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Búsqueda avanzada
Las acciones formativas de Formacioncontinua tienen modalidad online
Modalidad
ONLINE
Duración de las acciones formativas de formacioncontinua
Duración Total
600 H
Duración de teleformación de las acciones formativas de formacioncontinua
Horas Teleformación
300 H
Precio de las acciones formativas de INESEM
1495 € Hasta 100% bonificable
Entidad
INESEM Formación Continua
Presentación
Descripción
La Inteligencia Artificial es una de las disciplinas computacionales cuyas técnicas son más demandadas actualmente en diversos entornos, debido a su capacidad para dotar de un comportamiento inteligente a muchas aplicaciones. Este Master en Inteligencia Artificial para Programadores le ofrece una formación especializada en la materia. La incorporación de agentes de decisión inteligente, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos, etc. para la optimización de sistemas de producción es una tendencia activa en el ambiente industrial de países con alto desarrollo tecnológico y con una gran inversión en investigación y desarrollo.
Objetivos
  • Con la realización de este Máster en Inteligencia Artificial se pretenden alcanzar los siguientes objetivos:
  • Conocer la plataforma .NET.
  • Adquirir lo esencial sobre Visual Studio.
  • Conocer los fundamentos del lenguaje.
  • Realizar programación orientada a objetos con C#.
  • Depurar y gestionar errores.
  • 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#.
Para qué te prepara
El Máster en Inteligencia Artificial para Programadores te prepara para especializarse en Inteligencia Artificial conociendo las principales técnicas de Inteligencia Artificial. También para cada una de ellas, su inspiración, biológica, física o incluso matemática, así como los distintos conceptos y principio con ejemplos y gráficos para cada uno de ellos.
A quién va dirigido
Este Máster en Inteligencia Artificial está dirigido, principalmente, a los desarrolladores y/o programadores que quieran formarse y especializarse en la materia.

