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Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data

Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data

INESEM Business School

Máster online

Descuento Lectiva
2.460 € 1.895

Duración : 12 Meses

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Objetivos

Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente. Crear y administrar sistemas expertos. Crear y desarrollar chatbots gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN). Desarrollar un sistema de Deep Learning. Descubrir la visión artificial, el iot y su aplicación para la industria 4.0.

A quién va dirigido

Está orientado a profesionales que deseen actualizarse y adaptarse a campos en pleno auge tecnológico como el machine learning, la inteligencia artificial y el deep learning. Además, también está pensado para aquellos estudiantes que busquen una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral a través de sus prácticas garantizadas.

Requisitos

No presenta requisitos previos.

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. Machine learning y deep 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
  • Unidad didáctica 7. Deep learning con python, keras y tensorflow
  • Unidad didáctica 8. Sistemas neuronales
  • Unidad didáctica 9. Redes de una sola capa
  • Unidad didáctica 10. Redes multicapa
  • Unidad didáctica 11. Estrategias de aprendizaje

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. 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 6. Programación de visión artificial con python y opencv

  • Unidad didáctica 1. Introducción e instalación de opencv
  • Unidad didáctica 2. Manejo de ficheros, cámaras e interfaces gráficas
  • Unidad didáctica 3. Tratamiento de imágenes
  • Unidad didáctica 4. Histogramas y template matching
  • Unidad didáctica 5. Colores y espacios de color
  • Unidad didáctica 6. Detección de caras y extracción de características
  • Unidad didáctica 7. Aprendizaje automático

Módulo 7. 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 8. Proyecto fin de máster

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