Postgraduate programme

MÁSTER EN MACHINE LEARNING, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

Offered by DONDEESTUDIAR.EU

DISTANCE LEARNING Direct university enquiry No obligation

Home The Role of Technology in Education and Training in the UK

Programme overview

Why choose this programme?

Reúne todos los saberes acerca de programación y elaboración de aprendizaje automático y sistemas especializados. El propósito es educar a los estudiantes para satisfacer una creciente necesidad en las compañías: la de la automatización de labores y creación de modelos artificiales inteligentes.

Si te inscribes en el curso, adquirirás habilidades para dirigir y codificar softwares inteligentes, administrar sistemas de especialistas, explorar chatbots inteligentes y programarlos, crear redes neuronales, utilizar herramientas como Python y OpenCV o investigar las conexiones entre Machine Learning, Internet de las Cosas e Industria 4.0.

Para lograrlo, INESEM presenta un plan de estudios compuesto por ocho módulos, que incluye el proyecto final de máster, junto con prácticas aseguradas. Asimismo, impulsa INESEM Emplea, un programa diseñado para potenciar la empleabilidad de los estudiantes.


  • Responsable de datos de una empresa.

  • Analista del departamento de marketing.

  • Consultor de proyectos de I+D.

  • Emprendedor de negocios basados en big data.

  • Consultor en Data Mining.

  • Científico de datos.

  • Científico especialista en Machine Learning.

  • Consultar NLP.

  • Ingeniero IA.

  • Desarrollador IA.

Modality

DISTANCE LEARNING

Tuition fee

1,795

Dates and duration

1500
A tu ritmo

Career opportunities

Where this programme can take you



  • Responsable de datos de una empresa.

  • Analista del departamento de marketing.

  • Consultor de proyectos de I+D.

  • Emprendedor de negocios basados en big data.

  • Consultor en Data Mining.

  • Científico de datos.

  • Científico especialista en Machine Learning.

  • Consultar NLP.

  • Ingeniero IA.

  • Desarrollador IA.

SYLLABUS

INTRODUCCI"N A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. INTRODUCCI"N A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. RELACI"N ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA. SISTEMAS EXPERTOS. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING. INTRODUCCI"N AL MACHINE LEARNING. EXTRACCI"N DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING. SISTEMAS DE RECOMENDACI"N. CLASIFICACI"N. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING. SISTEMAS DE ELECCI"N. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW. SISTEMAS NEURONALES. REDES DE UNA SOLA CAPA. REDES MULTICAPA. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
 PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN). INTRODUCCI"N AL PLN. RECURSOS PARA EL PLN. COMPUTACI"N DE LA SINTAXIS PARA EL PLN. COMPUTACI"N DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN. RECUPERACI"N Y EXTRACCI"N DE LA INFORMACI"N
CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?. RELACI"N ENTRE IA Y CHATBOTS. ÁMBITOS DE APLICACI"N CHATBOTS
VISI"N ARTIFICIAL Y SU APLICACI"N EN LA INDUSTRIA 4.0. LA VISI"N ARTIFICIAL: DEFINICI"N Y ASPECTOS PRINCIPALES. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISI"N ARTIFICIAL. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISI"N ARTIFICIAL. APLICACIONES DE LA VISI"N EN LA INDUSTRIA 4.0
PROGRAMACI"N DE VISI"N ARTIFICIAL CON PYTHON Y OPENCV. INTRODUCCI"N E INSTALACI"N DE OPENCV. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS. TRATAMIENTO DE IMÁGENES. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR. DETECCI"N DE CARAS Y EXTRACCI"N DE CARACTERÍSTICAS. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0. INTERNET DE LAS COSAS. SISTEMAS CIBERFÍSICOS
PROYECTO FIN DE MÁSTER