Inteligencia Computacional
Inteligencia Computacional
Facultad de Informática / Ciencias de Computación
MÓDULO: Inteligencia Computacional
Con este módulo se imparte mediante enseñanza a distancia un máximo de 36 créditos en esta especialidad. Este módulo se puede combinar o complementar con otros módulos y cursos de la misma facultad.
DESCRIPCIÓN:
Este programa explora los mecanismos de adaptación que permiten el comportamiento inteligente en entornos de cambio. Se centra en lo modelos informáticos de sistemas biológicos e y de inteligencia natural, desde la inteligencia de los enjambres, los sistemas difusos, las redes neurales artificiales, los sistemas inmunológicos artificiales y la computación evolutiva. Proporciona conocimientos sobre la Inteligencia Computacional (CI), sus paradigmas y algoritmos de paradigmas para resolver problemas del mundo real, y problemas complejos en el marco de desarrollo de la CI.
Lista de asignaturas (cada asignatura son 3 créditos):
1 Crédito BIU = 1 Crédito Semestral USA (15 Horas de aprendizaje) = 2 Créditos ECTS (30 horas de estudio).
Inteligencia Artificial
Inteligencia Humana Computacional Lenguaje Natural y Ordenadores Interacción y Aprendizaje de Ordenadores Sistemas de Inteligencia Natural Sistemas Inteligentes Integrados Inteligencia Computacional Sistemas de Neurociencia Redes Neuronales Artificiales Teoría del Conocimiento Desarrollo de la Memoria y Aprendizaje Desarrollo Cognitivo
Supervisor Académico: Patrice Boisseau
Más información sobre este supervisor y otros profesores asignados en BIU Human Network.
Este módulo es aplicable a programas de educación a distancia de Especialista, Experto, Bachelor, Master y Ph.D. (Doctor). Estos estudios a distancia se han diseñado a un nivel de postgrado y se aplican directamente a titulaciones de master o a cursos de doctorado online. Con algunas adaptaciones en el proceso de evaluación y el número de asignaturas, este módulo puede ser utilizado para completar el final de una carrera, un especialista o un experto. También es posible cursar las asignaturas de cada módulo de forma independiente.
* Curso independiente (3 créditos): Seleccione 1 asignatura de este módulo.
* Especialista (15 créditos): Primeras 5 asignaturas o seleccione 5 asignaturas de este módulo.
* Experto (21 créditos): Primeras 7 asignaturas o seleccione 7 asignaturas de este módulo.
* Bachelor - Título Superior (130 créditos): El certificado de admisión emitido tras recibir la solicitud de admisión mostrará la cantidad de créditos transferidos y convalidados por educación y experiencia previas, así como la cantidad de créditos exigidos para completar la carrera en esta especialidad. Si los créditos de este módulo no son suficientes para cubrir los créditos requeridos se completarán los créditos pendientes con asignaturas de otros módulos de esta facultad.
* Master - Posgrado (35 créditos): Seleccione de 3 a 9 asignaturas de este módulo dependiendo de los créditos transferidos por educación y experiencia previa. A estas asignaturas se le suman 13 créditos correspondendientes a un proyecto final.
* Ph.D. (Doctor) (45 créditos): Seleccione de 3 a 9 asignaturas de este módulo dependiendo de los créditos transferidos por educación y experiencia previa. A estas asignaturas se le suman 18 créditos correspondendientes a una tesis obligatoria.
BIU emite un certificado de admisión tras recibir su solicitud de admisión. Este documento mostrará la cantidad de créditos transferidos y convalidados por educación y experiencia previas, así como la cantidad de créditos necesarios para completar la titulación en esta especialidad. BIU no puede realizar este estudio sin recibir la solicitud de admisión.
Descripción de asignaturas (cada asignatura son 3 créditos):
Inteligencia Artificial
Este curso explica la lógica de primer orden, las técnicas de planificación de toma de decisiones, la red de inferencia Bayesiana y el aprendizaje, la resolución de problemas, y los logros actuales de la Inteligencia Artificial. Enseña a desarrollar sistemas inteligentes mediante el ensamblaje de soluciones a problemas de cálculo concretos, y la comprensión de la inteligencia humana desde una perspectiva computacional.
Instructor: Patrice Boisseau
Inteligencia Humana Computacional
Este curso estudia los sistemas de inteligencia natural y cómo funcionan con especial hincapié en los procesos mentales humanos. La inteligencia humana se analiza desde el punto de vista computacional. Se centra en las cuestiones y las herramientas precisas para construir aplicaciones con capacidad de aprendizaje y razonamiento.
