Contacta sin compromiso con
UNAM - Universidad Nacional Autónoma de México
¡Bien! Tu solicitud ha sido enviada correctamente
¿Desea recibir información de estos cursos relacionados?
Sólo una cosa más ...
Algunos centros nos piden estos datos. Rellénalos por favor
Análisis de educaedu
Ignacio Gallego
Maestría en Inteligencia Artificial
Modalidad de impartición
La modalidad de impartición que presenta la Maestría es a modo presencial
Titulación oficial
Una vez concluida la maestría se accederá al título de Maestro en Inteligencia Artificial
Valoración del programa
Efemérides de la universidad: el 1 de diciembre de 1913, asume la rectoría Miguel Chávez
En esta maestría se deberá conseguir 78 créditos, entre tronco común, asignaturas básicas y complementarias
Dirigido a
La maestría se encuentra dirigida a poseedores de licenciaturas en ciencias o ingeniería (de la computación)
Comentarios sobre Maestría en Inteligencia Artificial - Presencial - Coyoacán - CDMX - Ciudad de México
Objetivos del curso
La maestría en Ciencias e Ingeniería (de la Computación) deberá ser considerada como un ciclo de formación enfocado al ejercicio profesional, orientado a mejorar la práctica de estas disciplinas en el ámbito productivo y a capacitar a maestros de esta disciplina de nivel técnico, de licenciatura y de maestría.
Curso dirigido a
Los candidatos deben haber cubierto todos los créditos de una licenciatura en ciencias o ingeniería (de la computación) o área afín, con un promedio global mínimo de 8.0 o equivalente.
Titulación
Maestro en Inteligencia Artificial
Contenido
Estructura del plan:
Duración: cuatro semestres
Créditos: 78 El plan de estudios comprende un tronco común y campos de orientación.
Cada uno de estos campos contiene asignaturas básicas y complementarias. El
comité académico definirá los campos de orientación y, para cada campo, cuáles
asignaturas son básicas y cuáles complementarias. Asimismo definirá las
asignaturas correspondientes al tronco común.
Actividades académicas:
Tronco común
- Arquitectura de computadoras
- Autómatas y lenguajes formales
- Lenguajes de programación
- Estructura de datos y teoría de algoritmos
Asignaturas básicas
- Inteligencia artificial
- Sistemas expertos
- Reconocimiento de patrones
- Programación lógica
- Lógica matemática
Asignaturas complementarias
- Seminario de Sistemas
- Cooperativos
- Robótica
- Tratamiento de Lenguaje Natural
- Temas Selectos de Inteligencia Artificial
