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Master en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

TECH Universidad Tecnológica
TECH Universidad Tecnológica
CUM LAUDE
4.9
11 opiniones
  • Máster muy actualizado y completo. Recomiendo Tech por la metodología de estudio y el profesorado que se implica mucho para ayudar al alumno.
    |
  • Me gusta que el equipo docente me ha brindado el apoyo necesario en las dudas que se me han presentado.
    |
  • He tenido una muy buena experiencia utilizando la plataforma online que trabajan, he estudiado y trabajado a la vez, lo que me ha encantado.
    |

Master

Online

$ 3.611.111,11

*Precio estimativo

Importe original en EUR:

3.900 €

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

La Inteligencia Artificial es tendencia hoy en día y avanza muy rápidamente, por esto es que Emagister pone a tu alcance el Master en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento impartido por la prestigiosa TECH - Universidad Tecnológica, para que puedas formarte y estar actualizado en el tema. Se imparte de forma online, con una duración de 12 meses a través de un campus online, donde están a disposición todos los materiales para tus clases virtuales.

Este Máster prepara a los alumnos para afrontar retos y decisiones empresariales en el ámbito de la seguridad informática aplicada a diferentes áreas de la empresa, para que entiendan la Inteligencia Artificial desde una perspectiva estratégica, internacional e innovadora. Te damos herramientas para el Diseño Avanzado De Algoritmos y te hacemos profundizar sobre Fundamentos de Programación, Sistemas Inteligentes, Computación Bioinspirada, entre otros temas de relevancia para que realices un óptimo trabajo en esta área laboral.

¡No esperes más para aprender sobre este campo que avanza a pasos agigantados! Hace click en el botón “Pide Información” y un asesor de Emagister se contactará contigo tan pronto sea posible y te dará todos los pasos a seguir para que comiences a estudiar en cuanto estés matriculado. ¡No esperes más!

Información importante

Documentos

  • 77master-inteligencia-artificial-ingenieria-conocimiento-sp_compressed.pdf

¿Qué objetivos tiene esta formación?: Capacitar científica y tecnológicamente para el ejercicio de la ingeniería informática. Obtener conocimientos amplios en el campo de la computación. Obtener conocimientos amplios en el campo de la estructura de computadoras. Adquirir los conocimientos necesarios en ingeniería del software. Comprender la estructura básica de un ordenador, el software y de los lenguajes de programación de propósito general

¿Esta formación es para mí?: Este Máster Título Propio de TECH está pensado para afianzar las capacidades profesionales de los directivos de empresas, quienes, además de estar ampliamente especializados en su área de actuación, encontrarán en este programa una oportunidad única para mejorar en un sector de gran importancia, puesto que
aprenderán a prevenir posibles amenazas de internet que pueden ocasionar graves daños a los negocios. De esta manera, se convertirán en un profesional experto en diferentes ramas, por lo que podrán controlar todas las áreas de la compañía.

¿Qué pasará tras pedir información?: Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

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Sedes y fechas disponibles

Ubicación

inicio

Online

inicio

Fechas disponibles Inscripciones abiertas

Opiniones

4.9
excelente
100%
4.9
excelente

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Soraya Gutierrez

18/03/2023
Sobre el curso: Máster muy actualizado y completo. Recomiendo Tech por la metodología de estudio y el profesorado que se implica mucho para ayudar al alumno.
Curso realizado: Marzo 2023
¿Recomendarías este centro?:

Lorena Gonzalez

09/10/2023
Sobre el curso: Me gusta que el equipo docente me ha brindado el apoyo necesario en las dudas que se me han presentado.
Curso realizado: Octubre 2023
¿Recomendarías este centro?:

Adamaris Blanco

06/10/2023
Sobre el curso: He tenido una muy buena experiencia utilizando la plataforma online que trabajan, he estudiado y trabajado a la vez, lo que me ha encantado.
Curso realizado: Octubre 2023
¿Recomendarías este centro?:

Marivel

06/10/2023
Sobre el curso: Una muy buena universidad para cursar de excelente manera.
Curso realizado: Octubre 2023
¿Recomendarías este centro?:

G

09/10/2023
Sobre el curso: Han tenido un trato muy bueno conmigo, mis clases han sido muy positivas y los profesores muy comprometidos.
Curso realizado: Octubre 2023
¿Recomendarías este centro?:
*Todas las opiniones recolectadas por Emagister & iAgora han sido verificadas

Materias

  • Inteligencia artificial
  • Resolución de problemas
  • Diseño de algoritmos
  • Fundamentos de programación
  • Análisis empírico de algoritmo