Instructor: Patrice Boisseau
Lenguaje Natural y Ordenadores
Este curso analiza la sintaxis y la semántica del lenguaje natural desde la perspectiva de la programación informática. Presenta una versión simplificada de la gramática de Montague porque proporciona una descripción unificada de la sintaxis y la semántica, y también presenta un estrecho paralelismo técnico entre las categorías sintácticas del lenguaje natural y los lenguajes de programación.
Instructor: Patrice Boisseau
Interacción y Aprendizaje de Ordenadores
Este curso revisa las diversas técnicas y algoritmos en el aprendizaje de las máquinas, comenzando por las percepciones más simples y terminando en temas más actuales como los modelos de Markov y las redes Bayesianas. Proporciona ideas y la intuición para la comprensión de los métodos de aprendizaje de una máquina, además de una comprensión más formal de cómo y porqué funciona este aprendizaje.
Instructor: Patrice Boisseau
Sistemas de Inteligencia Natural
Este curso estudia cómo todos los sistemas inteligentes naturales son biológicos, y cómo su funcionamiento no siempre puede entenderse en términos puramente computacionales. Un sistema biológico debe ser entendido en función de su entorno, nicho ecológico, e historia evolutiva.
Instructor: Elena Lorente Rodríguez
Sistemas Inteligentes Integrados
Este curso se centra en los principios y algoritmos para la creación de sistemas inteligentes integrados capaces de altos niveles de deducción y de adaptación. Investiga cómo para la creación de sistemas inteligentes es necesario integrar sistemas informáticos procedentes de la inteligencia artificial, la ingeniería de software, y el control de operaciones.
Instructor: Patrice Boisseau
Inteligencia Computacional
Este curso explora los mecanismos de adaptación que permiten el comportamiento inteligente en entornos de cambio. Se centra en lo modelos informáticos de sistemas biológicos e y de inteligencia natural, desde la inteligencia de los enjambres, los sistemas difusos, las redes neurales artificiales, los sistemas inmunológicos artificiales y la computación evolutiva. Proporciona conocimientos sobre la Inteligencia Computacional (CI), sus paradigmas y algoritmos de paradigmas para resolver problemas del mundo real, y problemas complejos en el marco de desarrollo de la CI.
Instructor: Patrice Boisseau
Sistemas de Neurociencia
El curso aborda la neurobiología desde un nivel sistémico. Ilustra la neurobiológica utilizando sistemas de invertebrados y vertebrados, así como redes neuronales artificiales. Examina la estructura, función y plasticidad de los mapas neurológicos, el proceso visual en la retina y en la corteza cerebral, la integración sensorial motora, los generadores de patrones centrales, la neuromodulación, la plasticidad sináptica, y los modelos teóricos de la memoria asociativa, la teoría de la información y la codificación neuronal.
Instructor: Francisco Chelos Lopez
Redes Neuronales Artificiales
Este curso analiza las bases y aplicaciones de las redes neuronales artificiales de inspiración biológica. Estudia la implementación de diversas topologías de red neuronal y algoritmos de aprendizaje relacionados. Considera los últimos avances en redes neuronales, redes ópticas de alta velocidad, arquitecturas de conectividad, e informática inalámbrica.
Instructor: Patrice Boisseau
Teoría del Conocimiento
Este curso explora diferentes perspectivas teóricas relativas al proceso de llegar a conocer el mundo y a uno mismo. Incluye el análisis de los conceptos de conocimiento, la estructura lógica de proposiciones y argumentos, y la estructura de justificación de nuestras creencias. Proporciona una referencia para comprender la realidad.
Instructor: Elena Lorente Rodríguez
Desarrollo de la Memoria y Aprendizaje
Este curso repasa los principios del aprendizaje y la memoria, a través del examen de diversas teorías del aprendizaje, investigación de la memoria, percepción, procesos de información y resolución de problemas. ¿Cómo se almacena y recupera la memoria? Cómo los impulsos sensoriales se convierten en una experiencia subjetiva?¿Es el cerebro una máquina de aprendizaje multiusos o una caja de procesadores especializados innatos?
Instructor: Elena Lorente Rodríguez
Desarrollo Cognitivo
Este curso se centra en la teorías y modelos de aprendizaje aplicables a los campos de la educación, psicología cognitiva e inteligencia artificial. Aborda diferentes orientaciones teóricas relativas al aprendizaje y la memoria, el metacognición, analogía, adquisición del lenguaje, lectura, escritura, matemáticas, aprendizaje de conceptos, adquisición de habilidades, y el aprendizaje autorregulado.
Instructor: Elena Lorente Rodríguez
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Diplomas a distancia válidos y reconocidos profesionalmente.
Legalización Internacional y Acreditación (No USA CHEA).
Educación a distancia no reglada conducente a una titulación no oficial.
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