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Master en Inteligencia Artificial y Deep Learning
Garantizadas
Abierta
Online
1500 H
BECA
20 %
Precio: 1695 EUR
AHORA: 1356 EUR
Hasta el 26/05/2022
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
1356 €
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1156 €/mes
Presentación
Según un estudio de Constellation Reserach, en 2025 el mercado de la inteligencia artificial superará los 100 mil millones de dólares. Asimismo, el 61% de las organizaciones que realizan una estrategia de innovación utiliza la IA para identificar oportunidades. Este hecho, ha provocado un incremento de la búsqueda de profesiones con conocimientos en el sector. Conviértete en el candidato ideal con el Master Inteligencia Artificial y Deep Learning
plan de estudios
Para qué te prepara
El Master Inteligencia Artificial y Deep Learning, te proporcionará los conocimientos necesarios para que puedas introducirte en la IA, por medio de sus algoritmos. En cuanto al Machine Learning, conseguirás llevar a cabo la extracción de la estructura de datos. Del mismo modo llevarás a cabo la aplicación del chatbots y el data science, mientras que desarrollarás el Deep learning y conocerás el Iot en la industria en la industria 4.0.
Objetivos
- Aprender a manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente.
- Dominar el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para descifrar el comportamiento humano.
- Construir sistemas inteligentescapaces de dar respuesta a la demanda actual, mejorando la eficiencia y el rendimiento.
- Conocer el desarrollo de chatbots, como vía para mejorar la experiencia de los clientes.
- Construir una red neuronal artificial a través del sistema Deep Learning.
- Aplicar la visión artificial y elaborar protocolos de actuación a través de ioty su aplicación en la industria 4.0.
A quién va dirigido
El Master Inteligencia Artificial y Deep Learning está orientado a los profesionales de la Informática que desean acceder a un sector en pleno auge y de los más demandados en el mercado laboral. También es interesante para cualquier estudiante que desea profundizar en la IA como área donde desarrollar su trayectoria profesional.
Salidas Profesionales
El Master Inteligencia Artificial y Deep Learning tras la conclusión de los contenidos teóricos y con la finalización de las prácticas garantizadas será la puerta de acceso a ocupar puestos tan demandados como Consultor Data Mining, Data Scientist, Machine Learning Scientist, Consultor NLP, Machine Learning Engineer, Responsable de Inteligencia Artificial, AI Developer, Arquitecto de Sistemas de IA o Ingeniero en Visión Artificial.
temario
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- Tipos de inteligencia artificial
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
- Introducción
- Algoritmos
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Clasificadores
- Algoritmos
- Componentes
- Aprendizaje
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
- Introducción a la Inteligencia artificial
- El Test de Turing
- Agentes Inteligentes
- Aplicaciones de la inteligencia artificial
- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
- VoiceBots
- Desafios para los Chatbots
- Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
- Usos y beneficios de los chatbots
- Diferencia entre bots, chatbots e IA
- Áreas de aplicación de Chatbots
- Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
- Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
- La visión artificial: definiciones y aspectos principales
- Ópticas
- Iluminación
- Cámaras
- Sistemas 3D
- Sensores
- Equipos compactos
- Metodologías para la selección del hardware
- Algoritmos
- Software
- Segmentación e interpretación de imágenes
- Metodologías para la selección del software
- Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
- Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
- Descripción general OpenCV
- Instalación OpenCV para Python en Windows
- Instalación OpenCV para Python en Linux
- Anaconda y OpenCV
- Manejo de archivos
- Leer una imagen con OpenCV
- Mostrar imagen con OpenCV
- Guardar una imagen con OpenCV
- Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
- Funciones de dibujo
- Redimensión de imágenes
- Erosión de imágenes
- Desenfoque de imágenes
- Bordeado de imágenes
- Escala de grises en imágenes
- Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
- Erosión y dilatación de imágenes
- Umbrales simples
- Umbrales adaptativos
- Umbral de Otsu
- Contornos de imágenes
- Incrustación de imágenes
- Intensidad en imágenes
- Registro de imágenes
- Extracción de primer plano
- Operaciones morfológicas en imágenes
- Pirámide de imágen
- Analizar imágenes usando histogramas
- Ecualización de histogramas
- Template matching
- Detección de campos en documentos usando Template matching
- Espacios de color en OpenCV
- Cambio de espacio de color
- Filtrado de color
- Denoising de imágenes en color
- Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
- Detección de líneas
- Detección de círculos
- Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
- Detectar esquinas (método Harris)
- Encontrar círculos y elipses
- Detección de caras y sonrisas
- Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
- Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
- Características CPS
- Componentes CPS
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
metodología
Campus virtual
Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.
