tipo de problemática
  2. Tipo de investigación (cualitativa/cuantitativa)
  3. Análisis del entorno del problema
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECOLECCIÓN DE DATOS
  1. Entrevistas y cuestionarios
  2. Clasificación y depuración de Datos
  3. Acomodo y homologación de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS
  1. Respaldo de información
  2. Recuperación de la información
  3. Diagnóstico de la base de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
  1. Conceptos Fundamentales de Machine Learnig
  2. Conceptos Fundamentales de Deeplearning
  3. Tipos de entrenamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LÓGICA DIFUSA
  1. Aplicaciones de Lógica Difusa
  2. Conceptos fundamentales
  3. Funciones Características
  4. Mecanismos de inferencia
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
  1. Aplicación de RNA
  2. Estructuras y/o topologías de red
  3. Tipos de entrenamiento
  4. Elección de RNA óptima
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Aplicación de los algoritmos genéticos
  2. Conceptos fundamentales de computación evolutiva
  3. Algoritmos Genéticos
  4. Sistemas expertos y agentes inteligentes
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS EXPERTOS Y AGENTES EVOLUTIVOS
  1. Aplicación de sistemas expertos
  2. Concepto de agentes evolutivos
  3. Implementación de Sistemas expertos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. MINERÍA DE DATOS
  1. Procesamiento de Lenguaje Natural
  2. Evaluación de modelos
  3. Técnicas de Clustering
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE DATOS
  1. Sociología de la privacidad
  2. Cultura de la protección de datos
  3. Tecnología y privacidad

MÓDULO 15. TENDENCIAS Y FUTURO DE LA ROBÓTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES Y ANTECEDENTES DE LA ROBÓTICA
  1. Concepto e historia
  2. Bases de la robótica actual
  3. Plataformas móviles
  4. Crecimiento esperado en la industria robótica
  5. Límites de la robótica actual
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ROBÓTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Robótica
  2. Inteligencia artificial
  3. Objetivos de la inteligencia artificial
  4. Historia de la inteligencia artificial
  5. Lenguaje de programación: el idioma de los robots
  6. Investigación y desarrollo en áreas de la inteligencia artificial
  7. Robótica y la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. USO DE LOS ROBOTS
  1. Introducción
  2. Robótica y beneficios
  3. Robótica industrial
  4. Futuro de la robótica
  5. Robótica y las nuevas tecnologías
  6. Tendencias
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EVOLUCIÓN DE LOS ROBOTS. ROBOTISTA
  1. Evolución de la robótica
  2. Futuro de la robótica
  3. Robótica en la ingeniería e industria
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. DISEÑADOR DE REDES NEURONALES ROBÓTICAS
  1. Inteligencia natural y artificial
  2. Inteligencia artificial y cibernética
  3. Autonomía en robótica
  4. Sistemas expertos
  5. Agentes virtuales con animación facial por ordenador
  6. Actualidad
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRÓTESIS ROBÓTICAS
  1. La robótica aplicada al ser humano: biónica
  2. Reseña histórica de las prótesis
  3. Diseño de prótesis en el siglo XX
  4. Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
  5. Sistemas protésicos
  6. Uso de materiales inteligentes en las prótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INFLUENCIA DE LA ROBÓTICA
  1. Introducción
  2. Situación actual y tendencias para el futuro
  3. Objetivos
  4. Metodología y estructura

MÓDULO 2. ROBOTS PARA FUNCIONES ESPECÍFICAS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ROBÓTICA MÓVIL Y HUMANOIDE
  1. Historia de la robótica
  2. Robótica Móvil
  3. Robótica Humanoide
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ROBÓTICA Y AUTOMATIZACIÓN EN LA CONSTRUCCIÓN
  1. Estado del arte en las construcciones robóticas.
  2. Software y tecnología IT en construcción robótica
  3. El futuro de la robótica y la automatización en la construcción.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ROBOTS ESPACIALES
  1. ¿Qué es la robótica espacial?
  2. Problemas en la robótica espacial
  3. Principales áreas de investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS INTELIGENTES DE TRANSPORTE
  1. ¿Qué son los Sistemas Inteligentes de Transporte?
  2. Tecnologías relacionadas
  3. Aplicaciones
  4. Tecnologías de transporte inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 5. VEHÍCULOS AÉREOS NO TRIPULADOS. DRONES
  1. Conocimiento de la aeronave (genérico)
  2. Clasificación de los RPAs
  3. Aeronavegabilidad
  4. Registro
  5. Célula de las aeronaves
  6. Grupo motopropulsor
  7. Equipos de a bordo
  8. Sistema de control de la aeronave
  9. Instrumentos de la estación de control.
  10. Sistemas de seguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PLANIFICACIÓN DE TAREAS Y MOVIMIENTOS DE ROBOTS
  1. Conceptos
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ROBOTS AUTÓNOMOS INTELIGENTES
  1. Tareas que puede realizar autónomamente
  2. Problemas en robótica autónoma
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ROBOTS PERSONALES Y ASISTENCIALES
  1. Historia
  2. Robots Domésticos en Ciencia Ficción
  3. Robots personales en la actualidad
  4. Mercado

