Máster online
Duración : 12 Meses
El Máster en Desarrollo Web Full Stack & IA es una oportunidad única para adentrarte en el vibrante mundo del desarrollo web y la inteligencia artificial, dos sectores en auge con una demanda laboral creciente. Con un enfoque integral, este máster te capacita para convertirte en un profesional del desarrollado Full Stack, dominando desde el frontend con HTML, CSS y JavaScript, hasta el backend con PHP y MySQL. Además, te adentrarás en el fascinante campo de la inteligencia artificial, explorando machine learning, deep learning y el potencial de herramientas como ChatGPT. Adquirirás habilidades prácticas en Python, optimización de aplicaciones y manejo de bases de datos SQL y NoSQL. Este máster online ofrece la flexibilidad que necesitas para compaginarlo con otras responsabilidades.
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Objetivos
· Dominar el desarrollo Full Stack con HTML, CSS y JavaScript. · Implementar backend robusto con PHP y bases de datos MySQL. · Utilizar frameworks de PHP para optimizar rendimiento web. · Diseñar APIs seguras y eficientes para aplicaciones web. · Aplicar técnicas de Machine Learning y Deep Learning en proyectos. · Integrar modelos de IA con Python para soluciones avanzadas. · Desarrollar aplicaciones interactivas usando bases de datos SQL y NoSQL.
A quién va dirigido
El Máster en Desarrollo Web Full Stack & IA está dirigido a profesionales y titulados en informática, ingeniería o áreas afines que deseen profundizar sus conocimientos en desarrollo web Full Stack y tecnologías de inteligencia artificial. Ideal para quienes buscan actualizarse en programación, gestión de bases de datos e inteligencia artificial.
Temario completo de este curso
Módulo 1. Programación: full stack development
Unidad didáctica 1. ¿qué significa full stack development?
Unidad didáctica 2. Campos de aplicación full stack developer
Unidad didáctica 3. Gestión de versiones: git
Unidad didáctica 4. Lenguaje html
Unidad didáctica 5. Hojas de estilo css
Unidad didáctica 6. Javascript
Unidad didáctica 7. Backend con php y mysql
Unidad didáctica 8. Frameworks y entornos web
Módulo 2. Analista programador php
Unidad didáctica 1. Introducción a php
Unidad didáctica 2. Programación orientada a objetos en php
Unidad didáctica 3. Trabajo con bases de datos en php
Unidad didáctica 4. Programación web con php
Unidad didáctica 5. Frameworks de php
Unidad didáctica 6. Seguridad en aplicaciones web con php
Unidad didáctica 7. Optimización y rendimiento en php
Módulo 3. Desarrollo web
Unidad didáctica 1. Principios del desarrollo web
Unidad didáctica 2. Estructura de un sitio web
Unidad didáctica 3. Entornos de desarrollo web: ides
Unidad didáctica 4. Gestores de dependencias
Unidad didáctica 5. Control de versiones github
Unidad didáctica 6. Apis
Unidad didáctica 7. Optimización de carga
Unidad didáctica 8. Accesibilidad web
Unidad didáctica 9. Sistemas gestores de contenidos (cms)
Unidad didáctica 10. Seguridad
Módulo 4. Inteligencia artificial, machine learning y deep learning: tres pilares de la computación moderna
Unidad didáctica 1. Fundamentos de inteligencia artificial
Unidad didáctica 2. Futuro de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 3. Introducción al machine learning
Unidad didáctica 4. Extracción de estructura de los datos: clustering
Unidad didáctica 5. Redes neuronales y deep learning
Unidad didáctica 6. Sistemas de elección
Unidad didáctica 7. Deep learning con python, keras y tensorflow
Módulo 5. Inteligencia artificial con chatbots y copilot
Unidad didáctica 1. El potencial de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 2. ¿qué es una herherramienta copilot?
Unidad didáctica 3. Introducción a los modelos de lenguaje (llm)
Unidad didáctica 4. Chatgpt: fundamentos y funcionamiento
Unidad didáctica 5. Gemini: la propuesta de google
Unidad didáctica 6. Bing chat: el modelo de microsoft
Unidad didáctica 7. Aspectos técnicos avanzados
Unidad didáctica 8. Copilot con diferentes chatbots
Módulo 6. Inteligencia artificial para programadores
Unidad didáctica 1. Aprendizaje automático (machine learning)
Unidad didáctica 2. Redes neuronales artificiales (rna)
Unidad didáctica 3. Procesamiento de lenguaje natural (natural language processing - Nlp)
Unidad didáctica 4. Visión artificial
Unidad didáctica 5. Procesamiento de datos masivos (big data) en inteligencia artificial
Unidad didáctica 6. Optimización y sintonización de modelos de ia
Unidad didáctica 7. Aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning)
Unidad didáctica 8. Despliegue y producción de modelos de ia
Módulo 7. Python y chatgpt
Unidad didáctica 1. Introducción a python. Instalación y configuración de entorno de desarrollo
Unidad didáctica 2. Tipos de datos, variables, operadores y expresiones
Unidad didáctica 3. Control del flujo: bucles y condicionales en python
Unidad didáctica 4. Colecciones de datos: tuplas, conjuntos, diccionarios, pilas y colas en python
Unidad didáctica 5. Funciones, recursividad y paso por valor y referencia en python
Unidad didáctica 6. Clases y objetos en python
Unidad didáctica 7. Manejo de ficheros, entradas y salidas
Unidad didáctica 8. Bibliotecas y módulos en python
Unidad didáctica 9. Introducción a chatgpt y su integración con python
Unidad didáctica 10. Aplicaciones prácticas de chatgpt con python
Unidad didáctica 11. Optimización y escalabilidad de aplicaciones con chatgpt
Unidad didáctica 12. Desarrollo de una aplicación integrada con chatgpt
Módulo 8. Bases de datos sql y nosql
Unidad didáctica 1. Introducción a las bases de datos
Unidad didáctica 2. Fundamentos de sql
Unidad didáctica 3. Consultas y subconsultas en sql
Unidad didáctica 4. Modelado de datos relacionales
Unidad didáctica 5. Mysql
Unidad didáctica 6. Mongodb
Unidad didáctica 7. Otros sgbd sql relevantes
Unidad didáctica 8. Otros sgbd nosql relevantes
Unidad didáctica 9. Integración de bases de datos sql y nosql
Módulo 9. Proyecto fin de máster