Plan de estudios

Módulo 1. Fundamentos de Programación


1.1. Introducción a la programación
1.1.1. Estructura básica de un ordenador
1.1.2. Software
1.1.3. Lenguajes de programación
1.1.4. Ciclo de vida de una aplicación informática
1.2. Diseño de algoritmos
1.2.1. La resolución de problemas
1.2.2. Técnicas descriptivas
1.2.3. Elementos y estructura de un algoritmo
1.3. Elementos de un programa
1.3.1. Origen y características del lenguaje C++
1.3.2. El entorno de desarrollo1.3.3. Concepto de programa
1.3.4. Tipos de datos fundamentales
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expresiones
1.3.7. Sentencias
1.3.8. Entrada y salida de datos
1.4. Sentencias de control
1.4.1. Sentencias
1.4.2. Bifurcaciones1.4.3. Bucles Tema 5. Abstracción y modularidad:
funciones
Módulo 1. Fundamentos de Programación
1.5. Abstracción y modularidad:
funciones
1.5.1. Diseño modular
1.5.2. Concepto de función y utilidad
1.5.3. Definición de una función
1.5.4 .Flujo de ejecución en la llamada de una
función
1.5.5. Prototipo de una función
1.5.6. Devolución de resultados
1.5.7. Llamada a una función: parámetros
1.5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
1.5.9. Ámbito identificador
1.6. Estructuras de datos estáticas
1.6.1. Arrays
1.6.2. Matrices. Poliedros

1.6.3. Búsqueda y ordenación
1.6.4. Cadenas. Funciones de E/S para cadenas
1.6.5. Estructuras. Uniones
1.6.6. Nuevos tipos de datos
1.7. Estructuras de datos dinámicas:punteros
1.7.1. Concepto. Definición de puntero
1.7.2. Operadores y operaciones con punteros
1.7.3. Arrays de punteros
1.7.4. Punteros y arrays
1.7.5. Punteros a cadenas1.7.6. Punteros a estructuras
1.7.7. Indirección múltiple
1.7.8. Punteros a funciones
1.7.9. Paso de funciones, estructuras y arrays como
parámetros de funciones


Módulo 2. Estructura de Datos


2.1. Introducción a la programación en
C++
2.1.1. Clases, constructores, métodos y atributos
2.1.2. Variables
2.1.3. Expresiones condicionales y bucles
2.1.4. Objetos
2.2. Tipos abstractos de datos (TAD)
2.2.1. Tipos de datos
2.2.2. Estructuras básicas y TAD
2.2.3. Vectores y arrys
2.3. Estructuras de datos lineales
2.3.1. TAD Lista. Definición
2.3.2. Listas enlazadas y doblemente enlazadas
2.3.3. Listas ordenadas
2.3.4. Listas en C++
2.3.5. TAD Pila
2.3.6. TAD Cola2.3.7. Pila y Cola en C++
2.4. Estructuras de datos jerárquicas

2.4.1. TAD Árbol2.4.2. Recorridos

2.4.3. Árboles n-arios
2.4.4. Árboles binarios
2.4.5. Árboles binarios de búsqueda
2.5. Estructuras de datos jerárquicas:
árboles complejos
2.5.1. Árboles perfectamente equilibrados o de
altura mínima
2.5.2. Árboles multicamino
2.5.3. Referencias bibliográficas
2.6. Montículos y cola de prioridad
2.6.1. TAD Montículos
2.6.2. TAD Cola de prioridad
2.7. Tablas hash
2.7.1. TAD Tabla hash
2.7.2. Funciones hash
2.7.3. Función hash en tablas hash
2.7.4. Redispersión
2.7.5. Tablas hash abiertas
2.8. Grafos
2.8.1. TAD Grafo
2.8.2. Tipos de grafo
2.8.3. Representación gráfica y operaciones
básicas
2.8.4. Diseño de grafos

Módulo 3. Algoritmia y Complejidad


3.1. Introducción a las estrategias de
diseño de algoritmos
3.1.1. Recursividad
3.1.2. Divide y conquista
3.1.3. Otras estrategias
3.2. Eficiencia y análisis de los
algoritmos
3.2.1. Medidas de eficiencia
3.2.2. Medir el tamaño de la entrada
3.2.3. Medir el tiempo de ejecución
3.2.4. Caso peor, mejor y medio3.2.5. Notación asintónica

3.2.6. Criterios de Análisis matemático de
algoritmos no recursivos
3.2.7. Análisis matemático de algoritmosrecursivos
3.2.8. Análisis empírico de algoritmos
3.3. Algoritmos de ordenación
3.3.1. Concepto de ordenación
3.3.2. Ordenación de la burbuja
3.3.3. Ordenación por selección
3.3.4. Ordenación por inserción

3.3.5. Ordenación por mezcla (merge_sort)
3.3.6. Ordenación rápida (quick_sort)
3.4. Algoritmos con árboles
3.4.1. Concepto de árbol
3.4.2. Árboles binarios
3.4.3. Recorridos de árbol
3.4.4. Representar expresiones
3.4.5. Árboles binarios ordenados
3.4.6. Árboles binarios balanceados

Master en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

$ 3.611.111,11

*Precio estimativo

Importe original en EUR:

3.900 €