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5 Meses / 200 Horas
Septiembre 2026
Aplica Inteligencia Artificial desde el primer día.
El Máster en Deep Learning te ofrece un recorrido completo por las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning , base necesaria para desarrollar disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos, entre otros.
¿Por qué Deep Learning?
- Nº1 Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
Fuente: Glassdoor.
- La demanda de especialistas en inteligencia artificial ha aumentado +74% en los últimos 4 años.
Fuente: LinkedIn.
Algunas de las salidas profesionales que estarán a tu alcance:
- Data Scientist
- Data Engineer
- Data Analyst
- Deep Learning Expert
- Business Analyst
3.8 estrellas promedio basado en 5 opiniones de Máster en Deep Learning.
Módulo 1 Máster en Deep Learning
- Deep Learning: Conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Se utilizarán las herramientas más importantes y se implementarán soluciones prácticas.
- Computer Vision: Un recorrido desde filtros de procesamiento básico a técnicas de reconocimiento de patrones mediante redes neuronales convolucionales.
- Natural Language Processing: Conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural.
- Entrepreneurship II: Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.
- Machine Learning II: Aprendizaje no supervisado. Métodos de clustering, selección de componentes principales, etc.
- Reinforcement Learning: Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, métodos de aproximación, etc
- Machine Learning III: Técnicas avanzadas de Machine Learning. Revisión de las últimas novedades y el futuro del Machine Learning
- Kaggle Challenge: Escogerás y desarrollarás un reto para medirte con los mejores profesionales del mundo y así valorar lo que has aprendido.
- Final Project: Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos durante el Máster.
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