PODRÁS ACREDITAR LAS COMPETENCIAS PROFESIONALES ADQUIRIDAS CON ESTE CURSO ( en base al RD 659/2023 de 18 de julio, por el que se desarrolla la ordenación del Sistema de formación Profesional)

Vinculada a la Unidad de Competencia:

• UC2497_3 ‐ Desarrollar componentes software específicos para sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático

De la cualificación profesional IFC750_3 – Gestión de la instalación, despliegue y explotación de sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático.

Objetivos

Aplicar técnicas de modelización de algoritmos de carácter general y específicos de Inteligencia Artificial, previa interpretación usando lenguajes propios del sector para integrarlos en un sistema de Inteligencia Artificial.

Contenidos

Módulo 1. Fundamentos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
1.1 Modelización de algoritmos de carácter general y específicos de Inteligencia Artificial
1.2 Técnicas de abstracción de problemas reales para su traslado a la elaboración de algoritmos
1.3 Interpretación de gráficos y la documentación de análisis y diseño para la elaboración de algoritmos
1.4 Técnicas de modularización. ‘Top‐down’ y ‘bottom‐up’
1.5 Herramientas de abstracción lógica para modelizar
1.6 Algoritmos y técnicas

Módulo 2. Algoritmos y técnicas avanzadas en la gestión, ordenación y representación de datos
2.1 Gestión y ordenación de archivos, búsqueda ordenada y secuencial, divide y vencerás, programación dinámica, algoritmos voraces, recursividad, búsquedas con retroceso, ramificación y poda, programación lineal y reducciones, algoritmos recursivos y otros
2.2 Técnicas de representación de algoritmos: pseudocódigo y diagramas de flujo

Módulo 3. Programación Orientada a Objetos en la Resolución de Problemas de Inteligencia Artificial
3.1 Resolución de problemas generales y específicos de Inteligencia Artificial aplicando Programación Orientada a Objetos
3.2 Clases. Tipología. Clase base, clase derivada, clase abstracta
3.3 Relaciones entre clases
3.4 Herencia. Visibilidad
3.5 Multiplicidad
3.6 Atributos y operaciones
3.7 Sobrecarga. Polimorfismo
3.8 Interfaces. Implementación y aplicación

Módulo 4. Fundamentos de programación y estructuras de datos en Inteligencia Artificial
4.1 Constructores
4.2 Tipos de datos básicos o elementales
4.3 Numéricos, alfanuméricos y lógicos (‘boolean’)
4.4 Tipos y estructuras de datos complejos
4.5 Cadenas, vectores, tablas multidimensionales, árboles, grafos, conjuntos, pilas, colas, tablas hash y colecciones
4.6 Paso de mensajes
4.7 Sentencias de la programación estructurada: asignaciones, condiciones, bucles e iteraciones
4.8 Inteligencia Artificial y Ética