Modelos de Inteligencia Artificial.
- Caracterización de sistemas de Inteligencia Artificial.
- Utilización de modelos de Inteligencia Artificial.
- Procesamiento del Lenguaje Natural.
- Análisis de sistemas robotizados.
- Sistemas Expertos.
- Aplicación de principios legales y éticos de la Inteligencia Artificial.
Sistemas de Aprendizaje Automático.
- Caracterización de la Inteligencia Artificial fuerte y débil.
- Determinación de sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning).
- Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo.
- Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado.
- Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos.
- Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático.
Programación de Inteligencia Artificial.
- Caracterización de lenguajes de programación.
- Desarrollo de aplicaciones de IA.
- Evaluación de la Convergencia tecnológica.
- Evaluación de modelos de automatización industrial y de negocio.
Sistemas de Big Data.
- Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información.
- Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales.
- Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos.
- Aplicación de herramientas para la visualización de datos.
Big Data aplicado.
- Gestión de soluciones con sistemas de almacenamiento y herramientas del centro de datos para la resolución de problemas.
- Gestión de sistemas de almacenamiento y ecosistemas Big Data.
- Generación de mecanismos de Integridad de los datos. Comprobación de mantenimiento de sistemas de ficheros.
- Monitorización, optimización y solución de problemas.
- Validación de técnicas Big Data en la toma de decisiones en Inteligencia de negocios BI.