MÓDULO 3. ROBOTS INDUSTRIALES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ROBÓTICA. EVOLUCIÓN Y PRINCIPALES CONCEPTOS
  1. Introducción a la robótica
  2. Contexto de la robótica industrial
  3. Mercado actual de los brazos manipuladores
  4. Qué se entiende por Robot Industrial
  5. Elementos de un sistema robótico
  6. Subsistemas de un robot
  7. Tareas desempeñadas con robótica
  8. Clasificación de los robots
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INCORPORACIÓN DEL ROBOT EN UNA LÍNEA AUTOMATIZADA
  1. El papel de la Robótica en la automatización
  2. Interacción de los robots con otras máquinas
  3. La célula robotizada
  4. Estudio técnico y económico del robot
  5. Normativa
  6. Accidentes y medidas de seguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS Y MORFOLÓGICAS DE LOS ROBOTS
  1. Componentes del brazo robot
  2. Características y capacidades del robot
  3. Definición de grados de libertad
  4. Definición de capacidad de carga
  5. Definición de velocidad de movimiento
  6. Resolución espacial, exactitud, repetibilidad y flexibilidad
  7. Definición de volumen de trabajo
  8. Consideraciones sobre los sistemas de control
  9. Morfología de los robots
  10. Tipo de coordenadas cartesianas. Voladizo y pórtico
  11. Tipología cilíndrica
  12. Tipo esférico
  13. Brazos robots universal
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EQUIPOS ACTUADORES
  1. Tipología de actuadores y transmisiones
  2. Funcionamiento y curvas características
  3. Funcionamiento de los Servomotores
  4. Motores paso a paso
  5. Actuadores Hidráulicos
  6. Actuadores Neumáticos
  7. Estudio comparativo
  8. Tipología de transmisiones
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SENSORES EN ROBÓTICA
  1. Dispositivos sensoriales
  2. Características técnicas
  3. Puesta en marcha de sensores
  4. Sensores de posición no ópticos
  5. Sensores de posición ópticos
  6. Sensores de velocidad
  7. Sensores de proximidad
  8. Sensores de fuerza
  9. Visión artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA UNIDAD CONTROLADORA
  1. El controlador
  2. Hardware
  3. Métodos de control
  4. El procesador en un controlador robótico
  5. Ejecución a tiempo real
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ELEMENTOS TERMINALES Y APLICACIONES DE TRASLADO. PICK AND PLACE
  1. Elementos y actuadores terminales de robots
  2. Conexión entre la muñeca y la herramienta final
  3. Utilización de robots para traslado de materiales y carga/descarga automatizada. Pick and place
  4. Aplicaciones de traslado de materiales. Pick and place
  5. Cogida y sujeción de piezas por vacío. Ventosas
  6. Imanes permanentes y electroimanes
  7. Pinzas mecánicas para agarre
  8. Sistemas adhesivos
  9. Sistemas fluídicos
  10. Agarre con enganche
UNIDAD DIDÁCTICA 8. COMPONENTES PARA TAREAS DE PINTURA, SOLDADURA Y ENSAMBLAJE
  1. Pintado robotizado
  2. El sistema de pintado. Mezclador y equipamiento
  3. Soldadura robotizada
  4. Soldadura TIG y MIG
  5. Soldadura por puntos
  6. Soldadura laser
  7. El proceso de ensamblaje
  8. Métodos de ensamblaje
  9. Emparejamiento y unión de piezas
  10. Acomodamiento de piezas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROGRAMACIÓN GUIADA Y TEXTUAL
  1. Conceptos iniciales de programación de Robots
  2. Programación por guiado. Pasivo y Activo
  3. El lenguaje textual ideal para programar robots
  4. Tipologías existentes de lenguajes textuales
  5. Características generales
  6. Programación orientada al robot, objeto y a la tarea
  7. Programación a nivel de robot
  8. Programación a nivel de objeto
  9. Programación textual a nivel de tarea
  10. El lenguaje V+ o V3
  11. El lenguaje de programación RAPID
  12. El lenguaje IRL
  13. El lenguaje OROCOS
  14. Programación CAD
Accede ahora a nuestros cursos y encuentra la más amplia variedad de cursos del mercado, este

curso gratuito le prepara para ser

Las salidas profesionales de esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Robótica son Consultor Data Mining, Data Scientist, Machine Learning Scientist, Machine Learning Engineer, Responsable de Inteligencia Artificial. Puestos de trabajo en sectores como industrial o servicios como implementador de sistemas, instalador de equipos, gestión de mantenimiento.

. ¿A qué esperas para llevar a cabo tus proyectos personales?.
cursos gratuitos
26 octubre, 2022 Deja tu cometario

No se han encontrado comentarios

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

CURSOS GRATUITOS, CURSOS GRATIS, Cursos online gratuitos, Cursos gratuitos online, Cursos gratuitos para trabajadores, Cursos online gratuitos homologados, Cursos online gratuitos con certificado, Cursos gratis online, Cursos de ingles gratis, Blog de cursos gratuitos, Cursos gratuitos por provincias