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En 2020 la empleabilidad de perfiles Especialistas en Inteligencia Artificial ha crecido un 75,97%, según el último informe de Empleos Emergentes de LinkedIn.

Único Máster en Inteligencia Artificial que enseña la disciplina partiendo desde lo más básico hasta llegar a los algoritmos más avanzados, complejos e innovadores del estado del arte, mediante un enfoque práctico y completamente orientado a lo que se demanda en el mercado laboral

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¿Qué aprenderás?

  • 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…

Salidas Laborales

  • Data Scientist
  • Experto en Inteligencia Artificial
  • Experto en Deep Learning
  • Experto en NLP
  • Experto en Visión Artificial o
  • Experto en dirección de proyectos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Dirigido a:

Este programa está dirigido a personas de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con la Inteligencia Artificial. Los perfiles pueden ser de tres tipos:

  • Perfiles TIC: Personas con conocimientos en informática y programación, ya sea que tengan conocimientos en el área y estén buscando su primer empleo o que ya estén trabajando en el sector TI y quieran especializarse en Inteligencia Artificial.
  • Perfiles cuantitativos: Graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística, matemáticas, ingenierías, física… que quieran dedicarse a la inteligencia artificial profesionalmente.
  • Perfiles de negocio: Graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en dirigir equipos, liderar proyectos y vender proyectos de Inteligencia Artificial. Este máster les permitirá adquirir un background técnico sólido en esta área.
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Claustro:

Daniel Martínez García

Experto en Inteligencia Artificial . Fue durante años director de I+D en la División de Inteligencia Artificial de Altran y actualmente dirige la parte de Inteligencia Artificial en MonoM (Grupo Álava). Tiene un máster en Big Data y otro en Deep Learning e imparte clases en universidades y escuelas de negocios.

Metodología:

  • Metodología flexible que te permitirá compaginar el estudio del Máster con tu vida profesional y familiar.
  • Modelo académico basado en metodologías activas. Se concibe el aprendizaje como un proceso constructivo en el que se desarrollan competencias específicas y transversales, garantizando así la formación integral del estudiante.
  • Claustro docente compuesto por expertos con años de experiencia en el sector de la inteligencia Artificial.
  • Dispondrás de clases virtuales en directo, además de contar con el apoyo de un tutor virtual en todo momento.
  • Entorno tecnológico innovador, fácil e intuitivo. Tendrás comunicación directa con tus compañeros y profesores, al mismo tiempo que disfrutas de foros, casos prácticos reales y clases magistrales.
  • Tutorías personal e-presencial (vía foros, chat, teléfono, email).
  • Debates y grupos de discusión a través de foros y chats.
  • Test de autoevaluación.
  • Lecturas y documentación.
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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.
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Nuestro Máster en Inteligencia Artificial está valorado en 4795€

Actualmente podrás beneficiarte de una BECA del  50% de descuento y realizar tu máster en 2.397€

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  • Pago Contado con un descuento adicional.
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Experiencia: Más de 20 años dedicados a la enseñanza de calidad.

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Garantía de Calidad: Grupo Atrium pasa auditorías externas de calidad -Sello ISO 9001 y cuenta con más de 20 años formando a profesionales.

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Modelo de Aprendizaje basado en la práctica.

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Tutorización individualizada con cada alumno.

Opiniones de Nuestros Alumnos

En mi opinión lo mejor ha sido la calidad de la materia, la buena atención por parte de todo el centro y la preparación del profesorado.

Andrés García

Me ha gustado mucho este curso. Me ha aportado los conocimientos que esperaba. El temario era bastante amplio. Los tutores lo explicaban todo muy bien. El precio se adaptaba a mis necesidades.

Susana Luelmo

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