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Matricúlate en Maestría en Inteligencia Artificial y consigue un Título Oficial Mexicano: Certificación oficial otorgada por la SEP y título de Máster Europeo

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Modalidad
Online
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Sin Intereses
Centro Líder
Formación Online
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Personalizado
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Maestria en Inteligencia Artificial

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Juan H

COLIMA

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial

Desde siempre he querido especializarme en el ámbito de la inteligencia artificial. Gracias a esta maestría en línea con reconocimiento oficial, SEP he aprendido nuevos conocimientos referentes al sector. En general me ha parecido muy completo.

Mauricio S

GUERRERO

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial

El método de impartición es lo que más me ha gustado.

Paola M

CHIAPAS

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial

Tengo que decir que la maestría ha superado todas mis expectativas, el temario me ha encantado, además del Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE) que te aporta.

Federica G

JALISCO

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial

Lo que más me ha gustado es la atención que he recibido por parte de todos los tutores. Me han hecho la maestría muy amena. Contenido bastante planeado y estructurado. Todo un acierto.

Pedro T

CIUDAD DE MÉXICO

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial

Me gustaría haber tenido aún más contenido en forma de ejercicios. Para mi punto de vista, vienen genial para poner el temario en práctica. Por todo lo demás, bastante contento con ello. También me gustaría destacar la labor de los facilitadores.
* Todas las opiniones sobre Maestria en Inteligencia Artificial, aquí recopiladas, han sido rellenadas 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 acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de la Maestría En Inteligencia Artificial

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Este plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP) con número de acuerdo M-088/2021. Estudia esta Maestría 100% online y consigue un título con validez oficial RVOE.

Resumen salidas profesionales
de la maestría en inteligencia artificial
Gracias a esta Maestría en Inteligencia Artificial podrás comprender el mundo de la inteligencia artificial y todo lo que conlleva. Al finalizarlo, el alumno comprenderá los contenidos relacionados con la inteligencia artificial, además de conocer algunas de las herramientas más utilizadas del sector. Gracias al estudio de los datos, el alumno conocerá qué debe y qué no debe hacer, y también aumentará sus conocimientos en el sector del big data y la minería de datos e incluso en las bases de datos. Por último, el alumno tendrá la posibilidad de estudiar los datos de su entorno de trabajo, de manera que pueda aplicar cambios o, al menos proponerlos, en vistas a realizar mejoras dentro de su empresa.
Objetivos
de la maestría en inteligencia artificial

- Saber de primera mano todo lo que rodea a la inteligencia artificial.
- Conocer casos del sector, tener la posibilidad de aprender sus virtudes y debilidades.
- Tener la posibilidad de conocer actualizaciones dentro del sector y cómo se han dado a conocer.
- Comprender la estructura que hay que seguir para establecer un sistema inteligente.
- Estudiar qué acciones se pueden aplicar en este sector.
Salidas profesionales
de la maestría en inteligencia artificial
Las salidas profesionales de esta Maestría en Inteligencia Artificial son las de las de desarrollador de inteligencia artificial, analista de datos o programador. Todas las posiciones relacionadas con los datos y la información son válidas. Esto permitirá desarrollar tu carrera profesional y adquirir una formación avanzada y ampliar las fronteras de este sector.
Para qué te prepara
la maestría en inteligencia artificial
Con esta Maestría en Inteligencia Artificial será posible aprender las nuevas tendencias dentro del mundo de los datos masivos, así como la inteligencia artificial. Se tendrá la posibilidad de estudiar qué es necesario para llevarlo a cabo, conociendo los tipos de estrategias y herramientas utilizadas. Esto será beneficioso para cualquier persona que quiera aplicar estos conocimientos a su entorno laboral.
A quién va dirigido
la maestría en inteligencia artificial
Esta Maestría en Inteligencia Artificial puede ir dirigida a propietarios de negocios que quieran implantar inteligencia artificial. También puede servir como conocimiento, para externalizar el servicio sabiendo de primera mano que tipo de trabajo se está realizando. Además, será útil para trabajadores del sector del desarrollo que desean especializarse en este sector.
Metodología
de la maestría en inteligencia artificial
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 de la Maestría En Inteligencia Artificial

