Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

ENIIT Innova Business School

Máster online


2001-3000 €

Duración : 1 Año

Ya puedes realizar este curso Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial con el que aprenderás a tomar decisiones sobre tecnologías para resolver cada problema en cada situación especifica.

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Objetivos

Al finalizar el máster, los alumnos estarán preparados para construir modelos de Aprendizaje Automático para resolver un amplio abanico de problemas. Estas técnicas permitirán al alumno la construcción de chatbots, profiling de clientes, predicciones a futuro de series temporales y muchas más aplicaciones muy demandadas en la actualidad.

A quién va dirigido

Va dirigido a Titulados Superiores con perfil técnico o en las diferentes áreas relacionadas con la tecnología. Titulados Superiores en áreas relacionadas con Big Data. Profesionales o titulados en estadística, Ingenierías, física o Matemáticas. Emprendedores, desempleados y todos aquellos que quieran formarse en una disciplina de máxima actualidad, siempre que tengan formación o experiencia en el ámbito tecnológico

Temario completo de este curso

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
150 horas / 6 créditos.

  • El estado del arte de la inteligencia artificial en ciencia e industria.
  • Metodología de diseño de modelos Machine Learning
  • Base teórica probabilística para entender cómo funciona la inteligencia artificial a bajo nivel.

MÓDULO 2. MACHINE LEARNING: CLASIFICADORES Y CONCEPTOS
220 horas / 9 créditos

Se estudian en esta asignatura varios algoritmos de Aprendizaje Supervisado como:

  • Regresión Linear, Polinómica y Logística.
  • Árboles de decisión, Random Forest, Naive Bayes, K-NN y SVM.

MÓDULO 3. REDES PROFUNDAS
220 horas / 9 créditos

  • Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua.

MÓDULO 4. MACHINE LEARNING CON PYTHON Y TÉCNICAS DE VECTORIZACIÓN
220 horas / 9 créditos

  • Programación básica con Python
  • Python y Machine Learning.
  • Uso de las librerías más comunes en la implementación de sistemas de aprendizaje automático.
  • Estudio y uso de técnicas de vectorización con Tensor Flow.
  • Aplicaciones de análisis de datos con Python.

MÓDULO 5. REDES COGNITIVAS Y PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
200 horas / 8 créditos

  • Redes Cognitivas
  • Redes Secuenciales
  • Procesamiento del Lenguaje Natural

MÓDULO 6. PROCESAMIENTO MULTI-MÁQUINA
175 horas / 7 créditos

  • Construcción de modelos y procesado de información con Spark y MLlib.

MÓDULO 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER.
300 horas / 12 créditos

  • Introducción a la realización de Aprendizaje Automático.
  • Pautas esenciales para la organización del proyecto.
  • Realización del Proyecto Fin de Máster.
  • Presentación telemática
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