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Curso : Especialista en Inteligencia Artificial para Desarrolladores

Curso : Especialista en Inteligencia Artificial para Desarrolladores

420 € ¡LO QUIERO!
Certificación :
Curso online InesemCurso Online Homologado Cualifica

Tiempo de estudio:200 horas

Realización:Cursos online

Coste: 840 € 420 €

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales
A quién se dirige este Curso online
Este CURSO ONLINE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES está dirigido, principalmente, a los desarrolladores y/o programadores que quieran formarse en la materia, al no requerir profundos conocimientos en matemáticas también está dirigido a todas las personas que quieran adquirir unos conocimientos en Inteligencia Artificial.
Salidas Profesionales Curso online
El presente CURSO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES ofrece una formación especializada en la materia. Este Curso 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.
Disciplina 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. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.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.
Que capacidades obtendrás este Curso online
Este CURSO ONLINE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES le prepara para 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 y diferenciar y observar un ejemplo de implementación genérico, que se completa con una aplicación práctica, desarrollada en C#.
Resumen objetivo de conocimientos Curso online Curso : Especialista en Inteligencia Artificial para Desarrolladores
- 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#.
Profesión Curso online
Informática / Programación / Desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
  1. Intorucción a la inteligencia
  2. Inteligencia de los seres vivos
  3. Inteligencia artificial
  4. Dominios de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
  1. ¿Qué es un sistema experto en polígonos?
  2. Estrucutra de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. Construcción de un sistema Expertos
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LÓGICA DIFUSA
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BÚSQUEDA DE RUTAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ALGORITMOS GENÉTICOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 7. METAHEURÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS MÚLTIPLES AGENTES
  1. Introducción a lo sistemas Múltiples agentes
  2. Origen biológico
  3. Sistemas multi-agentes
  4. Clasificación de los agentes
  5. Principales algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES NEURONALES
  1. Introducción a las redes neuronales
  2. Origen biológico
  3. La neurona formal
  4. Perceptrón
  5. Redes feed-forward
  6. Aprendizaje
  7. Otras redes
UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEBGRAFÍA
  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
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