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Duración

Duración del Máster en Inteligencia Artificial: 60 ECTS, 1 año
Fechas de inicio del master: Octubre de 2018

Requisitos

Perfil de acceso

Graduados con perfil tecnológico interesados en los últimos avances, especialmente en el área de la computación y la automatización. Dado que los fundamentos que sustentan las técnicas en machine learning y algoritmos de optimización tienen un marcado carácter matemático, se recomienda que el alumno tenga una inclinación favorable a la misma.

Requisitos de acceso

¿ Título de grado o nivel equivalente en la rama científico-técnica, con formación matemática.

¿ Experiencia en programación deseada (cualquier lenguaje de programación orientada a objetos)

¿Que Salidas Profesionales tiene el curso?

Este máster en Inteligencia Artificial prepara a los alumnos para incorporarse a un mercado laboral muy competitivo en varias capacidades:

Analista de datos (Big Data)

Ingeniero de software (desarrollo de algoritmos)

Machine Learning Engineer

Programador de Inteligencia Artificial

Descripción

Con el Máster en Inteligencia Artificial obtendrás un conocimiento teórico con un enfoque práctico sobre una variedad de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas utilizadas en la industria, proporcionándoles las herramientas necesarias para aplicar deep learning y la optimización computacional a problemas complejos.

La Inteligencia Artificial deja de ser ciencia ficción para pasar a ser una colección de herramientas para resolver problemas a varios niveles, automatizando procesos que antes requerían intervención humana, detección de fraude bancario, estimación de riesgos, traducción de textos, diagnóstico médico o conducción autónoma, o haciendo posibles procesos antes inconcebibles, identificación de patrones de consumo o predicción de crímenes, y se utiliza en las aplicaciones más innovadoras en el mundo de hoy, conducción autónoma, visión, lenguaje natural, videojuegos.

La inteligencia artificial es una de las ramas de la Informática, con fuertes raíces en otras áreas como la lógica y las ciencias cognitivas, que goza de una gran popularidad tanto en el área de la investigación como a nivel comercial, se usa frecuentemente para referirse a diversos campos dentro de la informática, incluyendo el aprendizaje automático (machine learning), razonamiento y planificación, minería de datos (data mining) o la optimización computacional. Así pues, la Inteligencia Artificial busca entender y reproducir los procesos que resultan en un comportamiento inteligente utilizando un marco matemático-científico.

Y las diferentes aplicaciones que se están desarrollando durante este año en las que se usa inteligencia artificial se aplican para mejorar la relación con el usuario en todos los aspectos, tanto comercial como de navegación:

Generación de lenguaje natural

Reconocimiento de voz

Agentes virtuales

Plataformas machine learning

Hardware optimizado con IA

Manejo de decisiones

Plataformas de aprendizaje profundo

Biométricas

Automatización de procesos robóticos

Analíticas de texto y NLP

Al finalizar el Master en Inteligencia Artifical serás capaz para seguir los avances tecnológicos en el área de la Inteligencia Artificial.

Los objetivos principales del Master en Inteligencia Artificial son:

Comprender los fundamentos teóricos en las aplicaciones de Inteligencia Artificial.

Familiarizarse con el uso de las librerías y herramientas más comunes en la industria.

Dominar técnicas avanzadas en machine learning y optimización computacional.

Aprender el papel de la Inteligencia Artificial en el mundo actual.

Aprender algoritmos de búsqueda heurística y su papel en la creación de planes.

Capacidad para seguir los avances tecnológicos en el área de la Inteligencia Artificial.

Temario

Introducción a Python

Matemáticas para la Inteligencia Artificial

Optimización Computacional

Razonamiento Aproximado

Aprendizaje Supervisado

Aprendizaje no Supervisado

Redes Neuronales Artificiales

Aplicaciones Avanzadas

Herramientas para Deep Learning

Proyecto Fin de Máster

El Trabajo de Fin de Máster requiere que el alumno produzca un proyecto original en el marco de Machine Learning y algoritmos de optimización. Debe servir para demostrar las competencias adquiridas en la parte lectiva del máster.

El TFM se inicia tras haber completado la docencia de las asignaturas del máster y se realiza bajo la supervisión del profesorado de la universidad, con la posibilidad de incluir un supervisor externo de la industria.

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