El objetivo general de este programa de estudios estudiará inteligencia y desarrollarás productos inteligentes y fáciles de usar, centrándose en el pensamiento humano, el pensamiento artificial (computadoras, robots) y el comportamiento en los sistemas sociales (por ejemplo, el comportamiento grupal). Estudiará los procesos subyacentes para predecir o simular el comportamiento.

El Bachelor of Science in Artificial Intelligence, B.Sc., proporciona a los alumnos los conocimientos necesarios para poder desarrollar una labor profesional en cualquiera de los departamentos de investigación y desarrollo en empresas y organizaciones.

El perfil del egresado le permite desempeñar en las diferentes áreas funcionales de todo tipo de organizaciones, ya sea públicas o privadas, tanto pequeñas como grandes empresas. Además de poder desarrollar el espíritu emprendedor en el campo de la Inteligencia Artificial.

CICLO PRIMERO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
1. Introducción
2. Hacia el ordenador inteligente
3. El «pensamiento mecánico»
4. La simulación del cerebro al ordenador
5. Estrategias satisfactorias
6. Las heurísticas antes y después de Dartmouth
7. La cuestión de las neuronas
8. Los acercamientos semánticos
9. Generalidad y conocimiento
10. Los recorridos de la lógica
11. Problemas de sentido común
12. Contra la lógica
13. La Visión Artificial
14. Viejos y nuevos proyectos
15. Las arquitecturas: ciencia cognitiva y neoconexionismo
16. La inteligencia artificial y los enigmas de la mente
17. Las orientaciones de la investigación desde el fin de los años 80
18. La nueva IA
19. Los paradigmas por una ciencia
20. Evaluación.

CICLO SEGUNDO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
I. ASPECTOS CONCEPTUALES DE LA IA Y. LA. IC
1. Introducción.
II. REPRESENTACION DE CONOCIMIENTO E INFERENCIA.
2. Lógica y representación del conocimiento
3. Sistemas basados en reglas
4. Redes semánticas y marcos.
5. Ontologías
6. Sistemas basados en modelos probabilísticos
7. Conjuntos borrosos
III. TÉCNICAS.
8. Introducción a las técnicas de. bUsqueda.
9. Técnicas basadas en búsquedas heurísticas.
10. Problemas de satisfacción de restricciones (CSP).
11. Computación Evolutiva.
IV. TAREAS.
12. Diagnosis.
13. Planificación.
14. Control.
14.4.2. Variables LHS / RHS
V. APRENDIZAJE Y MINERIA. DE DATOS.
15. Redes neuronales.
6. Técnicas de agrupamiento.
17. Aprendizaje de árboles y reglas de decisión.
18. Técnicas de extracción de reglas.
VI. ASPECTOS METODOLOGICOS Y APLICACIONES.
19. Ingeniería del Conocimiento.
20. Sistemas multiagentes.
21 verificación y validación de sistemas inteligentes.
22. Razonamiento basado en casos.
23. Reconocimiento de Formas.

CICLO TERCERO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL III
1. El regreso al futuro de los macrodatos
2. El poder de las cosas y sus datos
3. Inteligencia artificial: humanos contra máquinas IA
4. La IA para el liderazgo y la creatividad
5. Apostarlo todo a la ciencia de datos y a la IA
6. La IA en busca del bien global
7. IA ética, privacidad y el alma de los datos
8. Evaluación

CICLO CUARTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL IV
1. Introducción a la inteligencia artificial (IA)
2. Recomendadores y agrupamientos
3. Extracción y selección de atributos
4. Clasificación.
5. Optimización
6. Conceptos básicos de estadística
7. Evaluación

CICLO QUINTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL V
1. Lenguajes de programación
2. Python. Software libre
3. Instalar Python, Windows, MacOs, Linux
4. Comenzando a programar
5. Trabajando con datos
6. Estructuras de control
7. Funciones
8. Objetos y clases
9. Módulos
10. Tareas comunes
11. Evaluación

CICLO SEXTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL VI
I. Técnicas fundamentales
1. Introducción a la Inteligencia Artificial
1.1. Definición de Inteligencia Artificial
1.2. Áreas de aplicación
1.3. Origen y evolución de la Inteligencia Artificial
2. Búsqueda heurística
2.1. Simulated Annealing
2.2. Algoritmo A*
Visión artificial
7.1. Restauración de imágenes
7.2. Extracción de características
7.3. Segmentación
7.4. Reconocimiento de objetos
8. Robótica
8.1. Introducción a los sistemas robóticos
8.2. Sensores
8.3. Visión para robots
8.4. Planificación de trayectorias
8.5. Navegación evitando obstáculos
8.7. Áreas de aplicación
9. Evaluación

CICLO SEPTIMO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL VII
1. Generalidades del computador
2. Conceptos básicos sobre algoritmos
3. Estructura de control secuencial
4: Estructuras de control selectivas
5. Estructura de control repetitivas
6. Métodos
7. Orientación a objetos
8. Arreglos
9. Archivos
10. Evaluación.

CICLO OCTAVO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL VIII
1. Lenguajes de programación.
2. El lenguaje C++. Elementos básicos
3. Operadores y expresiones
4. Estructuras de selección: setencias if y switch
5. Estructuras de control: bucles
6. Funciones
7. Arrays/arreglos (listas y tablas)
8. Estructuras y uniones
9. Punteros (apuntadores
10. Asignación dinámica de memoria
11. Cadenas
12. Ordenación y búsqueda.
13. Clases y objetos
14. Clases derivadas: herencia y polimorfismo
15. Genericidad: plantillas (templates)
16. Flujos y archivos: biblioteca estándar E/S
17. Listas enlazadas
18. Pilas y colas
19. Recursividad
20. Árboles
21. Sobrecarga de operadores
22. Excepciones
23. Evaluación
24. Anteproyecto y Proyecto final

Puede estudiar a su ritmo al tratarse de un programa a distancia.

Está valorado en 180 Créditos equivalente a 1.800 horas lectivas.

Las acciones formativas basadas en la distancia, están diseñadas para propiciar el fomento de las habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo del Bachelor of Science in Artificial Intelligence, B.Sc. mediante la metodología “Distance E-Learning”.

Al comenzar el programa del Bachelor Degree se asignará al alumno el tutor del área correspondiente, con el que seguirá el programa del Bachelor Degree hasta su finalización. Para ello se pone a su disposición el correo electrónico, que el tutor atenderá de manera personalizada.