Doctorado en
Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial está en el grupo de tecnologías que impulsarán la transformación de la sociedad y, en consecuencia, la demanda de capital humano avanzado en la materia resulta fundamental como motor de desarrollo territorial, principalmente en las áreas de manufactura y procesos industriales, salud y bienestar, educación, agricultura inteligente y sustentabilidad.

METODOLOGÍA DE ESTUDIOS:

FASE 1:  INFORMACIÓN PERSONAL:

• Descripción de sus Datos personales
• Currículo Vitae / Hoja de Vida.
• Sustentos Académicos.
• Autobiografía del estudiante.

FASE 2:  CURSOS GENERALES:

• Filosofía de la educación.
• Globalización.
• La enseñanza de la ética y de la conducta humana.
• Metodología de la investigación.

FASE 3:  PLAN DE ESTUDIOS:

1. Introducción

La introducción a la Inteligencia Artificial (IA) presenta los fundamentos, objetivos y alcances de esta disciplina, explicando cómo las máquinas pueden realizar tareas que requieren razonamiento, aprendizaje, percepción y toma de decisiones, emulando capacidades cognitivas humanas.

2. Agentes Inteligentes

Un agente inteligente es una entidad autónoma capaz de percibir su entorno, procesar información y actuar de manera racional para alcanzar objetivos específicos. Su comportamiento se basa en funciones de percepción, decisión y acción.

3. Resolver Problemas mediante Búsqueda

Este enfoque consiste en modelar un problema como un espacio de estados y aplicar algoritmos de búsqueda para encontrar una secuencia de acciones que conduzca desde un estado inicial hasta una solución. Es la base de muchas técnicas de IA clásica.

4. Búsqueda Informada y Exploración

La búsqueda informada utiliza heurísticas para guiar el proceso de exploración hacia soluciones más eficientes, reduciendo el espacio de búsqueda. Métodos como A* o Greedy Best-First Search emplean conocimiento adicional para mejorar el rendimiento.

5. Problemas de Satisfacción de Restricciones (CSP)

Los CSP son problemas en los que se deben asignar valores a variables cumpliendo un conjunto de restricciones. Se utilizan en planificación, diseño, horarios y optimización, y permiten soluciones eficientes mediante técnicas como backtracking y propagación de restricciones.

6. Búsqueda entre Adversarios

Es el conjunto de técnicas utilizadas para tomar decisiones en entornos competitivos, como juegos de dos jugadores. Algoritmos como Minimax y poda alfa-beta permiten anticipar movimientos del oponente y seleccionar la acción óptima.

7. Agentes Lógicos

Los agentes lógicos razonan mediante representaciones simbólicas y reglas formales. Utilizan la lógica para derivar conclusiones, tomar decisiones y justificar sus acciones, garantizando coherencia y transparencia en su comportamiento.

8. Lógica de Primer Orden

La lógica de primer orden es un sistema formal que permite representar conocimiento mediante predicados, cuantificadores y relaciones. Es más expresiva que la lógica proposicional y permite modelar objetos, propiedades y vínculos complejos.

9. Inferencia en Lógica de Primer Orden

La inferencia en lógica de primer orden consiste en aplicar reglas formales para derivar conclusiones válidas a partir de premisas. Métodos como unificación, resolución y encadenamiento permiten automatizar el razonamiento lógico.

10. Representación del Conocimiento

Es el proceso de estructurar información del mundo real de manera que una máquina pueda interpretarla y razonar sobre ella. Incluye ontologías, marcos, redes semánticas y reglas, permitiendo que los sistemas de IA comprendan y utilicen conocimiento.

11. Planificación

La planificación es la capacidad de generar secuencias de acciones que permitan alcanzar un objetivo a partir de un estado inicial. Los algoritmos de planificación buscan soluciones óptimas considerando restricciones, recursos y condiciones del entorno.

12. Planificación y Acción en el Mundo Real

Este tema aborda cómo los agentes deben planificar en entornos dinámicos, inciertos y parcialmente observables. Incluye técnicas para actualizar planes, reaccionar a cambios y combinar planificación deliberada con acciones reactivas.

* Malla curricular sujeta a cambios y/o modificaciones que impliquen mejoras o por adecuación a normas de carácter obligatorio.

Modalidad online: Seguirás el programa de estudios a tu ritmo, con calendarios y horarios totalmente flexibles y el acompañamiento constante de nuestros expertos.

CRÉDITOS:      60 a 100 ECTS

La carga de trabajo del estudiantado por cada crédito ECTS es de 25 horas de trabajo, dedicadas a actividades de enseñanza-aprendizaje, incluyendo las horas lectivas teóricas y tutorías, las horas de estudio y de realización de trabajos, y las de evaluación.

VALIDEZ (ver más…)

Master Advanced University, otorga títulos de graduación legalizados por un Notario público y Apostillado desde USA.

Valido en cualquier parte del mundo, para ser utilizados en los fines que usted crea conveniente.

 DOCUMENTOS QUE SE OTORGAN: (ver más…)

• Constancia de graduación.
• Título en español de Master Advanced University.
• Certificado en español.
• Certificado en Ingles.
• Plan de Estudios y récord de notas.
• Legalización notarial al reverso del Título en español.
• Apostillado del Título en español. Valor internacional.

 DURACIÓN: (ver más…)

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