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  1. Introducción
  2. Dónde se ubica el JavaScript en las páginas HTML
  3. Cómo enviar las salidas de resultados a las páginas HTML
  1. Declaraciones
  2. Sintaxis
  3. Comentarios
  4. Variables
  5. Tipos de datos
  1. Clase
  2. Propiedades
  3. Métodos
  4. Getters y Setters
  5. Constructores
  1. Operadores
  2. Sentencia condicional simple
  3. Sentencia condicional múltiple
  1. Fundamentos de la repetición controlada
  2. Instrucción de repetición mientras
  3. Instrucción de repetición haz - mientras
  4. Instrucción de repetición desde
  1. Declaración y creación de arreglos
  2. Paso de arreglos a los métodos
  3. Arreglos multidimensionales
  4. Listas de argumentos con longitud variable
  1. Manejo de cadenas
  2. Manejo de números
  3. Manejo de funciones matemáticas
  4. Manejo de valores booleanos
  1. JavaScript HTML DOM
  2. Modelo de objeto del navegador
  3. Formularios
  1. Conceptos y generalidades
  2. Utilización de Jquery
  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
  1. Historia de la computación distribuida
  2. Elementos de la computación distribuida
  3. Uso de la computación distribuida
  1. Pila de datos masivos
  2. Capas para el manejo de los datos masivos
  3. Tecnología para el uso de datos masivos
  1. Servicios de organización de datos
  2. Herramientas para la organización de datos
  3. Almacenamiento analítico de datos
  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
  1. Aplicación de los datos masivos
  2. Manejo de datos masivos
  3. Funciones en el uso de datos masivos
  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
  1. Características de los sistemas de almacenamiento masivo
  2. Elementos de los sistemas de almacenamiento masivo
  3. Beneficios 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
  1. Manejo de recursos y aplicaciones
  2. Almacenamiento de los datos masivos
  3. Minería de datos masivos
  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
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Partes de una entrevista
  5. Tipos de preguntas
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. PARTICIPANTES
  4. Aplicación en la recolección de datos
  5. Registro de hechos
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Diseño
  4. Construcción
  5. Aplicabilidad en la recolección de datos
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Construcción
  5. aplicabilidad
  1. Importancia
  2. Beneficios
  3. Características
  4. Costos
  5. Algunas herramientas
  1. Conceptos
  2. Tipos
  3. Clasificaciones
  4. Datos cualitativos
  5. Datos cuantitativos
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Ventajas y beneficios
  4. Consecuencias negativas
  5. Herramientas
  1. Características de la inteligencia
  2. Uso de la inteligencia artificial
  3. Ventajas de la inteligencia artificial
  1. Historia de la inteligencia artificial
  2. Factores de la inteligencia artificial
  3. Evolución de la inteligencia artificial
  1. Lógica difusa
  2. Redes neurales artificiales
  3. Algoritmos genéticos
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Características de la lógica difusa
  3. Beneficios 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
  1. Historia de las redes neurales artificiales
  2. Características de las redes neurales artificiales
  3. Beneficios de las redes neurales artificiales
  1. Intervalo de trazado
  2. Distancia, individuo, expectativa y rango
  3. Selección, detención, máxima violación y función personalizada
  1. Uso aleatorio de la corrida anterior
  2. Generación actual
  3. Estado y resultado
  1. Escala de la función de ajuste
  2. Función del escalamiento
  3. Reproducción, cruzamiento, mutación y migración
  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
  1. Conceptos de modelado
  2. Importancia del modelado
  3. Modelo E-R
  4. Modelo relacional
  5. Normalización
  1. Conceptos y definiciones
  2. Tipos de datos
  3. Sentencias del DDL
  4. Ejemplos de DDL
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno e Instalación
  4. Ejemplo práctico
  1. Introducción e Importancia
  2. Entorno
  3. Instalación
  4. Ejemplo práctico
  1. Historia y Conceptos
  2. Sentencia DDL en SQL
  3. Sentencia INSERT, DELETE, UPDATE
  4. Sentencia DELETE
  1. Sentencia SELECT
  2. Operadores de comparación y booleanos
  3. Subconsultas
  4. Funciones y Comandos de ordenamiento
  1. Sentencia SELECT con múltiples tablas
  2. Funciones de agrupación
  3. Operadores para múltiples tablas
  4. Sentencia JOIN
  1. Conceptos
  2. Tecnologías en la nube
  3. NoSQL
  4. Tendencias actuales
  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
  1. Reseña histórica
  2. Aplicaciones de los Algoritmos Genéticos
  3. Algoritmo Genético Tradicional: AG simple
  4. Funciones estándar de optimización y testeo
