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5 Meses / 200 Horas
Septiembre 2024
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.
El máster te proporcionará todos los conocimientos y herramientas para liderar la estrategia, creación y evolución continua del producto.
Aprende técnicas de Design Research, entiende el ciclo de vida del producto digital, desarrolla el producto a través de metodologías ágiles y toma las decisiones más optimizadas a través de la medición de métricas y OKRs.
NUCLIO DIGITAL SCHOOL
El Máster en Tecnologías de la Información Geográfica y Ciencia de Datos Espaciales ofrece la posibilidad de formarse como experto en el uso de información geográfica de forma completa para poder extraer el máximo potencial de los datos con componente espacial, teniendo en cuenta todo el proceso que comporta desde su obtención hasta el análisis y publicación de datos espaciales...
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En tan solo 80 horas, este curso de Mioti te invita a explorar el potencial del Internet de las Cosas y las tecnologías digitales. Podrás aprender en TheCube Madrid, un centro de innovación y tecnología especializado en tecnologías digitales, equipado con la última tecnología.
Su objetivo es educar a directivos de la empresa, equipándolos con los conocimientos necesarios para comprender los nuevos modelos de negocio y vislumbrar las nuevas formas de hacer negocios...
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Más de un 80% de empresas españolas demandan especialistas en sistemas cloud. Y es que en la era de la digitalización, todas las compañías buscan profesionales de la nube para utilizar los recursos que ofrece la red para mejorar su eficiencia, reducir costes y aumentar la productividad.
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Que la tecnología ha sido la parte más importante de la evolución del último siglo es algo obvio pero son muchas las personas que todavía no comprenden la importancia que los programadores han tenido en dicha evolución durante, por lo menos, los últimos cincuenta años: su rol es crucial para comprender la evolución en la sistematización de tareas y el manejo de la información, algo que hoy en día damos por hecho...
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Los sistemas robóticos incluyen tres componentes esenciales: un mecanismo mecánico que interactúa con su entorno, un sistema sensorial que le permite percibir datos del mismo y un sistema de control y toma de decisiones que permite controlar el comportamiento del robot para lograr un fin determinado.
En este curso aprenderemos a construir un robot con estos componentes de manera sencilla utilizando el entorno de desarrollo Arduino de bajo coste y gran facilidad de uso para usuarios noveles...
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