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¿Quieres conocer tus recursos y niveles de desempeño relacionadas con tu proceso de aprender? ¿Te interesa desarrollar habilidades para aprender más y mejor? En APRENDER conocerás y pondrás en práctica, de forma sencilla y práctica, resultados de investigación recientes sobre los procesos de lectura, almacenamiento de información, recuperación de recuerdos y velocidad de procesamiento. Así, podrás utilizar, de forma eficiente, estrategias y técnicas muy útiles en tu vida académica, profesional y cotidiana.

En este curso el participante podrá aprender a  diseñar, justificar y desarrollar sistemas de información altamente confiables de acuerdo con el tipo de datos y el volumen de información, el tiempo de respuesta, el tipo de procesamiento y las consultas para respaldar la escalabilidad, la mantenibilidad, la seguridad y confiabilidad considerando las últimas tecnologías de la información.

En este curso el participante podrá diseña, probar e implementar sistemas de bases de datos analíticos, transaccionales o NoSQL de acuerdo con los requisitos comerciales mediante la programación de aplicaciones y recursos confiables, escalables y mantenibles utilizando el ecosistema SQL y Hadoop.

Los seres vivos han evolucionado en entornos cambiantes, por lo que han desarrollado mecanismos que les permiten exhibir comportamiento adaptativo. Usando el método sintético, podemos construir sistemas artificiales adaptativos que implementen dichos mecanismos, con lo cual también podemos incrementar nuestra comprensión de los sistemas naturales.

La computación evolutiva (evolutionary computation, EC), aplica la teoría de la evolución natural y la genética en la adaptación evolutiva de estructuras computacionales, proporcionando un medio alternativo para atacar problemas complejos en diversas áreas, como la ingeniería, economía, química, medicina y, porque no, las artes.

El curso trata de resolución automática de problemas por medio de algoritmos de búsqueda. Aprenderás a abstraer un problema como un grafo de estados-acciones y a dimensionar su complejidad por medio de la identificación de parámetros. Además, te mostraremos cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para seleccionar o adaptar el más apropiado al problema. Nos interesa que puedas aplicar los algoritmos a problemas concretos.

El razonamiento formal juega un papel importante en la inteligencia artificial. Hay dos maneras principales de formalizar razonamiento: una que enfatiza la deducción (lógica), y otra que enfatiza la incertidumbre (teoría de la probabilidad). En este curso vamos a cubrir una introducción tanto a la lógica (vamos a cubrir tres lógicas) como a la teoría de la probabilidad (vamos a cubrir tres modelos gráficos probabilísticos). Algunas tareas requieren programación básica en Python: El alumno deberá completar código al que se le ha eliminado una parte.

En este curso se cubre el pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial. También se consideran los conceptos básicos más importantes que serán útiles en el resto del programa especializado. Se discuten las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.

La innovación ha cobrado una importancia significativa en las corporaciones de hoy, y con frecuencia es vista como un motor importante de crecimiento y éxito en una organización. En este curso introductorio, usted aprenderá sobre el significado, la importancia, el proceso e impacto de la innovación. Aunque la palabra innovación se describe más comúnmente como el proceso de convertir las ideas en productos o servicios que aportan valor al público, la palabra innovación tiene múltiples definiciones, y hablaremos sobre lo que significa en los mundos de negocios, diseño e ingeniería.

El participante desarrollará su talento creativo para aportar soluciones originales y generar ideas y productos en el ámbito en que se desenvuelve y en la vida cotidiana.