  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
  1. Cruzamiento de un punto
  2. Cruzamiento de dos puntos
  3. Cruzamiento uniforme
  1. Estructuras de datos
  2. Operaciones
  3. Resolviendo un problema: genotipo y fitness
  4. Escalado del fitness
  5. Discretización, restricciones y penalización
  1. Problemas de optimización
  2. Optimización continua
  3. Optimización combinatoria
  1. Genotipos no convencionales
  2. Dominancia, diploides y abyección
  3. Inversión y operadores de reordenamiento
  4. Micro operadores
  5. Nichos y especiación
  1. Hibridación
  2. Hibridación cuando sea posible
  3. Adaptación de los operadores genéticos
  1. Algoritmos meméticos
  2. Variantes de AG: CHC, Mutation Or Selection
  3. AE para optimización multiobjetivo
  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
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Utilidad de la lógica difusa
  3. Limitaciones de la lógica difusa
  1. Variable lingüística
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Reconocimiento y controladores
  1. Sistema de control en lazo abierto
  2. Sistema de control en lazo cerrado
  3. Lógica difusa en la industria
  1. Elementos de la lógica booleana
  2. Elementos de la lógica difusa
  3. Relación entre la lógica booleana y difusa
  1. Axiomas de los conjuntos convencionales
  2. Operaciones en la lógica convencional
  3. Leyes de De Morgan
  1. Lógica simbólica
  2. Tautologías
  3. Representación de conjuntos difusos discretos
  1. Operaciones y propiedades de los conjuntos clásicos
  2. Operaciones y propiedades de los conjuntos difusos
  3. Comparación entre los conjuntos clásicos y difusos
  1. Producto Cartesiano
  2. Cardinalidad, operación y propiedades en las relaciones
  3. Composición
  1. Cardinalidad de las relaciones difusas
  2. Operaciones de las relaciones difusas
  3. Propiedades de las relaciones difusas
  1. Producto cartesiano y composición difusa
  2. Tolerancia difusa y relaciones equivalentes
  3. Asignación de valores
  1. ¿Qué es Machine Learning?
  2. ¿Dónde se aplica Machine Learning?
  3. Plataformas que trabajan Machine Learning
  1. Definición de RNA e Inteligencia Artificial
  2. El modelo Biológico
  3. Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
  1. Errores comunes al aplicar RNA
  2. Ventajas y Desventajas
  3. Comparación de las RNA con otras técnicas
  1. Aproximación de funciones
  2. Clustering
  3. Predicción
  4. Clasificación
  1. Elementos de las RNA
  2. Estructura de las RNA
  3. Funcionamiento de las RNA
  1. Entrenamiento no supervisado
  2. Entrenamiento supervisado
  3. Entrenamiento hibrido
  1. Redes monocapa y multicapa
  2. Redes heteroasociativas y autoasociativas
  3. Redes Estocásticas
  4. Otras topologías de RNA
  1. Estructura del perceptrón
  2. Perceptrón multicapa
  3. La red Backpropagation
  1. Tipos de datos
  2. Como elegir la topología de RNA
  3. Diseño de estructura
  1. Gráficas de resultados
  2. Medidas de error de las RNA
  3. Definición del error aceptable
  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
  1. Volumen - Variedad
  2. Velocidad - Veracidad
  3. Valor - Visualización
  4. Verificación - Variabilidad
  5. Viabilidad
  1. Banca
  2. Salud
  3. Ciudades inteligentes
  4. Agricultura
  5. Política
  1. Deportes
  2. Periodismo
  3. Logística
  4. Mercadotecnia
  5. Educación
  1. Arquitecturas para Big Data
  2. Generación de datos
  3. Adquisición de datos
  4. Almacenamiento de datos
  5. Análisis y visualización de datos
  1. BD Relacionales
  2. NoSql
  3. BD Key-Value
  4. BD Orientadas a documentos
  5. BD Orientadas a grafos
  1. BD Orientadas a objetos
  2. BD Columnas
  3. BD Espaciales
  1. Conceptos
  2. Sistema de archivos distribuidos Hadoop
  3. YARN
  4. MapReduce
  5. Ecosistema Hadoop
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  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
  1. Ruido y Ajuste de Datos
  2. Análisis Exploratorio en Datos
  3. Filtrado en Datos Estructurados y no Estructurados
  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
  1. Minería de Textos
  2. Pre-Procesamiento y Digitalización
  3. Análisis Automatizado de Textos
  1. Sentiment Analysis
  2. Análisis de Texto y Lingüística Computacional
  3. Extracción de Información Subjetiva
  4. Minería de Opinión y Aplicaciones
  1. Espacio Vectorial
  2. Modelado de Vectores y Tensorflow
  3. Python en Data Mining
  1. Algoritmos de Aprendizaje Profundo
  2. Abstracciones de Alto Nivel
  3. Arquitecturas Compuestas
  4. Redes Neuronales Convolucionales
  1. Criterios de Decisión
  2. Requerimiento de Datos
  3. Evaluación de Decisiones
  1. Clustering
  2. Técnicas de Clustering
  3. Técnicas Estadísticas
  1. Fundamentos de Evaluación de Modelos
  2. Técnicas de Evaluación de Modelos
  3. Aplicación de las Técnicas de Evaluación de Modelos