Materiales didácticos
Apoyo al alumno durante su formación.
Material Adicional
Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
Centro de atención al estudiante (CAE)
Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.
INESEM emplea
Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
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Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.
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Clases online
Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.
becas
Becas y financiación
Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Inesem.
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20%
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Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 20% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.
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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.
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Beca Emprende
Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.
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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.
Financiación 100% sin intereses
Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el
Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía
email
en formacion@inesem.es
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
* Becas no aplicables a formación programada.
titulación
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.”
![Titulacion de INESEM]( "Titulacion de INESEM")
Titulación:
INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 30 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
claustro
Claustro de profesores:
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la UGR. Cuenta con más de 5 años de experiencia y vocación en el ámbito de las tecnologías TIC y la programación de aplicaciones informáticas. Especializado en data science, big data y business intelligence y apasionado por la Inteligencia Artificial.
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Daniel Rodriguez
Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas, analista programador de aplicaciones web usando la plataforma de desarrollo ASP.NET con C# así también como desarrollo de aplicaciones usando PHP. Experto en bases de datos SQL Server y MySql y conexión con aplicaciónes web mediante ORM como NHibernate y Entity Framework además del uso de ADO.net. Actualmente jefe de proyecto en Innoforma Elearning Technologies.
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Víctor Acosta Gómez
Ingeniero superior en desarrollo de aplicaciones informáticas por la Universidad de Granada. Cuenta con más de 25 años de experiencia en ciberseguridad y desarrollando proyectos de aplicaciones web e industriales de trazabilidad. Tiene amplia experiencia en formación ocupacional y profesional tanto presencial como elearning, colaborando como docentes en varias universidades.
Leer más
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.
Leer más
Isaías Aranda Cano
Especialista en ciberseguridad y en gestión de servicios de tecnologías de la información certificado en ITIL V3. Mas de 10 años de experiencia en tecnologías Open Source. Administrador de sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre en infraestructuras de alta demanda. Grado superior en administración de sistemas informáticos.
Leer más
Daniel Cabrera
Experto en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002. Cuenta con más de 10 años de experiencia en Administrador de Sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre, especialista en infraestructuras de alta demanda y disponibilidad. Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Autónoma de Madrid.
Leer más
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR.
Doctorando en tecnologías de la información por la UGR.
Cuenta con amplia experiencia en científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.Leer más
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¿Qué diferencia hay entre Machine Learning y el Deep Learning?
La diferencia entre ambas disciplinas erradica en su operativa. Mientras el Machine Learning trata de encontrar soluciones conforme al aprendizaje de los datos captados por sus algoritmos, el Deep Learning, va un paso más allá, y trata de crear una red neuronal artificial con la que aprender y tomar decisiones autómatas. Ambas disciplinas pertenecen al campo de la inteligencia artificial, siendo además el Deep Learning, un área dentro del Machine Learning.
Por lo tanto, el Deep Learning se basa en la creación de algoritmos de aprendizaje no supervisado, y el Machine Learning en la toma de decisiones automáticas basándose en la captación previa de datos. Consecuentemente la complejidad de ambas disciplinas requiere de una formación en Masters de Inteligencia Artificial y Deep Learning.
¿Para qué sirve la inteligencia artificial?
El aprendizaje automático o inteligencia artificial está orientado a crear complejos sistemas neuronales con los que dotar a los sistemas de habilidades que podrían ser propias de la inteligencia humana. De esta manera podrán realizar un aprendizaje autómata (Machine Learning) que podrá ser aplicado a multitud de tareas y áreas.
Los ámbitos de aplicación de asistentes virtuales, motores de búsqueda, chatbots, internet de las cosas y un sinfín de tipos de inteligencia artificial tienen su utilidad en áreas como la salud, el transporte, la ciberseguridad, las compras online, los vehículos y una larga lista de aplicaciones en nuestro día a día.
Todas estas aplicaciones hacen de los profesionales formados en Masters de Inteligencia Artificial y Deep Learning, piezas cotizadas en el panorama laboral actual.
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