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Análisis de educaedu
Ignacio Gallego
Maestría en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables
Modalidad de impartición
Las clases que se aplican para la Maestría en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables en la universidad, son a modo presencial
Titulación oficial
El título que este programa otorga es: Maestro en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables
Valoración del programa
Efemérides de la UNAM: el 2 de enero de 1989, toma cargo de la rectoría el doctor José Sarukhán Kermez.
La maestría se organiza en 4 semestres, con un tronco común, asignaturas básicas y asignaturas complementarias.
Dirigido a
Los aspirantes deben poseer una licenciatura en ciencias o ingeniería.
Comentarios sobre Maestría en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables - 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 Redes Neuronales y Sistemas Adaptables
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
- Introducción a las redes neuronales
- Sistemas lineales
- Modelado de sistemas físicos
- Lógica borrosa
- Sistemas dinámicos no lineales
- Métodos matemáticos de las redes neuronales
Asignaturas complementarias
- Algoritmos genéticos
- Temas selectos de redes neuronales
- Temas selectos de sistemas adaptables
