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Descripción

¿A quién va dirigido?

El Curso Matemáticas para Inteligencia Artificial está diseñado para profesionales y titulados del sector tecnológico y científico que buscan reforzar su comprensión en áreas fundamentales como álgebra lineal, cálculo diferencial e integral y teoría de la información. Ideal para interesados en aplicar métodos numéricos y análisis de Fourier en el ámbito de la IA.

Objetivos

- Comprender los fundamentos matemáticos esenciales para la inteligencia artificial. - Aplicar álgebra lineal para representar y manipular grandes conjuntos de datos. - Utilizar cálculo diferencial e integral para problemas de optimización en IA. - Analizar la probabilidad y las variables aleatorias para modelar incertidumbres. - Implementar técnicas estadísticas para el análisis de datos complejos. - Explorar álgebra vectorial y geometría en espacios multidimensionales. - Desarrollar métodos numéricos para resolver problemas prácticos en IA.

Salidas Profesionales

Las principales salidas profesionales de este Curso Matemáticas para Inteligencia Artificial son centradas en áreas como la ciencia de datos especializada en IA, ingeniería de aprendizaje automático, análisis de datos en tiempo real, desarrollo de algoritmos de optimización, especialista en procesamiento de señales, consultoría en análisis predictivo, entre otras.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS PARA LA IA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÁLGEBRA LINEAL Y REPRESENTACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL PARA OPTIMIZACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROBABILIDAD Y VARIABLES ALEATORIAS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTADÍSTICA PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ÁLGEBRA VECTORIAL Y GEOMETRÍA EN ESPACIOS MULTIDIMENSIONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 7. TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y ENTROPÍA

UNIDAD DIDÁCTICA 8. MÉTODOS NUMÉRICOS APLICADOS A LA IA

UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE FOURIER Y TRANSFORMADAS PARA PROCESAMIENTO DE SEÑALES

UNIDAD DIDÁCTICA 10. TOPOLOGÍA Y TEORÍA DE GRAFOS EN IA

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación de Curso de Matemáticas para Inteligencia Artificial con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo
Titulacion de INESEM

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Curso de Matemáticas para Inteligencia Artificial + 8 Créditos ECTS

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