Máster en Inteligencia Artificial

Máster y Postgrado

  

A distancia / Online

  

Convocatoria Abierta

  

400 horas

  

Beca. Promoción

Descripción

¿Qué es Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) se refiere al estudio, desarrollo y aplicación de técnicas informáticas que les permiten a las computadoras adquirir ciertas habilidades propias de la inteligencia humana.

Algunas de estas son:


  • Entender las situaciones y los contextos.

  • Identificar objetos y reconocer sus significados.

  • Analizar y resolver problemas.Aprender a realizar nuevas tareas.

  • Comprender el lenguaje natural.

  • Reconocer imágenes.


Objetivos

1. Adquirirás una visión integradora de la Inteligencia Artificial y el dominio de técnicas avanzadas de Machine Learning, Deep Learning, Natural, Language Processing (NLP), Artificial Vision.
2. Conocerás los procesos de diseño, desarrollo e implementación de sistemas inteligentes por medio del uso de técnicas de Inteligencia Artificial y computación en la nube.
3. Pondrás en práctica los conocimientos teóricos con las herramientas y librerías de software más utilizadas en la industria: Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, Skit-Learn…),TensorFlow, Keras, Anaconda, Jupyter Notebooks…
4. Aprenderás qué es la Inteligencia Artificial de una forma práctica mediante casos reales y utilizarás las herramientas y técnicas algorítmicas más punteras en el estado del arte para resolverlos

Requisitos

Este programa está dirigido a personas de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con la Inteligencia Artificial. Los perfiles pueden ser de tres tipos:

  • Perfiles TIC: Personas con conocimientos en informática y programación, ya sea que tengan conocimientos en el área y estén buscando su primer empleo o que ya estén trabajando en el sector TI y quieran especializarse en Inteligencia Artificial.
  • Perfiles cuantitativos: Graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística, matemáticas, ingenierías, física… que quieran dedicarse a la inteligencia artificial profesionalmente.
  • Perfiles de negocio: Graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en dirigir equipos, liderar proyectos y vender proyectos de Inteligencia Artificial. Este máster les permitirá adquirir un background técnico sólido en esta área.

Temario

Módulo 1: Nociones teóricas iniciales

  • Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data?
  • Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
  • Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Módulo 2: Herramientas básicas
  • Primeros pasos con R
  • Programación en Python
  • Linux Shell essentials
  • Introducción al ecosistema Big Data
  • Introducción a la programación distribuida
  • Programación distribuida: Py-Spark
  • Visión general del ecosistema de bases de datos NoSQL (Clave-valor, Columnares, Documentales y de Grafos)
  • NoSQL: MongoDB con PyMongo
  • Herramientas y técnicas de visualización
  • Visión general de las herramientas Cloud disponibles
Módulo 3: Algoritmos de Machine Learning y su implementación
  • ¿Qué es un modelo de machine learning? ¿Qué es el entrenamiento? ¿Cómo valido que mis modelos generalizan correctamente?
  • Regresión Lineal
  • Regresión Logística
  • Algoritmos de agrupamiento (K-Means, Clustering espectral, Clustering jerárquico…)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Árboles de Decisión y Random Forests
  • K Nearest Neighbors (KNN)
  • Redes Bayesianas
  • Modelos Ocultos de Markov
  • Algoritmos de reducción de la dimensionalidad (PCA, t-SNE…)
  • Algoritmos de selección de modelos y búsqueda inteligente de hiper parámetros (grid search, random search, cross validation…)
  • Modelos Ensemble y Sistemas multi-agente
  • Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib…
  • Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización, estandarización…)
Módulo 4: Deep Learning
  • Introducción a los sistemas cognitivos y al aprendizaje profundo
  • Perceptrones multi capa (MLP)
  • Aspectos prácticos en el entrenamiento de redes neuronales y computación en GPU/TPU
  • Redes Convolucionales (CNN)
  • Redes Recurrentes (RNN)
  • Auto-Encoders
  • Redes Generativas Adversarias (GAN)
  • Deep Reinforcement Learning (DRL)
  • Deep Learning Frameworks: Keras, TensorFlow, Pytorch…
Módulo 5: Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Pre-procesamiento de texto y creación de corpus (tokenización, lematización, separación de oraciones…)
  • Conceptos clave de análisis a nivel de documento (TF-IDF, BoW…)
  • Topic Modeling (LDA y LSI)
  • Análisis morfológico y morfosintáctico (PoS Tagging)
  • Named Entity Recognition
  • Embeddings
  • Deep Learning aplicado a NLP
  • La revolución de los modelos Deep Learning de lenguaje basados en contexto (BERT, ELMo…)
  • Modelos de generación de texto y agentes conversacionales
  • Ecosistema NLP en Python: NLTK, gensim, spacy, rasa…
Módulo 6: TFM (Opcional)
  • El alumno presentará una propuesta de proyecto al docente, que utilice algoritmos y tecnologías vistos en este máster para la resolución de un problema real de negocio.
  • Una vez aprobada la propuesta el alumno lo realizará
  • Al entregarlo el docente dará su feedback y si este es positivo el alumno tendrá una mención especial en su diploma y prioridad en nuestra bolsa de empleo.

Salidas

  • Data Scientist
  • Experto en Inteligencia Artificial
  • Experto en Deep Learning
  • Experto en NLP
  • Experto en Visión Artificial o
  • Experto en dirección de proyectos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Convocatorias

Convocatoria Abierta

Financiación

Programa de becas personalizadas. OFERTA BLACK FRIDAY: Descuento del 40%: precio del curso 4795€, se queda a 1918€.

Profesores

Claustro de profesores:
Daniel Martínez García
Experto en Inteligencia Artificial con dilatada experiencia en el sector. Fue durante años director de I+D en la División de Inteligencia Artificial de Altran y actualmente dirige la parte de Inteligencia Artificial en MonoM (Grupo Álava). Tiene un máster en Big Data y otro en Deep Learning e imparte clases en universidades y escuelas de negocios.

Metodología

Otros Datos: Profesores Expertos, Formación online tutorizada, Clases/Tutorías en directo, Formación basada en la práctica y en el desarrollo de ejercicios, Acceso a Bolsa de Empleo.
 Prácticas: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.

 

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