Especialista en Inteligencia Artificial para Desarrolladores

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 de…

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

187,00 

Detalles del Curso

Información adicional

Horas 200 Horas
Modalidad ONLINE

¿Por qué elegir Aurea?

Metodología de Aprendizaje Online

  • Aprendizaje activo y autónomo: A diferencia de la formación presencial, en el e-learning es clave fomentar que el alumno sea protagonista de su propio proceso de aprendizaje.

  • Microlearning y contenidos modulares: Lecciones breves, bien estructuradas, que permitan avanzar paso a paso.

  • Gamificación y elementos interactivos (cuestionarios, simulaciones, casos prácticos) aumentan la motivación y retención del conocimiento.

  • Evaluación continua: No solo exámenes finales, sino también foros, tareas prácticas y autoevaluaciones.

Plataforma online Moodle

  • Moodle es una excelente elección como LMS (Learning Management System). Algunas ventajas:

    • Código abierto y altamente personalizable.

    • Permite gestión de usuarios, seguimiento de progreso, certificados automáticos, SCORM, etc.

    • Integración con plugins y herramientas externas como H5P, BigBlueButton, Zoom, etc.

  • Optimiza la navegación y la experiencia de usuario: que la plataforma sea clara, intuitiva y visualmente amigable.

  • Mobile first: Muchos usuarios acceden desde el móvil, así que asegúrate de que la plataforma esté bien adaptada.

Equipo Docente y Tutoría

  • Docentes formados en pedagogía digital: No basta con saber del tema; es crucial saber cómo enseñarlo online.

  • Disponibilidad y acompañamiento: Los alumnos valoran mucho el soporte y el feedback de tutores.

  • Presencia activa: En foros, comentarios y webinars. Esto reduce la sensación de soledad del estudiante online.

  • Capacitación constante del equipo docente en nuevas metodologías y herramientas digitales.

Interacción y Comunidad

  • Foros, chats y actividades colaborativas: fomentan el aprendizaje social.

  • Feedback entre pares: puede ser útil para mejorar y compartir conocimientos.

  • Gamificación social: rankings, badges, desafíos grupales.

  • Encuestas y sugerencias: para mejorar el curso con la opinión de los propios alumnos.