Máster en Inteligencia Artificial
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«Tras estar un tiempo planteándome trabajar como científico de datos, he decidido cursar este máster para ya dar el paso de convertirme en uno.
Lo he seleccionado por el contenido, el cual es realmente completo, cubriendo prácticamente todos los
conocimientos de inteligencia artificial para trabajar en este sector. Siendo la inteligencia artificial algo que me gustaría dedicarme y viendo su altísima demanda en el mercado laboral, estoy cursando este máster con el objetivo de dedicarme a ello».
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Me gusta la organización y la distribución de los horarios de las clases online con el profesor. Estoy contento de haber pertenecido a esta gran familia, sintiéndome apoyado en todo momento.
Ha sido excelente la formación teniendo acceso al campus virtual y a su contenido, para poder formarme en el Máster de INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Completamente adaptada para quienes trabajamos y necesitamos disponer de diversos horarios para poder cursar, quedándome a trabajar en la empresa que me proporcionaron para hacer las prácticas. Seguiré incrementando conocimientos con la escuela de Grupo Atrium, “sin ninguna duda”
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He tenido el gusto de terminar uno de sus cursos. Mi valoración es muy buena es que el curso está muy completo y es bastante didáctico. Además, su metodología de enseñanzas es bien organizada. No tardaron mucho en darme mi diploma también es un punto a resaltar. Recomiendo.
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Master
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Duración
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Inicio
Fechas a elegir
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Prácticas en empresa
Sí
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Instalaciones y fechas
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Inicio
A tener en cuenta
1. 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…
2. 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.
3. 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…
4. 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.
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.
No es necesario disponer de ningún requisito académico.
Una vez que finalices nuestro curso conseguirás 7 titulaciones:
Máster en Inteligencia Artificial
Máster en Machine Learning y Deep Learning
Iniciación a GNU/Linux
Desarrollo en Python Avanzado
Análisis de datos y visualización con Python
Big Data Avanzado
NPL Avanzado
Profesores Expertos, Formación online tutorizada, Clases/Tutorías en directo, Formación basada en la práctica y en el desarrollo de ejercicios, Programa De Becas Personalizadas y Acceso a Bolsa de Empleo.
Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.
Trabajar como científico de datos especializado en Machine Learning
Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría.
Liderar proyectos de datos como experto en Machine Learning y Big Data.
Trabajar como Data Engineer y Data Analyst.
Ser arquitecto y administrador de sistemas Big Data.
Opiniones
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«Tras estar un tiempo planteándome trabajar como científico de datos, he decidido cursar este máster para ya dar el paso de convertirme en uno.
Lo he seleccionado por el contenido, el cual es realmente completo, cubriendo prácticamente todos los
conocimientos de inteligencia artificial para trabajar en este sector. Siendo la inteligencia artificial algo que me gustaría dedicarme y viendo su altísima demanda en el mercado laboral, estoy cursando este máster con el objetivo de dedicarme a ello».
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Me gusta la organización y la distribución de los horarios de las clases online con el profesor. Estoy contento de haber pertenecido a esta gran familia, sintiéndome apoyado en todo momento.
Ha sido excelente la formación teniendo acceso al campus virtual y a su contenido, para poder formarme en el Máster de INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Completamente adaptada para quienes trabajamos y necesitamos disponer de diversos horarios para poder cursar, quedándome a trabajar en la empresa que me proporcionaron para hacer las prácticas. Seguiré incrementando conocimientos con la escuela de Grupo Atrium, “sin ninguna duda”
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He tenido el gusto de terminar uno de sus cursos. Mi valoración es muy buena es que el curso está muy completo y es bastante didáctico. Además, su metodología de enseñanzas es bien organizada. No tardaron mucho en darme mi diploma también es un punto a resaltar. Recomiendo.
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Valoración del curso
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Materias
- Inteligencia artificial2
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- Algoritmos
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- Big Data
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- Herramientas básicas
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- Lenguaje informático
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- Evolución Histórica
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- Técnicas de visualización
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- Programación distribuida
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- Bases de datos noSQL
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- Machine learning
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- Aprendizaje Supervisado
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- Pca
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- LSI
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- Topic Modeling
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- ELMo
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- PostTagging
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- Nociones teóricas iniciales
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- Algoritmos de Machine Learning
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Profesores
Daniel Martínez García
Profesor Máster en Inteligencia Artificial
Experto en Inteligencia Artificial con dilatada experiencia en el sector. 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.
Temario
1) Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data - 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…
2) Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python
- 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
3) Módulo 3: Análisis de Datos con Python
- 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
4) Módulo 4: Introducción al Machine Learning
- 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.
4.1) Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa
- ¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
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Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
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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.
5) Módulo 5: Bases de Datos Big Data
- 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)
6) Módulo 6: Procesamiento Distribuido
- 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
7) Módulo 7: 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…)
7) Módulo 7: Deep Learning (Opcional)
- 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…
8) Módulo 8: Procesamiento de Lenguaje Natural (Opcional)
- 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…
10) Módulo 10: 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.
Herramientas y librerías que aprenderás.
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Python
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Linux
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Jupyter Lab
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Pycharm
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Spark (PySpark, Spark MLlib)
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Hadoop (HDFS, YARN)
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Mongo DB
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AWS
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NumPy
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Pandas
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Matplotlib
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Sklearn
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Keras
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TensorFlow
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NLTK
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Gensim
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TextBlob
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ChatGPT
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DALL·E 3
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OpenAI API
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Chatbots
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Máster en Inteligencia Artificial
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