Código:170186
To provide a comprehensive understanding of the paradigms, theories, and concepts that entail autonomous systems and the broad knowledge that enable the creation of artificial autonomous systems (AAS) that embody intelligent behavior (Intelligent Artificial Autonomous Systems – IAAS). Also to provide a solid basis for practical implementation of IAAS using existing technologies; and explore future research needed to evolve toward the most capable IAAS.
Dictado en inglés
Días:
Lunes 07 a Viernes 11 (07:30 a. m. a 1:30 p. m.)
Evaluación final - Viernes 11 (1:30 p. m. a 3:30 p. m.)
Horas: 32
Lugar: Pabellón H (Laboratorio el jueves 10)
Pre-requisito:
- (50) créditos académicos aprobados.
- Estadística Aplicada 1
Código:170187
This seminar focuses on opportunities as well as strategies, platforms, and limitations of business over the Internet. The concept of electronic business (e-business) and a number of alternative business models will be discussed. Specifically, the seminar addresses the technological foundations of the Internet and the macro environments of e-business as determinants of profitability and influencers for business models.
Dictado en inglés
Días:
Lunes 07 a Viernes 11 (07:30 a. m. a 10:30 a. m.)
Evaluación final - Viernes 11 (9:30 a. m. a 11:30 a. m.)
Horas: 16
Lugar: Pabellón H
Pre-requisito:
- (50) créditos académicos aprobados.
Código:170188
El objetivo del curso es proporcionar a los estudiantes los fundamentos, técnicas y aspectos prácticos de la tecnología de minería de textos o analítica textual desde documentos no estructurados, para apoyar la toma de decisiones en diversas áreas de aplicación industrial/comercial (ej. Inteligencia de negocios, sistemas inteligentes de búsqueda, categorización de documentos, análisis de opiniones, predicción de conductas, etc).
Dictado en español
Días:
Martes 08 a Viernes 11 (10:30 a. m. a 1:30 p. m.) (2:30 p. m. a
7:30 p. m. *incluye coffe break)
*Break de almuerzo: 1:30 p. m. a 2:30 p. m.
Evaluación final - Viernes 11 (5:30 p. m. a 7:30 p. m.)
Horas: 32
Lugar: Pabellón H (Laboratorio el jueves 10)
Pre-requisito:
- (50) créditos académicos aprobados.
- Estadística Aplicada 1.
Código:170189
Aprender a analizar redes sociales. Conocer las tecnologías Big Data para el análisis de redes. Aprender la teoría de redes complejas y su aplicación al análisis de datos. Aprender las aplicaciones que tiene análisis de redes en la industria. Conocer el potencial y la información de los datos extraídos de redes sociales.
Dictado en español
Días:
Lunes 07 a Viernes 11 (10:30 a. m. a 1:30 p. m.)
Evaluación final - Viernes 11 (12:30 a. m. a 2:30 p. m.)
Horas: 16
Lugar: Pabellón H (Laboratorio B-501 el jueves 10)
Pre-requisito:
- (50) créditos académicos aprobados.