Directorio Masters en Tecnologías de la Información Masters en Inteligencia Artificial
Módulo 7: Algoritmos de Machine Learning y su implementación (9 sesiones)
- ¿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¿)
ONLINE
Precio del Curso: 3413.00 EUROS
Dirigido a:
Para realizar nuestro máster en Inteligencia Artificial no es necesario que dispongas de titulaciones académicas previas. Si estás en alguna de estas situaciones este curso es para ti.
- Personas sin conocimientos técnicos: Estás en situación de desempleo o quieres cambiar de área a una que ofrezca grandes posibilidades laborales.
- Personas con pocos conocimientos técnicos: Has visto algo por tu cuenta o realizado alguna formación, pero deseas aprender más y dedicarte profesionalmente al campo de la Inteligencia Artificial.
- Personas que ya trabajan en el área tecnológica: eres programador y deseas aprender nuevas herramientas y tecnologías para desarrollarte profesionalmente
¡Impulsa tu carrera con nuestro Máster en Inteligencia Artificial! Participa en clases online en directo, accede a prácticas en empresas líderes y sumérgete en las últimas tecnologías del mercado. Conviértete en un profesional altamente demandado y abre las puertas a un sinfín de oportunidades laborales. ¡Inscríbete hoy y da el primer paso hacia un futuro brillante!
Herramientas y librerías que aprenderás.
- Python
- Linux
- Jupyter Lab
- Pycharm
- Spark (PySpark, Spark MLlib)
- Hadoop (HDFS, YARN)
- Mongo DB
- AWS
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Sklearn
- Keras
- TensorFlow
- NLTK
- Gensim
- TextBlob
- ChatGPT
- DALL·E 3
- OpenAI API
- Chatbots
¿Qué hace único a nuestro programa?
Las clases son basadas en proyectos, con creación de piezas y aplicaciones en directo creando diferentes programas utilizando las diferentes tecnologías integrándolas en casos reales.
Cada tecnología y sus diferentes partes se aprenden en un contexto real en la creación de un proyecto. Implementando cada una de ellas y realizando demostraciones de uso.
- Garantía de Prácticas Profesionales: Al finalizar nuestro programa, aquellos estudiantes que lo deseen tendrán la oportunidad de realizar prácticas profesionales. Grupo Atrium se compromete a encontrar una empresa adecuada donde puedan aplicar lo aprendido, facilitando así su entrada al mundo laboral.
- Soporte en Discord: Un experto estará disponible exclusivamente en Discord para resolver tus dudas. Este apoyo es extendido a la realización de ejercicios y a la clarificación de conceptos discutidos en clase.
- Enfoque 100% Práctico: Adoptamos la filosofía "Learning by doing" a lo largo de nuestro programa. Aquí, no encontrarás exámenes teóricos tu evaluación se basará en la realización de ejercicios prácticos avanzados, diseñados para emular los desafíos que encontrarías en el ámbito laboral real.
- Desafíos Basados en Datos Reales: Se presentarán a los estudiantes desafíos estimulantes basados en situaciones reales, cuya superación es requisito para la aprobación.
Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data (6 sesiones) El Máster en Inteligencia Artificial (IA) emerge como una respuesta fundamental a la revolución tecnológica actual, donde la IA se ha convertido en un pilar esencial para la innovación en diversos sectores. Este programa aborda la creciente demanda de profesionales altamente capacitados en el di... Este Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Sanidad de Cemp, te prepara para comprender y liderar equipos multidisciplinares que desarrollan proyectos de Inteligencia Artificial en las organizaciones sanitarias e industria relacionada. Con este máster online alcanzarás una visión ... Gigantes como Google, Microsoft, Facebook, Amazon y Oracle están realizando una intensa inversión en las nuevas tecnologías inteligentes, creando un cambio de paradigma que no solo está transformando el presente a pasos agigantados, sino que, además, dibuja un panorama en que la Inteligencia Ar... El Internet de las Cosas (IoT) y la Automatización han estado avanzando juntos durante un tiempo, penetrando no solo en la industria, sino también en el hogar. Ambos entornos se han fusionado y ahora buscan progresar incorporando la utilización de la Inteligencia Artificial. Un trío de elementos... La UNIR destaca por ofrecer el solitario posgrado completamente en línea y reconocido en Inteligencia Artificial. Educa al estudiantado con saberes teóricos y prácticos para encarar los desafíos de la industria 4.0 y las urbes inteligentes. Adquirirás destrezas en el uso de herramientas avanza... La disciplina de Data Science se ha transformado en un área fundamental para todos los sectores. Su dominio proporciona beneficios competitivos a cualquier empresa, tanto por la gestión de grandes cantidades de datos como por la capacidad de crear herramientas automatizadas. ¡Adquiere habilidad e...Titulaciones y Salidas Profesionales
Acceso a bolsa de empleo y a taller de búsqueda de empleo impartido por expertos de recursos humanos especializados en contratación de perfiles tecnológicos.
- Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría
- Científico de Datos
- Analista de Datos
- Especialista Ingeniero de Datos
- Especialista en Machine Learning
Además, gracias nuestra formación en Python podrás optar a más empleos.
- Seguridad Informática
- Desarrollador de Software
- Desarrollor WebTEMARIO
- Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan
- Introducción a GNU/Linux
- GNU/Linux Avanzado
- Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
- Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud
Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python (12 sesiones)
- Introducción a los lenguajes de programación
- Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
- Python: Funciones y Scope
- Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
- Python: Módulos y Uso de librerías de Python
Módulo 3: Análisis de Datos con Python (5 sesiones)
- Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn
- Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
- Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
Módulo 4: Introducción al Machine Learning (2 sesiones)
- Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
- Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa (3 sesiones)
- ¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA
Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion
- ¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro¿
- Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT.
Módulo 5: Bases de Datos Big Data (5 sesiones)
- Introducción a las Bases de datos SQL.
- Programación en Python con SQLite.
- Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
- Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
Módulo 6: Procesamiento Distribuido (4 sesiones)
- Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido
- Hadoop
- Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API
- Machine Learning con Spark ML
- PySpark Pandas
Módulo 7: Deep Learning (Opcional) (11 sesiones)
[Si se realiza proporciona al alumno un título extra en 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 8: Procesamiento de Lenguaje Natural (Opcional) (5 sesiones)
- 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
Módulo10: TFM (Opcional) (3 meses)
- 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.MASTERS RELACIONADOS
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