Curso gratis Especialista en Inteligencia Artificial para Desarrolladores

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OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS ESPECIALISTA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES

El presente CURSO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES ofrece una formación especializada en la materia. Este Curso de Inteligencia Artificial para Desarrolladores en Inteligencia Artificial para Programadores le ofrece una formación especializada en la materia, conociendo 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 (sin entrar en detalles matemáticos), con ejemplos y gráficos para cada uno de ellos. Los dominios de aplicación se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capítulo contiene un ejemplo de implementación genérico, que se completa con una aplicación práctica, desarrollada en C#. Estos ejemplos de código genéricos son fácilmente adaptables a numerosas aplicaciones en C#, bien sea en Silverlight, en Windows Phone, para Windows o incluso en aplicaciones .NET más clásicas. Las técnicas de Inteligencia Artificial de...

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS ESPECIALISTA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Conceptos básicos sobre la inteligencia y su importancia
2. Inteligencia en los seres vivos: características y funcionamiento
3. Fundamentos de la inteligencia artificial
4. Áreas y aplicaciones principales de la IA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS EXPERTOS

1. ¿Qué es un sistema experto y cómo funciona?
2. Estructura y componentes de un sistema experto
3. Procesos de inferencia: tipos y funcionamiento

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CREACIÓN DE SISTEMAS EXPERTOS

1. Fases para desarrollar un sistema experto
2. Optimización del rendimiento y mejoras continuas
3. Aplicaciones y ámbitos donde se utilizan
4. Construcción de un sistema experto en C# paso a paso
5. Incorporando incertidumbre y probabilidades en los sistemas

UNIDAD DIDÁCTICA 4. LÓGICA DIFUSA

1. Introducción a la lógica difusa y su importancia
2. Tratamiento de la incertidumbre e imprecisión en los datos
3. Conjuntos difusos y grados de pertenencia
4. Operadores aplicados a conjuntos difusos
5. Diseño y creación de reglas difusas
6. Procesos de fuzzificación y defuzzificación

UNIDAD DIDÁCTICA 5. BÚSQUEDA DE RUTAS

1. Conceptos básicos sobre búsqueda de rutas
2. Representación de rutas mediante grafos
3. Aplicaciones prácticas en cartografía y navegación
4. Algoritmos exhaustivos y heurísticos para buscar rutas
5. Implementación práctica de los algoritmos
6. Campos de uso de la búsqueda de rutas

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ALGORITMOS GENÉTICOS

1. ¿Qué son los algoritmos genéticos y cómo funcionan?
2. Inspiración en la evolución biológica y su adaptación artificial
3. Formas de representar soluciones
4. Proceso de evaluación, selección y supervivencia
5. Operaciones de reproducción: crossover y mutación
6. Aplicaciones y áreas donde se emplean

UNIDAD DIDÁCTICA 7. METAHEURÍSTICOS PARA LA OPTIMIZACIÓN

1. Concepto de optimización y búsqueda de mínimos globales
2. Algoritmos voraces y sus características
3. Algoritmo de descenso por gradiente
4. Técnicas de búsqueda tabú
5. Recocido simulado y sus aplicaciones
6. Optimización mediante enjambres de partículas
7. Metaheurísticos y estrategias de optimización avanzada

UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS MULTI-AGENTE

1. Introducción a los sistemas con múltiples agentes
2. Origen y fundamento en la biología
3. Estructura y funcionamiento de los sistemas multi-agente
4. Tipos y clasificación de agentes
5. Algoritmos principales utilizados en estos sistemas

UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES NEURONALES

1. Conceptos básicos sobre redes neuronales artificiales
2. Inspiración en el sistema nervioso biológico
3. La neurona artificial: estructura y funcionamiento
4. El perceptrón: modelo y aplicación
5. Redes feed-forward y su funcionamiento
6. Procesos de aprendizaje en redes neuronales
7. Otros tipos de redes neuronales y sus usos

UNIDAD DIDÁCTICA 10. RECURSOS WEB

1. Introducción a la búsqueda y uso de recursos en la web
2. Sistemas expertos en línea
3. Herramientas y recursos sobre lógica difusa
4. Información sobre algoritmos genéticos
5. Material sobre búsqueda de rutas y navegación
6. Recursos de metaheurísticos y optimización
7. Información sobre sistemas multi-agente
8. Redes neuronales en recursos web

MATERIAL INCLUIDO EN LA MODALIDAD A DISTANCIA

• Manual teórico: Inteligencia Artificial para Desarrolladores
• Cuaderno de ejercicios: Inteligencia Artificial para Desarrolladores