Acerca de Maestría en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento
La inteligencia artificial hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. Los desarrollos basados en la Inteligencia Artificial y en la Ingeniería del Conocimiento han llegado ya a numerosas aplicaciones en el ámbito empresarial. Gracias a éstas, en la actualidad se pueden optimizar los procesos de negocio y de producción a un nivel sin precedentes.
Objetivos
- 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
- Aprender a diseñar e interpretar algoritmos, que son la base necesaria para poder desarrollar programas informáticos
- Entender los elementos esenciales de un programa informático, como son los distintos tipos de datos, operadores, expresiones, sentencias, E/S y sentencias de control
- Profundizar en el diseño avanzado de algoritmos, analizando algoritmos recursivos y tipo divide y conquista, así como realizando análisis amortizado
- Comprender los conceptos de programación dinámica y los algoritmos para problemas NP
- Aprender los fundamentos de la lógica computacional, para que sirve y su justificación de uso
- Conocer las distintas estrategias de formalización y deducción en la lógica proposicional, incluyendo el razonamiento natural, la deducción axiomática y la natural, así como las reglas primitivas del cálculo proposicional
- Sentar las bases de la inteligencia artificial y la ingeniería del conocimiento, haciendo un breve recorrido por la historia de la inteligencia artificial hasta llegar a nuestros días
- Comprender los conceptos esenciales de la búsqueda en la inteligencia artificial, tanto de la búsqueda informada como de la no informada
- Aprender todos los conceptos relacionados con la teoría de agentes y la arquitectura de agentes y su proceso de razonamiento
- Asimilar la teoría y la práctica detrás de los conceptos de información y conocimiento, así como las distintas maneras de representar el conocimiento
- Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático
- Comprender los conceptos básicos y avanzados relacionados con agentes y sistemas multiagente
- Estudiar el estándar para agentes FIPA, teniendo en cuenta la comunicación entre agentes, la gestión de los mismos y la arquitectura entre otras cuestiones
- Introducir el concepto de computación bioinspirada, así como comprender el funcionamiento de los distintos tipos de algoritmos de adaptación social y de algoritmos genéticos
- Profundizar en el estudio de los distintos modelos de computación evolutiva, conociendo sus estrategias, programación, algoritmos y modelos basados en estimación de distribuciones
Competencias
- Desarrollar una programación en el área de la inteligencia artificial teniendo en cuanta todos los factores de desarrollo de la misma
- Conocer con solvencia la estructura de datos en programación C++
- Diseñar algoritmos básicos y avanzados
- Entender la lógica computacional y aplicarla en el diseño de proyectos
- Saber acerca de inteligencia artificial, sus usos y sus desarrollos e implementar los propios proyectos
- Saber qué son, cómo funcionan y cómo se trabaja con sistemas inteligentes
- Dominar los conceptos básicos del aprendizaje automático
- Conocer JADE, FIPA, visión artificial y otros sistemas multiagentes
- Conocer los algoritmos de computación bioinspirada y las estrategias de utilización
- Adquirir las habilidades necesarias para el ejercicio profesional de la ingeniería informática con el conocimiento de todos los factores necesarios para realizarlo con calidad y solvencia
