Master en Inteligencia Artificial y Deep Learning

Master en Inteligencia Artificial y Deep Learning

INESEM Business School

Máster online


1.495 

Duración : 12 Meses

El Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning proporciona formación en un ámbito cada vez más demandado por las empresas que apuestan por el desarrollo de software y sistemas inteligentes gracias al Deep Learning, el IOT y la visión artificial, así como la construcción de sistemas artificiales con capacidad de interacción con su entorno y los usuarios.Este Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning busca formar a profesionales en uno de los sectores laborales más demandados en la actualidad, el del comportamiento inteligente y automatizado de cualquier sistema. Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías y tienes inquietudes sobre todo lo que nos depara el futuro tecnológico, este es tu máster.En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista asesorado por un equipo docente especialista en el sector.



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Objetivos

- 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.



A quién va dirigido

Este Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning busca formar a profesionales en uno de los sectores laborales más demandados en la actualidad, el del comportamiento inteligente y automatizado de cualquier sistema. Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías y tienes inquietudes sobre todo lo que nos depara el futuro tecnológico, este es tu máster.


Temario completo de este curso

Módulo 1. Introducción a la inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial
Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial
Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data
Unidad didáctica 5. Sistemas expertos
Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial
Módulo 2. Introducción aprendizaje automático (machine learning)
Unidad didáctica 1. Introducción al machine learning.
Unidad didáctica 2. Extracción de estructura de los datos: clustering.
Unidad didáctica 3. Sistemas de recomendación.
Unidad didáctica 4. Clasificación.
Unidad didáctica 5. Redes neuronales y deep learning.
Unidad didáctica 6. Sistemas de elección.
Módulo 3. Procesamiento de lenguaje natural (pln)
Unidad didáctica 1. Introducción al pln
Unidad didáctica 2. Recursos para el pln
Unidad didáctica 3. Computación de la sintaxis para el pln
Unidad didáctica 4. Computación de la semántica para el pln
Unidad didáctica 5. Recuperación y extracción de la información
Módulo 4. Chatbots e inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. ¿qué es la inteligencia artificial?
Unidad didáctica 2. ¿qué es un chatbot?
Unidad didáctica 3. Relación entre ia y chatbots
Unidad didáctica 4. ámbitos de aplicación chatbots
Módulo 5. Data science
Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales
Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
Unidad didáctica 4. Análisis de los datos
Módulo 6. Desarrollo de deep learning
Unidad didáctica 1. Deep learning con python, keras y tensorflow
Unidad didáctica 2. Sistemas neuronales
Unidad didáctica 3. Redes de un sola capa
Unidad didáctica 4. Redes multicapa
Unidad didáctica 5. Estrategias de aprendizaje
Módulo 7. Visión artificial y su aplicación en la industria 4.0
Unidad didáctica 1. La visión artificial: definición y aspectos principales
Unidad didáctica 2. Componentes de un sistema de visión artificial
Unidad didáctica 3. Procesado de imágenes mediante visión artificial
Unidad didáctica 4. Aplicaciones de la visión en la industria 4.0
Módulo 8. Iot (internet de las cosas) y sistemas ciberfísicos en la industria 4.0
Unidad didáctica 1. Internet de las cosas
Unidad didáctica 2. Sistemas ciberfísicos
Módulo 9. Proyecto fin de máster
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