
College of Engineering at Texas A&M University
Certificado en línea en Inteligencia Artificial y Aprendizaje AutomáticoOnline
DURACIÓN
12 horas
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
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TASAS DE MATRÍCULA
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FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia
Introducción
Diseñado para profesionales en activo, este Certificado de posgrado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático le ayudará a obtener una ventaja competitiva. Tanto si acaba de empezar como si es un profesional experimentado, este programa le proporciona las habilidades esenciales para aprovechar todo el potencial de la IA y el ML en su campo.
Al finalizar, dominarás el análisis estadístico y las técnicas de aprendizaje automático, desentrañando conjuntos de datos complejos. Armado con la capacidad de crear y evaluar modelos de IA, abordará con confianza los desafíos del mundo real. Utilizar herramientas de vanguardia para descubrir ideas útiles e impulsar la innovación en su industria.
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Galería
Estudiantes ideales
Tenga en cuenta: este certificado está destinado a profesionales que trabajan y no está abierto a estudiantes actuales de Texas A&M.
Cualificaciones técnicas
Para tener éxito en este programa, los futuros estudiantes deben demostrar una comprensión de los conceptos básicos de la informática o equivalente cubiertos en las categorías siguientes:
- Diseño y conceptos de programas: competencia en programación a través de la resolución de problemas con un lenguaje de programación de alto nivel, con énfasis en el pensamiento computacional, los tipos de datos, el diseño orientado a objetos, la gestión de memoria dinámica y el manejo de errores para el desarrollo de programas sólidos.
- Estructuras de datos: implementación de tipos de datos abstractos esenciales y algoritmos que cubren pilas, colas, clasificación, búsqueda, gráficos y hash; examen de las compensaciones de rendimiento, análisis del tiempo de ejecución y el uso de la memoria.
- Algoritmos: algoritmos informáticos para problemas numéricos y no numéricos; paradigmas de diseño; análisis de los requisitos de tiempo y espacio de los algoritmos; corrección de los algoritmos.
- Estructuras discretas para la computación: fundamentos de las matemáticas discretas para el análisis de algoritmos, centrándose en la corrección y el rendimiento; introduciendo modelos como máquinas de estados finitos y máquinas de Turing.
- Fundamentos matemáticos: cálculo, probabilidad y álgebra lineal.
Admisiones
Plan de estudios
Para calificar para este certificado, debe completar 12 horas de crédito semestrales (SCH) de cursos de la siguiente lista de cursos. Todos los cursos deben completarse con una calificación de C o superior. Cada curso está vinculado a su descripción dentro del catálogo.
Cursos (12 créditos):
Seleccione cuatro de los siguientes:
- CSCE 625 - Inteligencia artificial
- CSCE 633 - Aprendizaje automático
- CSCE 635 - Robótica de IA
- CSCE 636 - Aprendizaje profundo
- CSCE 642 - Aprendizaje por refuerzo profundo
* Cursos adicionales están disponibles con la consulta de un asesor académico.
Requisitos de lengua inglesa
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