Maestría en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables

Análisis de educaedu

Ignacio Gallego

Maestría en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables

• Modalidad de impartición
  Las clases que se aplican para la Maestría en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables en la universidad, son a modo presencial
• Titulación oficial
  El título que este programa otorga es: Maestro en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables
• Valoración del programa
  Efemérides de la UNAM: el 2 de enero de 1989, toma cargo de la rectoría el doctor José Sarukhán Kermez. La maestría se organiza en 4 semestres, con un tronco común, asignaturas básicas y asignaturas complementarias.
• Dirigido a
  Los aspirantes deben poseer una licenciatura en ciencias o ingeniería.

Comentarios sobre Maestría en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables - Presencial - Coyoacán - CDMX - Ciudad de México

• Objetivos del curso
  La maestría en Ciencias e Ingeniería (de la Computación) deberá ser considerada como un ciclo de formación enfocado al ejercicio profesional, orientado a mejorar la práctica de estas disciplinas en el ámbito productivo y a capacitar a maestros de esta disciplina de nivel técnico, de licenciatura y de maestría.
• Curso dirigido a
  Los candidatos deben haber cubierto todos los créditos de una licenciatura en ciencias o ingeniería (de la computación) o área afín, con un promedio global mínimo de 8.0 o equivalente.
• Titulación
  Maestro en Redes Neuronales y Sistemas Adaptables
• Contenido
  Estructura del plan:
  Duración: cuatro semestres
  Créditos: 78
  
  El plan de estudios comprende un tronco común y campos de orientación.
  Cada uno de estos campos contiene asignaturas básicas y complementarias. El
  comité académico definirá los campos de orientación y, para cada campo, cuáles
  asignaturas son básicas y cuáles complementarias. Asimismo definirá las
  asignaturas correspondientes al tronco común.
  
  Actividades académicas:
  
  Tronco común
  - Arquitectura de computadoras
  - Autómatas y lenguajes formales
  - Lenguajes de programación
  - Estructura de datos y teoría de algoritmos
  
  Asignaturas básicas
  - Introducción a las redes neuronales
  - Sistemas lineales
  - Modelado de sistemas físicos
  - Lógica borrosa
  - Sistemas dinámicos no lineales
  - Métodos matemáticos de las redes neuronales
  
  Asignaturas complementarias
  - Algoritmos genéticos
  - Temas selectos de redes neuronales
  - Temas selectos de sistemas adaptables

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