Universidad
Politécnica de Madrid

Proporcionar a los asistentes una visión global de los conceptos, métodos y técnicas empleados en inteligencia artificial con una orientación eminentemente práctica, de forma que sean capaces de valorar planteamientos realistas de posibles aplicaciones de esta tecnología, haciendo uso correcto de su terminología y teniendo en cuenta sus posibilidades y limitaciones.

Se dirige a profesionales que trabajen en dominios científico-técnicos, concretamente en ámbitos de aplicación empresarial e industrial donde la integración y uso de estas tecnologías pueda generar una mejora de sus soluciones, servicios o procesos internos.

Aunque no es necesario contar con conocimientos sobre IA, sí es deseable haber adquirido formación técnica previa en el área de la ingeniería o las tecnologías de la información y las comunicaciones para su correcta comprensión.

Fundamentos de la Inteligencia Artificial (7 ECTS):

• Introducción a la IA.
• Ética e IA.

Analítica de Datos (13 ECTS):

• Estadística para la ciencia de datos.
• Análisis de series temporales.
• Optimización con técnicas de IA.
• Gobernanza de datos para la aplicación de técnicas de IA.
• Proyecto práctico.

Aprendizaje Automático (13 ECTS):

• Clustering y clasificación supervisada.
• Redes Bayesianas
• Redes de neuronas artificiales y aprendizaje profundo
• Inteligencia artificial explicable
• Proyecto práctico

Representación del Conocimiento y Razonamiento (13 ECTS):

• Ontologías, vocabularios y tesauros para la gestión de los datos
• Grafos de conocimientos
• Inteligencia social
• Análisis de redes sociales
• Proyecto práctico

Aplicaciones (8 ECTS):

• Tecnologías del lenguaje.
• Visión por computador
• IA y biomedicina
• Robótica

Trabajo fin de máster (6 ECTS)