temario

  1. ¿Qué es C#?
  2. Características y usos de C#
  3. Ventajas de utilizar C#
  4. Herramientas para trabajar con C#
  5. Novedades de C#8
  6. Visual Studio
  1. Entorno para programar en C#
  2. Consideraciones a tener en cuenta en cada proyecto
  3. Creación de un proyecto en C#
  4. Errores sintácticos y lógicos
  5. Estructuras de programación
    1. - Secuencial
    2. - Simples y compuestas
    3. - Anidadas
    4. - Repetitiva
  6. Vectores
  7. Creando y ejecutando nuestro primer proyecto
  1. Variables, constantes y enumeraciones
  2. Ámbito de las variables
  3. Cadenas de caracteres en C#
  4. Conversión de tipos en C#
  5. Matrices
  6. Operadores
  7. Procedimientos y funciones
  8. Ensamblados, namespaces y atributos
  1. Introducción a las clases en C#
  2. Métodos
  3. Clases y objetos
  4. Funciones asíncronas
  5. Interfaces
  6. Eventos
  7. Expresiones regulares
  1. Condicional simple
  2. And, Or, operador de negación
  3. Condicional como expresión
  4. Bucles
    1. - For
    2. - While
    3. - For each
  5. Manejo de excepciones
  1. Stream en C#
  2. Ficheros de texto
  3. Ficheros binarios
  4. Persistencia
  5. Serialización sobre ficheros XML (SOAP)
  1. Intorucción a la inteligencia
  2. Inteligencia de los seres vivos
  3. Inteligencia artificial
  4. Dominios de aplicación
  1. ¿Qué es un sistema experto en polígonos?
  2. Estrucutra de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  1. Fases de construcción de un sistema
  2. Rendimiento y mejoras
  3. Dominios de aplicación
  4. Creación de un sistema experto en C#
  5. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Introducción a la lógica difusa
  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
  1. Introducción a la búsqueda de rutas
  2. Rutas y grafos
  3. Ejemplo en cartografía
  4. Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas e "inteligentes"
  5. Implementación
  6. Dominios de aplicación
  1. ¿Qué son los algoritmo genéticos?
  2. Evolución biológica y artificial
  3. Elección de la representación
  4. Evaluación, selección y supervivencia
  5. Reproducción: crossover y mutación
  6. Dominios de aplicación
  1. Optimización y mínimos
  2. Algoritmos voraces
  3. Descenso por gradiente
  4. Búsqueda tabú
  5. Recocido simulado
  6. Optimización por enjambre de partículas
  7. Meta-optimización
  1. Introducción a lo sistemas Múltiples agentes
  2. Origen biológico
  3. Sistemas multi-agentes
  4. Clasificación de los agentes
  5. Principales algoritmos
  1. Introducción a las redes neuronales
  2. Origen biológico
  3. La neurona formal
  4. Perceptrón
  5. Redes feed-forward
  6. Aprendizaje
  7. Otras redes
  1. Introducción a la Webgrafía
  2. Sistemas expertos
  3. Lógica difusa
  4. Algoritmos genéticos
  5. Búsqueda de rutas
  6. Metaheurísticos
  7. Sistemas multi-agentes
  8. Redes neuronales
  1. Introducción
  2. El origen del UML: Unified Modeling Language
  3. El Proceso Unificado
  4. MDA: Model Driven Architecture
  1. Introducción
  2. El objeto
  3. La abstracción
  4. Clases de objetos
  5. Encapsulación
  6. Herencia
  7. Especialización y generalización
  8. Clases abstractas y concretas
  9. Polimorfismo
  10. Composición
  11. La especialización de los elementos: la noción de estereotipo en UML
  1. Modelado de Requisitos: Diagrama de los casos de uso
    1. - Casos de uso
    2. - Actor
    3. - Escenario
    4. - Representación textual de los casos de uso
  2. Modelado de la dinámica
    1. - Diagrama de secuencia
    2. - Diagrama de comunicación
    3. - Marcos de interacción
  3. Modelado de objetos
    1. - Conocer los objetos del sistema por descomposición
    2. - Representación de clases
    3. - Las asociaciones entre objetos
    4. - Relación de generalización/especialización entre clases
    5. - Diagrama de objetos o instancias
    6. - Diagrama de estructura compuesta
  1. Introducción
  2. Empaquetado y diagrama de empaquetado
  3. Asociaciones entre empaquetados
  1. Modelado de objetos
    1. - La noción de estado
    2. - El cambio de estado
    3. - Elaboración del diagrama de estados-transiciones
    4. - El diagrama de timing
  2. Modelado de las actividades
    1. - Las actividades y los encadenamientos de actividades
    2. - Las particiones o calles
    3. - Las actividades compuestas
    4. - El diagrama de vista de conjunto de las interacciones
  3. Modelado de la arquitectura del sistema
    1. - El diagrama de componentes
    2. - El diagrama de despliegue
  1. Introducción
  2. Los perfiles
  3. Estereotipos
  4. Tagged values
  1. Introducción
  2. Instalación
  3. Interface
  4. Crear un Proyecto
  5. Guardar un proyecto
  6. Diagrama de clases
    1. - Crear Y editar un diagrama de clases
    2. - Crear y editar elementos
    3. - Agregar atributos y operaciones
    4. - Crear generalización
    5. - Crear asociación
  7. Análisis textual
    1. - Crear diagrama de análisis textual
    2. - Determinar clases y elementos
    3. - Crear clases candidatas
  8. Diagrama de componentes
    1. - Crear un componente
    2. - Crear una interface

metodología

claustro

Claustro Docente

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas.

campus virtual

Formación Online

Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.

materiales didácticos

Comunidad

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

material adicional

Materiales Didácticos

En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Material Adicional

El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.

inesem emplea

Campus Virtual

Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.

Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Requisitos de acceso

Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.

Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:

  • Estar trabajando para una empresa privada
  • Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
  • Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
  • Que la empresa autorice la formación
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso

titulación

Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
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Profesores especializados realizarán un seguimiento personalizado al alumno.
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Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
Gestionamos todos los trámites administrativos para la bonificación de la formación.
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Enviamos gratis los materiales de apoyo en la mayoría de nuestras acciones formativas (envíos a España).
planes formativos a medida
Diseñamos planes de formación adaptados a las necesidades de las empresas.
materiales adicionales
Los alumnos podrán profundizar más con material adicional que su docente le puede aportar.
amplio catálogo formativo
Contamos con más de 5000 cursos y masters bonificables para trabajadores.
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Nuestros asesores académicos atenderán al alumnado antes, durante y después de la formación.
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