Modalidad: Online
Duración: 200 horas
Experto en Java: especialidad Inteligencia
Artificial
Precio: 189 € *
Descripción
La inteligencia artificial consiste en un programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el autoaprendizaje. Con el curso de Java: especialidad Inteligencia Artificial aprenderás 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 adaptables a numerosas aplicaciones Java.
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A quién va dirigido
El presente curso de Experto en Java: especialidad Inteligencia Artificial va dirigido a los profesionales de la informática y desarrolladores que quieran especializarse en la Inteligencia Artificial .
Objetivos
- Conocer los conceptos de Inteligencia, Inteligencia Artificial y sus dominios de aplicación. - Aprender los sistemas expertos, la lógica difusa y los Sistemas multiagentes
- Llevar a cabo la Búsqueda de rutas.
- Aprender Algoritmos genéticos y Metaheurísticos de optimización. - Identificar las Redes neuronales.
Para que te prepara
El curso de Java: especialidad Inteligencia Artificial te prepara para poder ser un experto desarrollador en la Inteligencia Artificial.
Salidas laborales
Titulación
Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales
Una vez finalizado el curso, el alumno recibirá por parte de Euroinnova Formación vía correo postal, la titulación que acredita el haber superado con éxito todas las pruebas de conocimientos propuestas en el mismo.
Esta titulación incluirá el nombre del curso/master, la duración del mismo, el nombre y DNI del alumno, el nivel de aprovechamiento que acredita que el alumno superó las pruebas propuestas, las firmas del profesor y Director del centro, y los sellos de la instituciones que avalan la formación recibida (Euroinnova Formación, Instituto Europeo de Estudios Empresariales y Comisión Internacional para la Formación a Distancia de la UNESCO).
Forma de financiación
- Contrarrembolso.- Transferencia. - Tarjeta de crédito.
Metodología
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. 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.
Materiales didácticos
- Maletín porta documentos -
- Subcarpeta portafolios
- Dossier completo Oferta Formativa - Carta de presentación
- Guía del alumno
- Sobre a franquear en destino - Bolígrafos
Profesorado y servicio de tutorías
Nuestro centro tiene su sede en el "Centro de Empresas Granada", un moderno complejo
empresarial situado en uno de los centros de negocios con mayor proyección de Andalucía Oriental . Contamos con una extensa plantilla de profesores especializados en las distintas áreas formativas,
con una amplia experiencia en el ámbito docente.
El alumno podrá contactar con los profesores y formular todo tipo de dudas y consultas, así como solicitar información complementaria, fuentes bibliográficas y asesoramiento profesional.
Podrá hacerlo de las siguientes formas:
- Por e-mail: El alumno podrá enviar sus dudas y consultas a cualquier hora y obtendrá respuesta en un plazo máximo de 48 horas.
- Por teléfono: Existe un horario para las tutorías telefónicas, dentro del cual el alumno podrá hablar directamente con su tutor.
Plazo de finalización
El alumno tendrá la posibilidad de incluir su currículum en nuestra bolsa de empleo y prácticas, participando así en los distintos procesos de selección y empleo gestionados por más de 2000 empresas y organismos públicos colaboradores, en todo el territorio nacional.
Bolsa de empleo
Servicio gratuito que permitirá al alumno formar parte de una extensa comunidad virtual que ya disfruta de múltiples ventajas: becas, descuentos y promociones en formación, viajes al extranjero para
aprender idiomas...
Club de alumnos
El alumno podrá descargar artículos sobre e-learning, publicaciones sobre formación a distancia, artículos de opinión, noticias sobre convocatorias de oposiciones, concursos públicos de la administración, ferias sobre formación, etc.
Revista digital
El alumno cuenta con un período máximo de 6 meses para la finalización del curso, a contar desde la fecha de recepción de las materiales del mismo.
Si una vez cumplido el plazo no se han cumplido los objetivos mínimos exigidos (entrega de ejercicios y evaluaciones correspondientes), el alumno podrá solicitar una prórroga con causa justificada de 3 meses.
