Trabajos Fin de M√°ster

TFM Inteligencia Artificial: Hazlo Perfecto

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El TFM en inteligencia artificial es el resultado de un gran desarrollo tecnológico que involucra la programación, la intención y la genialidad humana. Este persigue otorgar inteligencia a máquinas artificiales y eso las hace capaz de pensar por sí solas. Asimismo, en el máster de inteligencia artificial se estructura un fuerte componente de investigación que finalmente se concreta en el trabajo final de máster (TFM Inteligencia Artificial).

Entonces, si hablamos del máster en inteligencia artificial, donde compartimos con máquinas inteligentes, hay que ser ingenioso en lo que haremos como investigación final.

En ese sentido, requerimos altos conocimientos y competencias de programación y desarrollo informático.  Pero además, debemos ser capaces de llevar nuestros conocimientos de máquinas inteligentes, al campo cotidiano, a la educación, la salud, economía y en todas las áreas de conocimiento.

Lo anterior, lo podemos afirmar, porque la inteligencia artificial está en todo y sigue avanzando con más profundidad. De ahí, la importancia de realizar este máster y elaborar el trabajo final de máster (TFM Inteligencia Artificial) que realmente aporte al conocimiento colectivo.

Por ello, nuestra propuesta de investigación debe ser novedosa, pero al mismo tiempo tiene que ajustarse a las normas de la universidad. Es aquí donde destacan las propuestas que nacen desde ella y que se ofrecen a estudiantes matriculados en el trabajo final de máster (TFM Inteligencia Artificial).

 

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Propuestas del TFM de Inteligencia Artificial

En primer lugar, estas propuestas destacan en las líneas que se publican en cada ciclo académico. Por esta razón, en ellas, el estudiante del máster se postula al tema y tendrá un tutor designado que estará altamente especializado.

Asimismo, para elaborar el trabajo final de m√°ster tenemos que mostrar competencias y conocimientos adquiridos a lo largo del m√°ster.

Finalmente, realizar una investigación novedosa y una presentación que corresponda con este conocimiento. Por todo ello, debemos ser impactantes y profundos, mostrando nuestras competencias tecnológicas e informáticas en la defensa oral.

Recuerda que entre las asignaturas obligatorias es necesario conocer las redes neuronales, visión artificial o el sistema inteligente basado en deep learning.

 

Orientaciones del TFM

También existen diferentes tipos de percepciones y acciones que pueden ser recibidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y mecánicos en máquinas, impulsos eléctricos u ópticos en computadoras, y por las entradas y salidas de bits del software y su entorno de software.

También hay una serie de categorías:

B√ļsqueda heur√≠stica. Podemos definir la heur√≠stica como una estrategia que limita significativamente la b√ļsqueda de soluciones a grandes √°reas de problemas. Por tanto, cuando nos enfrentamos a un problema, nos ayuda a elegir bifurcaciones dentro de un gr√°fico con m√°s posibilidades; esto limita la b√ļsqueda, aunque no siempre se garantiza una soluci√≥n adecuada.

Representaci√≥n del conocimiento. Cuando se trata de encontrar soluciones adecuadas a los problemas planteados, la representaci√≥n es un tema clave. Si analizamos este t√©rmino m√°s de cerca, encontramos varias definiciones: la representaci√≥n del conocimiento es una combinaci√≥n de estructuras de datos y procedimientos de interpretaci√≥n que, cuando son usados ‚Äč‚Äčcorrectamente por un programa, pueden exhibir un comportamiento inteligente.

Otra caracter√≠stica importante es la inclusi√≥n en los programas de inteligencia artificial, aunque por separado, del conocimiento y de la unidad que controla y dirige la b√ļsqueda de soluciones. Teniendo esto en cuenta, estos programas facilitan su modificaci√≥n, ampliaci√≥n y renovaci√≥n.

Razonar que cualquiera puede hacer esto ha demostrado ser uno de los aspectos m√°s dif√≠ciles de modelar ¬ędentro¬Ľ de una computadora. El sentido com√ļn a menudo nos ayuda a anticipar muchos hechos y fen√≥menos generales, pero, como dijimos, es muy dif√≠cil representarlos en una computadora, ya que el razonamiento es casi siempre inexacto, y sus conclusiones y las reglas en las que se basan son solo aproximadamente correctas.

Idiomas, entornos y herramientas de inteligencia artificial. En inteligencia artificial se han desarrollado diferentes lenguajes específicos para distintas áreas de aplicación. Este tipo de software ofrece una excelente modularidad.

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