Máster en Inteligencia Artificial

El especialista en Inteligencia Artificial, se encarga de diseñar y crear objetos o sujetos artificiales que solucionen problemas o que realicen sus labores de manera independiente. Es aplicable en todos los sectores como la medicina, automoción... así como también se trata de Inteligencia Artificial la posibilidad de tener completa visión a través de un ordenador.

Adquirirás una visión integradora de la Inteligencia Artificial y el dominio de técnicas avanzadas de Machine Learning, Deep Learning, Natural, Language Processing (NLP), Artificial Vision...

Conocerás los procesos de diseño, desarrollo e implementación de sistemas inteligentes por medio del uso de técnicas de Inteligencia Artificial y computación en la nube.

Pondrás en práctica los conocimientos teóricos con las herramientas y librerías de software más utilizadas en la industria: Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, Skit-Learn…),TensorFlow, Keras, Anaconda, Jupyter Notebooks...

Aprenderás qué es la Inteligencia Artificial de una forma práctica mediante casos reales y utilizarás las herramientas y técnicas algorítmicas más punteras en el estado del arte para resolverlos.

No es necesario que dispongas de requisitos académicos, si tienes conocimientos en programación estás preparad@ para comenzar nuestro máster.

Módulo 1: Nociones teóricas iniciales

• Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data?
• Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
• Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
• Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación

Módulo 2: Herramientas básicas

• Primeros pasos con R
• Programación en Python
• Linux Shell essentials
• Introducción al ecosistema Big Data
• Introducción a la programación distribuida
• Programación distribuida: Py-Spark
• Visión general del ecosistema de bases de datos NoSQL (Clave-valor, Columnares, Documentales y de Grafos)
• NoSQL: MongoDB con PyMongo
• Herramientas y técnicas de visualización
• Visión general de las herramientas Cloud disponibles

Módulo 3: Algoritmos de Machine Learning y su implementación

• ¿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…)
• Modelos Ensemble y Sistemas multi-agente
• Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib…
• Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización, estandarización…)

Módulo 4: 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 5: Procesamiento de Lenguaje Natural

• 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…

Módulo 6: TFM (Opcional)

• 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.

Obtendrás un título propio Máster en Inteligencia Artificial.

Tendrás acceso ilimitado a una plataforma de fácil usabilidad en la que dispondrás de todo los contenidos, ejercicios y videos del máster. Además, semanalmente podrás asistir a clases en directo con los profesores y una tutorización constante ante cualquier duda que pueda surgirte.

Todas las clases se quedan grabadas y están disponibles en la plataforma si por cualquier motivo no puedes asistir a los directos.

Nuestra metodología está enfocada en la práctica con el objetivo de que nuestros alumnos adquieran todas las competencias necesarias para desarrollar proyectos en su vida laboral.

Todo nuestro equipo lo componen expertos en activo con dilatada experiencia en empresas tecnológicas.

La duración aproximada es de 12 meses en horario compatible con los estudios o con la actividad profesional.

Si, ofrecemos la posibilidad a nuestros alumnos de realizar prácticas en empresas tecnológicas, pero no es obligatorio realizar el bloque de prácticas en empresas para obtener la titulación final.

Apuntándote ahora, es una promoción con una duración limitada.

Si, las opciones de pago son muy diversas. Podrás pagar al contado (beneficiándote de un descuento añadido) o financiar tu máster hasta en 24 cuotas.

Además. disponemos de BECAS DESCUENTO para desempleados