1. 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.

    

2. Abordar los más importantes conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones.

    

3. Orientar a los profesionales a encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático

    

4. 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.

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.

• Ingeniero en Inteligencia Artificial.

• Científico de Datos.

• Desarrollador de Robótica.

• Ingeniero de Visión por Computadora.

• Experto en Aprendizaje Automático (Machine Learning).

Ciclo Primero:
MIA101 Inteligencia Artificial
MIA102 Resolución de problemas mediante búsqueda
MIA103 Formalismos de representación del conocimiento
MIA104 Razonando con el conocimiento
MIA105 Ingeniería del conocimiento I
MIA106 Modelos en CommonKADS
MIA107 Conocimiento en CommonKADS
MIA108 Plantillas de tareas
MIA109 Evaluación

Ciclo Segundo
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 Tercero:
MIA301 Inteligencia artificial avanzada
MIA302 Neuronas y Transitores
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 Cuarto:
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

• Puede estudiar a su ritmo al tratarse de un programa en línea.

• Está valorado en 60 Créditos equivalente a 600 horas lectivas.

Online. Las acciones formativas están diseñadas para propiciar el fomento de las habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo profesional dentro del ámbito de la temática de la Maestría en Inteligencia Artificial y Robótica.

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