EIN-04280

Especialista en inteligencia artificial para desarrolladores

Bonificable

hasta el 100%

Teleformación

Modalidad

Con tutor

Seguimiento experto

200 h

Duración

Descripción

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…

200 horas · Teleformación · con tutor. Formación bonificable para empresas vía FUNDAE.

Programa detallado

1. INTRODUCCIÓN

Intorucción a la inteligencia
Inteligencia de los seres vivos
Inteligencia artificial
Dominios de aplicación

2. SISTEMAS EXPERTOS

¿Qué es un sistema experto en polígonos?
Estrucutra de un sistema experto
Inferencia: Tipos

3. Construcción de un sistema Expertos

Fases de construcción de un sistema
Rendimiento y mejoras
Dominios de aplicación
Creación de un sistema experto en C#
Añadir incertidumbre y probabilidades

4. LÓGICA DIFUSA

Introducción a la lógica difusa
Incertidumbre e imprecisión
Conjuntos difusos y grados de pertenencia
Operadores sobre los conjuntos difusos
Creación de reglas
Fuzzificación y defuzzificación

5. BÚSQUEDA DE RUTAS

Introducción a la búsqueda de rutas
Rutas y grafos
Ejemplo en cartografía
Algoritmos exhaustivos de búsqueda de rutas e "inteligentes"
Implementación
Dominios de aplicación

6. ALGORITMOS GENÉTICOS

¿Qué son los algoritmo genéticos?
Evolución biológica y artificial
Elección de la representación
Evaluación, selección y supervivencia
Reproducción: crossover y mutación
Dominios de aplicación

7. METAHEURÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN

Optimización y mínimos
Algoritmos voraces
Descenso por gradiente
Búsqueda tabú
Recocido simulado
Optimización por enjambre de partículas
Meta-optimización

8. SISTEMAS MÚLTIPLES AGENTES

Introducción a lo sistemas Múltiples agentes
Origen biológico
Sistemas multi-agentes
Clasificación de los agentes
Principales algoritmos

9. REDES NEURONALES

Introducción a las redes neuronales
Origen biológico
La neurona formal
Perceptrón
Redes feed-forward
Aprendizaje
Otras redes

10. WEBGRAFÍA

Introducción a la Webgrafía
Sistemas expertos
Lógica difusa
Algoritmos genéticos
Búsqueda de rutas
Metaheurísticos
Sistemas multi-agentes
Redes neuronales

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