Programa formativo
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
Presentación del capítulo Definir la inteligencia
La inteligencia de los seres vivos La inteligencia artificial
Dominios de aplicación Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS
Presentación del capítulo
Ejemplo: un sistema experto en polígonos - Triángulos
- Cuadriláteros - Otros polígonos
Contenido de un sistema experto - Base de reglas - Base de hechos - Motor de inferencia - Interfaz de usuario Tipos de inferencia - Razonamiento deductivo - Razonamiento inductivo - Razonamiento mixto
Etapas de construcción de un sistema - Extracción del conocimiento
- Creación del motor de inferencia - Escritura de las reglas
- Creación de la interfaz de usuario Rendimiento y mejoras
- Criterios de rendimiento
- Mejorar el rendimiento mediante la escritura de reglas - Importancia de la representación del problema
Agregar incertidumbre y probabilidades - Incorporar incertidumbre
- Hechos inciertos - Reglas inciertas Dominios de aplicación
- Transferencia de competencias y conocimiento - Otras aplicaciones
Creación de un sistema experto en Java - Definición de requisitos
- Implementación de los hechos - Base de hechos
- Reglas y base de reglas - Interfaz
- Motor de inferencia - Escritura de reglas y uso Uso de Prolog
- Presentación del lenguaje - Sintaxis del lenguaje
- Codificación del problema de las formas geométricas - Codificación del problema de las ocho reinas
Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LÓGICA DIFUSA
Presentación del capítulo Incertidumbre e imprecisión - Incertidumbre y probabilidad - Imprecisión y subjetividad
- Necesidad de tratar la imprecisión
Conjuntos difusos y grados de pertenencia - Lógica booleana y lógica difusa
- Funciones de pertenencia
- Características de una función de pertenencia - Valores y variables lingüísticas
Operadores sobre los conjuntos difusos - Operadores booleanos
- Operadores difusos Creación de reglas
- Reglas en lógica booleana - Reglas difusas
Fuzzificación y defuzzificación - Valor de verdad
- Fuzzificación y aplicación de las reglas - Defuzzificación
Dominios de aplicación - Primer uso
- En los productos electrónicos - En el mundo del automóvil - Otros dominios
Implementación de un motor de lógica difusa - El núcleo del código: los conjuntos difusos
- Conjuntos difusos particulares - Variables y valores lingüísticos - Reglas difusas
- Sistema de control difuso - Resumen del código creado Implementación de un caso práctico Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA DE RUTAS
Presentación del capítulo Rutas y grafos
- Definición y conceptos - Representaciones
- Coste de una ruta y matriz de distancias Ejemplo en cartografía
Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas - Búsqueda en profundidad - Búsqueda en anchura - Aplicación al mapa Algoritmos "inteligentes" - Algoritmo de Bellman-Ford - Algoritmo de Dijkstra - Algoritmo A* Dominios de aplicación Implementación
- Nodos, arcos y grafos - Fin del programa genérico
- Implementación de los diferentes algoritmos - Aplicación al mapa
- Comparación del rendimiento Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS
Presentación del capítulo Evolución biológica
- El concepto de evolución - Las causas de las mutaciones
- El soporte de esta información: los factores - De los factores al código genético
- El "ciclo de la vida" Evolución artificial - Principios
- Visión general del ciclo - Convergencia
- Inicialización del algoritmo - Evaluación de los individuos - Reproducción con mutaciones - Supervivencia
- Resto del proceso
Elección de la representación - Población e individuos - Genes
- Caso de un algoritmo de resolución de laberinto Evaluación, selección y supervivencia
- Elección de la función de evaluación - Operadores de selección
- Operadores de supervivencia Reproducción: crossover y mutación - Crossover
- Mutación
Dominios de aplicación Coevolución
Implementación de un algoritmo genético - Implementación genérica de un algoritmo - Uso para el hombre de negocios
- Uso para la resolución de un laberinto Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 6. METAHEURÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN
Presentación del capítulo Optimización y mínimos - Ejemplos
- El problema de la mochila - Formulación de los problemas - Resolución matemática - Búsqueda exhaustiva - Metaheurísticos Algoritmos voraces Descenso por gradiente Búsqueda tabú
Recocido simulado
Optimización por enjambre de partículas Metaoptimización
Dominios de aplicación Implementación
- Clases genéricas
- Implementación de los distintos algoritmos - Resolución del problema de la mochila - Resultados obtenidos
Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS MULTIAGENTES
Presentación del capítulo Origen biológico
- Las abejas y la danza
- Las termitas y la ingeniería civil
- Las hormigas y la optimización de caminos - Inteligencia social
Sistemas multiagentes - El entorno
- Los objetos - Los agentes
Clasificación de los agentes - Percepción del mundo - Toma de decisiones
- Cooperación y comunicación - Capacidad del agente Principales algoritmos - Algoritmos de manadas
- Optimización por colonia de hormigas - Sistemas inmunitarios artificiales - Autómatas celulares Dominios de aplicación - Simulación de multitudes - Planificación - Fenómenos complejos Implementación - Banco de peces 2D - Recogida selectiva - El juego de la vida Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES
Presentación del capítulo Origen biológico La neurona formal - Funcionamiento general - Funciones de agregación - Funciones de activación - Pesos y aprendizaje Perceptrón - Estructura - Condición de linealidad
- Aprendizaje no supervisado - Aprendizaje por refuerzo - Aprendizaje supervisado
- Sobreaprendizaje y generalización Otras redes
- Redes neuronales recurrentes - Mapas de Kohonen - Redes de Hopfield Dominios de aplicación - Reconocimiento de patrones - Estimación de funciones - Creación de componentes Implementación de un MLP - Puntos y conjuntos de puntos - Neurona - Red neuronal - IHM - Sistema completo - Programa principal - Aplicaciones - Resumen
UNIDAD DIDÁCTICA 9. WEBGRAFÍA
¿Por qué una webgrafía? Sistemas expertos Lógica difusa Algoritmos genéticos Búsqueda de rutas Metaheurísticos Sistemas multiagentes Redes neuronales ANEXO Instalación de SWI-Prolog Uso de SWI-Prolog en Windows
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