Online
Modalidad Abierta
El Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning busca la formación en un ámbito cada vez más demandado por multitud de empresas que apuestan por el desarrollo de software y sistemas inteligentes gracias a la aplicación de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning, el IOT y el Deep Learning. Promoviendo una revolución en la empresa con la Industria 4.0.
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.
Mediante la realización de este Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning podrás trabajar como Director de proyectos en inteligencia artificial, Ingeniero Software y Programador de Inteligencia Artificial en proyectos de Deep learning, entre otros muchos campos.
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
- Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente.- Construir sistemas inteligentes capaces de dar respuesta a la demanda actual.- Conocer el desarrollo de chatbots.- Desarrollar un sistema Deep Learning.- Descubrir la visión artificial, el iot y su aplicación para la industria 4.0.
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALMÓDULO 2. INTRODUCCIÓN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERINGUNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓNMÓDULO 3. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓNMÓDULO 4. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 1 .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTSUNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTSMÓDULO 5. DATA SCIENCEUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALESUNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOSMÓDULO 6. DESARROLLO DE DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOWUNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALESUNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES DE UNA SOLA CAPAUNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES MULTICAPAUNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJEMÓDULO 7. VISIÓN ARTIFICIAL Y SU APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
>UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALESUNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0MÓDULO 8. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTERNET DE LAS COSASUNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOSMÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER
