INESEM Formacion Continua

Curso Universitario de Inteligencia Artificial para Desarrolladores + 4 Créditos ECTS

INESEM Formacion Continua
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    Bonificable
    Bonificable hasta el 100%
  • Comienzo:
    Convocatoria Continua
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    110 Horas
  • Titulación:
    Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales.
  • Otras Convocatorias:

    Presentación

    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.

    Requisitos

    Ser trabajador contratado en el régimen general y enviar la documentación de matrícula. No válido para autónomos y funcionarios.

    Objetivos

    - 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#.

    Programa

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
    UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
    UNIDAD DIDÁCTICA 3. LÓGICA DIFUSA
    UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA DE RUTAS
    UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS
    UNIDAD DIDÁCTICA 6. METAHEURÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN
    UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS MULTI-AGENTES
    UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES
    UNIDAD DIDÁCTICA 9. WEBGRAFÍA
    UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANEXO

    Salidas profesionales

    Informática / Programación / Desarrollo

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