Línea de Generación y/o Aplicación del Conocimiento (LGAC)
Modelos de Aprendizaje Inteligentes y Ciencia de Datos
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Los modelos de aprendizaje artificiales y ciencia de datos cada vez son más indispensables en el desarrollo de nuevas tecnologías y en la solución de problemas complejos en varios campos, tales como el tratamiento de lenguaje natural, agricultura de precisión, en sistemas de video vigilancia inteligentes, sistemas biométricos, identificación de contaminantes, modelos de recomendación, entre otros.
Plan de estudios
| Semestre I | Semestre II | Semestre III | Semestre IV | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Materia/créditos | Materia/créditos | Materia/créditos | Materia/créditos | ||||
| Seminario I | 4 | Seminario II | 4 | Seminario III | 4 | Tesis | 40 |
| Asignatura Básica I | 6 | Asignatura Básica IV | 6 | Asignatura Optativa III | 6 | ||
| Asignatura Básica II | 6 | Asignatura Optativa I | 6 | Asignatura Optativa IV | 6 | ||
| Asignatura Básica III | 6 | Asignatura Optativa II | 6 | ||||
| Créditos | 22 | Créditos | 22 | Créditos | 16 | Créditos | 40 |
A continuación se muestran las asignaturas elegibles por línea de trabajo:
| Básicas | DOC(horas) | TIS(horas) | TPS(horas) | Horas Totales |
Créditos |
|---|---|---|---|---|---|
Sistemas Difusos Inteligentes |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Inteligencia Artificial y su Ética |
|
||||
Modelos Estadísticos para el Aprendizaje automático y Ciencia de Datos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Aprendizaje Automático |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
| Optativas | |||||
Aprendizaje Automático Avanzado |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Aprendizaje Profundo |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Procesamiento Masivo de Datos (Big Data) |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Visualización de Datos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
| DOC: Docencia; TIS: Trabajo independiente significativo; TPS: Trabajo profesional supervisado. | |||||