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Euroinnova Business School

Curso java especialidad inteligencia artificial

Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial

(3)
Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial
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Temario

Características generales del Curso online

Información Complementaria

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UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
  1. Presentación del capítulo
  2. Definir la inteligencia
  3. La inteligencia de los seres vivos
  4. La inteligencia artificial
  5. Dominios de aplicación
  6. Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
  1. Presentación del capítulo
  2. Ejemplo: un sistema experto en polígonos
  3. - Triángulos

    - Cuadriláteros

    - Otros polígonos

  4. Contenido de un sistema experto
  5. - Base de reglas

    - Base de hechos

    - Motor de inferencia

    - Interfaz de usuario

  6. Tipos de inferencia
  7. - Razonamiento deductivo

    - Razonamiento inductivo

    - Razonamiento mixto

  8. Etapas de construcción de un sistema
  9. - Extracción del conocimiento

    - Creación del motor de inferencia

    - Escritura de las reglas

    - Creación de la interfaz de usuario

  10. Rendimiento y mejoras
  11. - Criterios de rendimiento

    - Mejorar el rendimiento mediante la escritura de reglas

    - Importancia de la representación del problema

  12. Agregar incertidumbre y probabilidades
  13. - Incorporar incertidumbre

    - Hechos inciertos

    - Reglas inciertas

  14. Dominios de aplicación
  15. - Ayuda al diagnóstico

    - Evaluación de riesgos

    - Planificación y logística

    - Transferencia de competencias y conocimiento

    - Otras aplicaciones

  16. Creación de un sistema experto en Java
  17. - Definición de requisitos

    - Implementación de los hechos

    - Base de hechos

    - Reglas y base de reglas

    - Interfaz

    - Motor de inferencia

    - Escritura de reglas y uso

  18. Uso de Prolog
  19. - Presentación del lenguaje

    - Sintaxis del lenguaje

    - Codificación del problema de las formas geométricas

    - Codificación del problema de las ocho reinas

  20. Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LÓGICA DIFUSA
  1. Presentación del capítulo
  2. Incertidumbre e imprecisión
  3. - Incertidumbre y probabilidad

    - Imprecisión y subjetividad

    - Necesidad de tratar la imprecisión

  4. Conjuntos difusos y grados de pertenencia
  5. - Lógica booleana y lógica difusa

    - Funciones de pertenencia

    - Características de una función de pertenencia

    - Valores y variables lingüísticas

  6. Operadores sobre los conjuntos difusos
  7. - Operadores booleanos

    - Operadores difusos

  8. Creación de reglas
  9. - Reglas en lógica booleana

    - Reglas difusas

  10. Fuzzificación y defuzzificación
  11. - Valor de verdad

    - Fuzzificación y aplicación de las reglas

    - Defuzzificación

  12. Dominios de aplicación
  13. - Primer uso

    - En los productos electrónicos

    - En el mundo del automóvil

    - Otros dominios

  14. Implementación de un motor de lógica difusa
  15. - El núcleo del código: los conjuntos difusos

    - Conjuntos difusos particulares

    - Variables y valores lingüísticos

    - Reglas difusas

    - Sistema de control difuso

    - Resumen del código creado

  16. Implementación de un caso práctico
  17. Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA DE RUTAS
  1. Presentación del capítulo
  2. Rutas y grafos
  3. - Definición y conceptos

    - Representaciones

    - Coste de una ruta y matriz de distancias

  4. Ejemplo en cartografía
  5. Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas
  6. - Búsqueda en profundidad

    - Búsqueda en anchura

    - Aplicación al mapa

  7. Algoritmos "inteligentes"
  8. - Algoritmo de Bellman-Ford

    - Algoritmo de Dijkstra

    - Algoritmo A*

  9. Dominios de aplicación
  10. Implementación
  11. - Nodos, arcos y grafos

    - Fin del programa genérico

    - Implementación de los diferentes algoritmos

    - Aplicación al mapa

    - Comparación del rendimiento

  12. Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS
  1. Presentación del capítulo
  2. Evolución biológica
  3. - El concepto de evolución

    - Las causas de las mutaciones

    - El soporte de esta información: los factores

    - De los factores al código genético

    - El "ciclo de la vida"

  4. Evolución artificial
  5. - Principios

    - Visión general del ciclo

    - Convergencia

  6. Ejemplo del grifo
  7. - Presentación del problema

    - Inicialización del algoritmo

    - Evaluación de los individuos

    - Reproducción con mutaciones

    - Supervivencia

    - Resto del proceso

  8. Elección de la representación
  9. - Población e individuos

    - Genes

    - Caso de un algoritmo de resolución de laberinto

  10. Evaluación, selección y supervivencia
  11. - Elección de la función de evaluación

    - Operadores de selección

    - Operadores de supervivencia

  12. Reproducción: crossover y mutación
  13. - Crossover

    - Mutación

  14. Dominios de aplicación
  15. Coevolución
  16. Implementación de un algoritmo genético
  17. - Implementación genérica de un algoritmo

