Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y
Financiación
Plataforma Web
24 Horas
Centro Líder
formación online
Reconocidos por:
Acreditados como:
Temario
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 2. MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
MÓDULO 3. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)
MÓDULO 4. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 5. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R
MÓDULO 6. MACHINE LEARNING CON ARDUINO Y TENSORFLOW 2.0
MÓDULO 7. VISIÓN ARTIFICIAL Y SU APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
MÓDULO 8. PROGRAMACIÓN DE VISIÓN ARTIFICIAL CON PYTHON Y OPENCV
MÓDULO 9. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0
MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER
Plan de estudios
Titulación de master inteligencia artificial y deep learning
Claustro docente
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
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Master Inteligencia Artificial Y Deep Learning
¿Te gustaría especializarte en el ámbito la Inteligencia Artificial, el Internet de las cosas (IoT) y el Deep Learning? ¿Quieres ser capaz de manejar y programar herramientas para poder crear software inteligentes? ¿Te interesaría aprender a construir sistemas inteligentes? Si la respuesta es afirmativa, Euroinnova te ofrece este Master Inteligencia Artificial Y Deep Learning para que puedas conseguir todo lo que te propongas. ¡No te lo pienses más!
¿Aún no lo tienes claro? Te invitamos a seguir leyendo.
Si tienes alguna duda sobre este tema, contacta con nosotros a través de nuestra página web o, si lo prefieres, llámanos e infórmate.
¿Qué conceptos vas a aprender tras la realización de este Master?
La inteligencia artificial, también conocida como IA en la versión española de las siglas y como AI en la inglesa, consiste en la combinación de algoritmos con la finalidad de crear máquinas y robots que posean las mismas capacidades de los humanos. Esta tecnología ha ido ganando presencia en nuestro día a día, aunque todavía muchos consideran que se encuentra lejos de la realidad actual. Estos sistemas son capaces de aprender desde un simple patrón numérico hasta comportamientos más complejos como pueden ser la capacidad de analizar el entorno en base acciones previamente “enseñadas”.
Por otro lado, el machine learning consiste en el desarrollo de modelos estadísticos con la finalidad de que los sistemas puedan realizar las tareas sin la necesidad de que previamente se le indiquen unas instrucciones, sino que sean capaces de identificar patrones de comportamiento basándose en grandes cantidades de datos históricos que sí han de ser introducidos previamente. Este conocimiento adquirido genera nuevas oportunidades y fuentes de ingresos para las empresas, impulsando la toma de decisiones.
El deep learning se encuentra estrechamente relacionado con el machine learning. Este aprendizaje profundo intenta simular las redes neuronales humanas y que sean capaces de imitar el comportamiento humano, lo que hace que estas puedan “aprender” nuevos conocimientos basándose en una cantidad gigante de datos. Mediante esta nueva tecnología se intenta conseguir que un ordenador sea capaz de aprender conceptos por sí solo hasta llegar al punto de que pueda realizar las tareas de la misma forma que las realizaría un ser humano.
Beneficios del uso del deep learning
Cada vez son más los fondos que se destinan a la investigación y desarrollo de este aprendizaje profundo debido a todas las ventajas y beneficios que proporciona al mundo actual. Esta se trata de una tecnología escalable, por lo que se debe de aprovechar para poder ir mejorando su rendimiento. Algunos de los beneficios derivados del deep learning son:
- Conseguir automatizar los procesos sin necesidad de que intervenga una figura humana; son capaces de realizar los procesos ellos mismos.
- Funciona correctamente a partir de datos no estructurados, por lo que se pueden recuperar directamente del contexto comercial.
- Generan una gran rentabilidad y es capaz de reducir costes gracias a las predicciones que puede realizar, así como identificar posibles fallas en los procesos.
- Proporciona un análisis avanzado de los resultados, siendo más fiables y concisos.
- Es fácilmente escalable gracias a la inmensa cantidad de datos que recibe.
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