Diplomados

   

DIPLOMADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING 2° Versión

Brindar a los participantes los conocimientos, capacidades y experiencia en el desarrollo de proyectos con Inteligencia Artificial a nivel de investigación, con enfoque en la solución de aspectos de la coyuntura actual.

  • Comprender el desarrollo de la Inteligencia Artificial, aplicando los conceptos clásicos y actuales, elaborando un diseño de proyecto de aplicación.
  • Desarrollar sistemas inteligentes basados en sistemas robóticos mediante interfaces, sistemas de entrada de datos y actuadores, comprendiendo los fundamentos de los microprocesadores.
  • Aplicar los fundamentos matemáticos para la Inteligencia Artificial empleando técnicas de estadística, heurística y meta heurística.
  • Diseñar sistemas autónomos capaces de efectuar procesos programados específicos, basados en algoritmos inteligentes con aptitud para la toma de decisiones.

MSc. Ing. Marcelo Saavedra Alcoba
Magíster en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica Esp. En Robótica E Inteligencia Computacional – Universidad De Chile.
Gerente de Producción-Empresa pública Quipus.

Ing. Vanessa Gironda Aquize
Maestría en Engenharia de Sistemas Cibernética y Telemática – Universidad De Pernambuco, Brasil.
Consultoría en el área de Administrador de Base de Datos – Servicio de Impuestos Nacionales Departamento de Infraestructura Tecnológica.

MSc. Ing. Franz Yupanqui Machaca
Magíster Ingeniería Informática – Ingeniería de Datos y del Conocimiento – Universidad Católica del Norte, Antofagasta, Chile.
Profesional en Mantenimiento y Soporte Técnico – Agencia Estatal de Vivienda.

Modalidad: Virtual Sincrónico
Fecha Inicio: 29 de Julio del 2024
Horas certificadas: 600
Duración: 5 Meses
Horario: Lunes, miércoles y viernes de 19:00 a 22:00

Postgrado Unifranz

Contenido Académico

Módulo 1: Programación avanzada.

  • Introducción
  • Matemática Computacional
  • Modelos Matemáticos
  • Ejercicios de Simulación
  • Ejercicios de Optimización

Módulo 2: Fundamentos de Inteligencia Artificial.

  • Introducción a la IA
  • Algoritmos Clásicos
  • Ramas de la IA
  • Aplicaciones actuales

Módulo 3: Aprendizaje de Máquina.

  • Fundamentos de Machine Learning
  • Clasificación de Datos
  • Agrupación de Datos
  • Predicción de Datos en Series de Tiempo

Módulo 4: Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo.

  • Introducción a las RN
  • Clasificación de las RN
  • Modelos de Aprendizaje Profundo
  • Ejemplos Aplicados

Módulo 5: Visión Artificial.

  • Procesamiento de Imágenes
  • Detectores de Bordes
  • Técnicas de Reconocimiento
  • Tracking de Objetos
  • Aplicaciones Actuales

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Unifranz Postgrado