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Master en Inteligencia Artificial para Programadores

Master en Inteligencia Artificial para Programadores

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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.

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Temario completo de este curso

PARTE 1. C#8

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A C#
¿Qué es C#?
Características y usos de C#
Ventajas de utilizar C#
Herramientas para trabajar con C#
Novedades de C#8
Visual Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROGRAMACIÓN EN C#
Entorno para programar en C#
Consideraciones a tener en cuenta en cada proyecto
Creación de un proyecto en C#
Errores sintácticos y lógicos
Estructuras de programación
- Secuencial
- Simples y compuestas
- Anidadas
- Repetitiva
Vectores
Creando y ejecutando nuestro primer proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNDAMENTOS DEL LENGUAJE C#
Variables, constantes y enumeraciones
Ámbito de las variables
Cadenas de caracteres en C#
Conversión de tipos en C#
Matrices
Operadores
Procedimientos y funciones
Ensamblados, namespaces y atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS (POO)
Introducción a las clases en C#
Métodos
Clases y objetos
Funciones asíncronas
Interfaces
Eventos
Expresiones regulares
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONDICIONALES Y CICLOS
Condicional simple
And, Or, operador de negación
Condicional como expresión
Bucles
- For
- While
- For each
Manejo de excepciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE FICHEROS
Stream en C#
Ficheros de texto
Ficheros binarios
Persistencia
Serialización sobre ficheros XML (SOAP)
PARTE 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
Intorucción a la inteligencia
Inteligencia de los seres vivos
Inteligencia artificial
Dominios de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
¿Qué es un sistema experto en polígonos?
Estrucutra de un sistema experto
Inferencia: Tipos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. Construcción de un sistema Expertos
Fases de construcción de un sistema
Rendimiento y mejoras
Dominios de aplicación
Creación de un sistema experto en C#
Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LÓGICA DIFUSA
Introducción a la lógica difusa
Incertidumbre e imprecisión
Conjuntos difusos y grados de pertenencia
Operadores sobre los conjuntos difusos
Creación de reglas
Fuzzificación y defuzzificación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BÚSQUEDA DE RUTAS
Introducción a la búsqueda de rutas
Rutas y grafos
Ejemplo en cartografía
Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas e "inteligentes"
Implementación
Dominios de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ALGORITMOS GENÉTICOS
¿Qué son los algoritmo genéticos?
Evolución biológica y artificial
Elección de la representación
Evaluación, selección y supervivencia
Reproducción: crossover y mutación
Dominios de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 7. METAHEURÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN
Optimización y mínimos
Algoritmos voraces
Descenso por gradiente
Búsqueda tabú
Recocido simulado
Optimización por enjambre de partículas
Meta-optimización
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS MÚLTIPLES AGENTES
Introducción a lo sistemas Múltiples agentes
Origen biológico
Sistemas multi-agentes
Clasificación de los agentes
Principales algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES NEURONALES
Introducción a las redes neuronales
Origen biológico
La neurona formal
Perceptrón
Redes feed-forward
Aprendizaje
Otras redes
UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEBGRAFÍA
Introducción a la Webgrafía
Sistemas expertos
Lógica difusa
Algoritmos genéticos
Búsqueda de rutas
Metaheurísticos
Sistemas multi-agentes
Redes neuronales
PARTE 3. UML 2.0: PATRONES DE DISEÑO DE SOFTWARE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A UML
Introducción
El origen del UML: Unified Modeling Language
El Proceso Unificado
MDA: Model Driven Architecture
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTOS DE LA ORIENTACIÓN A OBJETOS
Introducción
El objeto
La abstracción
Clases de objetos
Encapsulación
Herencia
Especialización y generalización
Clases abstractas y concretas
Polimorfismo
Composición
La especialización de los elementos: la noción de estereotipo en UML
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO I
Modelado de Requisitos: Diagrama de los casos de uso
- Casos de uso
- Actor
- Escenario
- Representación textual de los casos de uso
Modelado de la dinámica
- Diagrama de secuencia
- Diagrama de comunicación
- Marcos de interacción
Modelado de objetos
- Conocer los objetos del sistema por descomposición
- Representación de clases
- Las asociaciones entre objetos
- Relación de generalización/especialización entre clases
- Diagrama de objetos o instancias
- Diagrama de estructura compuesta
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRUCTURACIÓN DE LOS ELEMENTOS DE MODELADO
Introducción
Empaquetado y diagrama de empaquetado
Asociaciones entre empaquetados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELADO II:
Modelado de objetos
- La noción de estado
- El cambio de estado
- Elaboración del diagrama de estados-transiciones
- El diagrama de timing
Modelado de las actividades
- Las actividades y los encadenamientos de actividades
- Las particiones o calles
- Las actividades compuestas
- El diagrama de vista de conjunto de las interacciones
Modelado de la arquitectura del sistema
- El diagrama de componentes
- El diagrama de despliegue
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LOS PERFILES
Introducción
Los perfiles
Estereotipos
Tagged values
UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUAL PARADIGM
Introducción
Instalación
Interface
Crear un Proyecto
Guardar un proyecto
Diagrama de clases
- Crear Y editar un diagrama de clases
- Crear y editar elementos
- Agregar atributos y operaciones
- Crear generalización
- Crear asociación
Análisis textual
- Crear diagrama de análisis textual
- Determinar clases y elementos
- Crear clases candidatas
Diagrama de componentes
- Crear un componente
- Crear una interface
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