Descripción del anuncio
Clases de IA e Ingeniería Informática para Universitarios y Empresas. Experiencia Docente contrastada (particular y academias).
ÁREA I: INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIENCIA DE DATOS
Formación estructurada por los principales paradigmas de la IA:
1. IA Conexionista(Clasificatoria) y Aprendizaje Automático (ML/DL)
Machine Learning (ML): Regresión, Clasificación, Clustering, Árboles de Decisión, Support Vector Machines (SVM), Reinforcement Learning(RL).
Deep Learning (DL): Redes Neuronales Artificiales (RNA),Convolucionales (CNNs), RRecurrentes (RNNs),Transformers
Frameworks y Herramientas: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn.
Ciencia de Datos: Data Mining (Minería de Datos), Análisis y Preprocesamiento de Datos.
2. IA Simbólica y Razonamiento
Sistemas Expertos y Sistemas Basados en Conocimiento.
Lógica y Representación: Lógica Difusa (Fuzzy Logic), Redes Bayesianas, Ontologías.
Razonamiento: Razonamiento con Incertidumbre, Razonamiento Basado en Casos.
3. IA Generativa y LLMs
Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs): Arquitecturas Transformer, GPT, BERT.
Generación de Contenido: Texto, Imágenes (GANs, Modelos de Difusión), Código.
Aplicaciones: Prompt Engineering, Ajuste Fino (Fine-Tuning) de modelos, Desarrollo de Chatbots Avanzados.
4. IA Agéntica y Sistemas Multiagente
Sistemas Inteligentes y Planificación/Control Inteligente.
Teoría de Agentes: Arquitecturas (Reactivos, Deliberativos, Híbridos).
Sistemas Multiagente (MAS): Coordinación, Comunicación, Negociación entre Agentes.
5. IA Evolutiva y Optimización
Algoritmos Genéticos (AGs), Algoritmos Meméticos y Computación Evolutiva.
Técnicas de Optimización Bioinspirada.
6. Lenguajes Declarativos
Lógicos: Prolog.
Funcionales: Haskell, Lisp.
ÁREA II: ASIGNATURAS DE INGENIERÍA INFORMÁTICA
Refuerzo y preparación especializada en las asignaturas troncales y avanzadas del Grado:
1. Programación y Estructura de Datos
Programación Orientada a Objetos (POO): Java, Python, C/C++, C#, Pascal/Delphi, Visual Basic, R.
Estructuras de Datos (EDA).Programación Concurrente (CDS).
2. Sistemas y Arquitectura
Fundamentos de Sistemas Operativos (FSO).
Estructura y Tecnología de Computadores (ETC/TCO).
3. Teoría y Compiladores
Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales (TAL).
Diseño e Implementación de Compiladores (Uso de Flex, Bison, etc.).
Paradigmas de la Computación (LTP