  1. Antecedentes
  2. Importancia
  3. Áreas de aplicación
  4. Proceso de descubrimiento del conocimiento
  5. Tendencias
  1. ¿Qué es R?
  2. Antecedentes
  3. Configuración del entorno de trabajo
  4. Características importantes
  5. Ayuda
  1. Tipos de datos
  2. Operaciones aritméticas
  3. Operadores lógicos
  4. Operadores relacionales
  5. Funciones de conversión
  1. Vectores
  2. Matrices
  3. Factores y vectores de caracter
  4. Listas
  5. Data frames
  1. Estructura condicional IF-ELSE
  2. Estructura SWITCH
  3. Bucle FOR
  4. Bucle WHILE
  5. Sentencia BREAK, NEXT
  1. Estructura
  2. Visibilidad del código
  3. Recursividad
  4. Funciones matemáticas
  5. Funciones de análisis estadístico
  1. Comandos para gráficos exploratorios
  2. Estadística descriptiva
  3. Medidas de tendencia central
  4. Medidas de dispersión
  5. Coeficiente de correlación, covarianza
  1. Probabilidad
  2. Distribuciones discretas
  3. Distribuciones continuas
  4. Intervalos de confianza
  5. Test de hipótesis
  1. Análisis clúster
  2. Clústeres jerárquicos y secuenciales
  3. Clústeres aglomerativos y exclusivos
  4. Modelos predictivos
  5. Modelo lineal
  1. Función plot()
  2. Colores
  3. Gráficos para una variable
  4. Gráficas de curvas continua
  5. Gráficas escalonadas
  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
  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
  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
  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
  1. Estudio exploratorio
  2. Estudio descriptivo
  3. Estudio correlacional
  4. Estudio explicativo
  5. Selección del tipo de estudio
  1. Elementos de las hipótesis
  2. Características de las variables
  3. Tipos de hipótesis
  4. Hipótesis nulas
  5. Hipótesis alternativas
  1. Características del diseño en la investigación
  2. Diseño experimentales
  3. Experimentos puros
  4. Diseños no experimentales
  5. Diseños transeccionales descriptivos
  1. Delimitación de la población
  2. Selección de muestra
  3. Tipos de muestra
  4. Muestra probabilística
  5. Muestra no probabilística
  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
  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
  1. Definición de Sistema Experto
  2. Diferencias entre sistemas convencional y experto
  3. Tipos de sistemas expertos
  1. Estado y Espacio de la Problemática
  2. Reglas de Inferencia en el Sistema
  3. Sistemas de resolución y deducción
  1. ¿Qué es la Lógica de Predicados?
  2. Prototipado
  3. Implementación
  1. Arquitectura de sistemas expertos
  2. Etapas en el Desarrollo de Sistemas Expertos
  3. Errores en el Desarrollo
  1. Diseño técnico
  2. Lenguajes para representación de conocimiento
  3. Herramientas avanzadas de desarrollo
  1. Matemática en Sistemas Expertos
  2. Cálculo Proposicional
  3. Predicados de Primer Orden
  1. Sistemas basados en reglas de producción
  2. Representación del conocimiento empleando reglas de producción
  3. Representaciones Relacionales
  1. Optimización
  2. Evolución
  3. Evaluación Genética
  1. Representación del conocimiento difuso
  2. Razonamiento aproximado
  3. Inferencia y clasificación difusa
  1. Diseño
  2. Diagnóstico
  3. Planificación
  1. Tipo de problemática
  2. Tipo de investigación (cualitativa/cuantitativa)
  3. Análisis del entorno del problema
  1. Entrevistas y cuestionarios
  2. Clasificación y depuración de Datos
  3. Acomodo y homologación de Datos
  1. Respaldo de información
  2. Recuperación de la información
  3. Diagnóstico de la base de Datos
  1. Conceptos Fundamentales de Machine Learnig
  2. Conceptos Fundamentales de Deeplearning
  3. Tipos de entrenamiento
  1. Aplicaciones de Lógica Difusa
  2. Conceptos fundamentales
  3. Funciones Características
  4. Mecanismos de inferencia
  1. Aplicación de RNA
  2. Estructuras y/o topologías de red
  3. Tipos de entrenamiento
  4. Elección de RNA óptima
  1. Aplicación de los algoritmos géneticos
  2. Conceptos fundamentales de computación evolutiva
  3. Algoritmos Genéticos
  4. Sistemas expertos y agentes inteligentes
  1. Aplicación de sistemas expertos
  2. Concepto de agentes evolutivos
  3. Implementación de Sistemas expertos
  1. Procesamiento de Lenguaje Natural
  2. Evaluación de modelos
  3. Técnicas de Clustering
  1. Sociología de la privacidad
  2. Cultura de la protección de datos
  3. Tecnología y privacidad

Titulación de la Maestría En Inteligencia Artificial

Titulación Oficial de Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad DAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE). Este plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP) con número de acuerdo M-088/2021.

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Preguntas al director académico sobre la Maestría En Inteligencia Artificial

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