Para qué te prepara:
El Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data te proporcionará los conocimientos necesarios para especializarte en campos como el machine learning, la inteligencia artificial o el deep learning, clave en la profunda revolución tecnológica actual. Aprenderás a llevar a cabo la extracción de estructuras de datos y su aplicación en el aprendizaje automático. También crearás y desarrollarás chatbots gracias al procesamiento de lenguaje natural además de conocer todo el ámbito del internet de las cosas (IoT) en la industria 4.0 y su aplicación gracias a la visión artificial.
A quién va dirigido:
El Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data 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.
Titulación:
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
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.
Salidas Laborales:
Gracias a la realización del Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data optarás a puestos tan importantes dentro de cualquier empresa actual como Machine Learning Engineer, Machine Learning Developer, Data Scientist, Experto en Visión artificial, AI Developer, Research Scientist on Deep Learning o Artificial Intelligence specialist.
Resumen:
Estamos en una etapa de cambio tecnológico. Dia a día crece la cantidad de información que generamos y cada vez se ven más avances en la automatización de tareas y en la creación de modelos artificiales inteligentes dentro de empresas, páginas web, aplicaciones, etc. Saber cómo interpretar todos estos grandes volúmenes de información y aplicarlo en campos como la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning se vuelve clave para llevar a cabo una actualización tecnológica dentro de cualquier empresa. El Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data te proporcionará los conocimientos necesarios para llevar a cabo la extracción de estructuras de datos y su aplicación en el aprendizaje automático. También crearás y desarrollarás chatbots gracias al procesamiento de lenguaje natural además de conocer todo el ámbito del internet de las cosas (IoT) en la industria 4.0 y su aplicación gracias a la visión artificial. Además, en este máster impartido por INESEM Business School, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia que te ayudarán en todo momento y gracias a las prácticas garantizadas en empresas punteras dentro del sector podrás acceder a un mercado laboral con gran auge y futuro.
Metodología:
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Temario:
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