Maestría en Robótica Inteligencia Artificial MST

Perfil profesional

Desde esta doble perspectiva, docente e industrial, posee una amplia proyección de futuro, ya que cada día son más las aplicaciones industriales que utilizan técnicas avanzadas de IA, y, a su vez, los estudiantes de este Master en Inteligencia Artificial Avanzada, adquieren los fundamentos de IA e IC que utilizarán como ingenieros y tecnólogos en el futuro.

OBJETIVOS

Analizar el problema de la inteligencia artificial, que radica en describir y construir agentes que reciban precepciones provenientes del medio ambiente y que ejecuten acciones.
Abordar los más importantes conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones.
Orientar a los profesionales a encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático
Abordar de forma sistemática los distintos aspectos, ya asentados en el campo científico de la IA, como es la búsqueda inteligente de soluciones, el razonamiento automático, el aprendizaje automático, el desarrollo automático, la interpretación del lenguaje, la visión artificial y los sistemas robóticos autónomos.

PARA QUE TE PREPARA

Una vez finalizado y superado el Master, el alumno estará preparado para desarrollar su trabajo en los siguientes ámbitos:

Sector industrial relacionado con la ingeniería y la tecnología en inteligencia Artificial Avanzada.

Campo laboral

Ingeniero en Inteligencia Artificial.

Científico de Datos.

Desarrollador de Robótica.

Ingeniero de Visión por Computadora.

Experto en Aprendizaje Automático (Machine Learning).

Malla curricular

Distribución de asignaturas por ciclo académico.

Ciclo 1+

MIA101 Inteligencia artificial

MIA102 Resolución de problemas mediante búsqueda

MIA103 Formalismos de representación del conocimiento

MIA104 Razonamiento con el conocimiento

MIA105 Ingeniería del conocimiento I

MIA106 Modelos en CommonKADS

MIA107 Conocimiento en CommonKADS

MIA108 Plantillas de tareas

MIA109 Evaluación

Ciclo 2+

MIA201 Ingeniería del conocimiento II

MIA202 Modelo de comunicación

MIA203 Modelo de diseño

MIA204 Aprendizaje por observación

MIA205 Agentes inteligentes

MIA206 Sistemas que razonan lógicamente

MIA207 Toma de decisiones complejas

MIA208 Procesamiento práctico del lenguaje natural

MIA209 Evaluación

Ciclo 3+

MIA301 Inteligencia artificial avanzada

MIA302 Neuronas y transistores

MIA303 Ámbitos de aplicación de la IA

MIA304 Métricas y medidas de similitud

MIA305 Técnicas de factorización matricial

MIA306 Métodos basados en modelos probabilísticos

MIA307 Clasificadores lineales y métodos basados en kernels

MIA308 Optimización mediante multiplicadores de Lagrange

MIA309 Evaluación

Ciclo 4+

MIA401 Técnicas basadas en búsquedas

MIA402 Redes neuronales

MIA403 Técnicas de inducción

MIA404 Extracción de reglas

MIA405 Técnicas de agrupamiento

MIA406 Ingeniería del conocimiento

MIA407 Sistemas multiagentes

MIA408 Verificación y validación

MIA409 Proyecto final

Perfil profesional

Campo laboral

Malla curricular

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