    - Uso para el hombre de negocios

    - Uso para la resolución de un laberinto

  18. Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 6. METAHEURÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN
  1. Presentación del capítulo
  2. Optimización y mínimos
  3. - Ejemplos

    - El problema de la mochila

    - Formulación de los problemas

    - Resolución matemática

    - Búsqueda exhaustiva

    - Metaheurísticos

  4. Algoritmos voraces
  5. Descenso por gradiente
  6. Búsqueda tabú
  7. Recocido simulado
  8. Optimización por enjambre de partículas
  9. Metaoptimización
  10. Dominios de aplicación
  11. Implementación
  12. - Clases genéricas

    - Implementación de los distintos algoritmos

    - Resolución del problema de la mochila

    - Resultados obtenidos

  13. Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS MULTIAGENTES
  1. Presentación del capítulo
  2. Origen biológico
  3. - Las abejas y la danza

    - Las termitas y la ingeniería civil

    - Las hormigas y la optimización de caminos

    - Inteligencia social

  4. Sistemas multiagentes
  5. - El entorno

    - Los objetos

    - Los agentes

  6. Clasificación de los agentes
  7. - Percepción del mundo

    - Toma de decisiones

    - Cooperación y comunicación

    - Capacidad del agente

  8. Principales algoritmos
  9. - Algoritmos de manadas

    - Optimización por colonia de hormigas

    - Sistemas inmunitarios artificiales

    - Autómatas celulares

  10. Dominios de aplicación
  11. - Simulación de multitudes

    - Planificación

    - Fenómenos complejos

  12. Implementación
  13. - Banco de peces 2D

    - Recogida selectiva

    - El juego de la vida

  14. Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES
  1. Presentación del capítulo
  2. Origen biológico
  3. La neurona formal
  4. - Funcionamiento general

    - Funciones de agregación

    - Funciones de activación

    - Pesos y aprendizaje

  5. Perceptrón
  6. - Estructura

    - Condición de linealidad

  7. Redes feed-forward
  8. Aprendizaje
  9. - Aprendizaje no supervisado

    - Aprendizaje por refuerzo

    - Aprendizaje supervisado

    - Sobreaprendizaje y generalización

  10. Otras redes
  11. - Redes neuronales recurrentes

    - Mapas de Kohonen

    - Redes de Hopfield

  12. Dominios de aplicación
  13. - Reconocimiento de patrones

    - Estimación de funciones

    - Creación de componentes

  14. Implementación de un MLP
  15. - Puntos y conjuntos de puntos

    - Neurona

    - Red neuronal

    - IHM

    - Sistema completo

    - Programa principal

    - Aplicaciones

    - Resumen

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 multiagentes
  8. Redes neuronales
  9. ANEXO
  10. Instalación de SWI-Prolog
  11. Uso de SWI-Prolog en Windows
Resumen salidas profesionales Curso online
La inteligencia artificial consiste en un programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el autoaprendizaje. Con el curso de Java: especialidad Inteligencia Artificial aprenderás 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 adaptables a numerosas aplicaciones Java.
Objetivos Curso online Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial
- Conocer los conceptos de Inteligencia, Inteligencia Artificial y sus dominios de aplicación. - Aprender los sistemas expertos, la lógica difusa y los Sistemas multiagentes - Llevar a cabo la Búsqueda de rutas. - Aprender Algoritmos genéticos y Metaheurísticos de optimización. - Identificar las Redes neuronales.
Salidas profesionales Curso online
Informática, Programación, Desarrollo.
Para que te prepara este Curso online
El curso de Java: especialidad Inteligencia Artificial te prepara para poder ser un experto desarrollador en la Inteligencia Artificial.
A quién va dirigido este Curso online
El presente curso de Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial va dirigido a los profesionales de la informática y desarrolladores que quieran especializarse en la Inteligencia Artificial.
Metodología del Curso online
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.

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Opiniones Curso Java Especialidad Inteligencia Artificial

Nuestros alumnos opinan sobre el Curso online Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial

Opinión de Fco sobre el Curso online Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial
Fco

Fco,¿Qúe es lo que más te ha gustado de este Curso online?

La ayuda recibida por parte de mi tutora

Fco,¿Qúe has echado en falta del Curso online?

Quizás al temario se le escapan cosas

Fco
Alicante

Fco de Alicante

al Curso Java Especialidad Inteligencia Artificial

Lo que mas me ha gustado:

La ayuda recibida

Roger
Salamanca

Roger de Salamanca

Que he aprendido:

,Conocer los conceptos de Inteligencia, Inteligencia Artificial y sus dominios

* Todas las opiniones sobre el Curso online Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial aquí recopiladas han sido rellenados de forma voluntaria por nuestros alumnos a través de un formulario que se adjunta a todos ellos junto a los materiales o al finalizar su curso en nuestro campus Online en el que se les invita a dejarnos sus impresiones a cerca de la formación cursada.

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