Postgraduate programme

POSTGRADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING

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?

A lo largo de 10 meses y de manera completamente en línea, el Posgrado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de IEBS Digital School te invita a descubrir la relevancia de los datos en las organizaciones, cómo el análisis se perfecciona con el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo y, por supuesto, cómo puedes sacar provecho de las tecnologías más vanguardistas en el ámbito de la Inteligencia Artificial.

Conviértete en un especialista en IA capaz de crear algoritmos predictivos, dominar el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado e incluso trabajar con redes neuronales para aprovechar todas sus capacidades. Obtendrás un perfil fundamental en la mayoría de las empresas actuales, además de recibir una formación altamente innovadora que se enfoca en casos prácticos y ofrece un acompañamiento personalizado para cada estudiante desde el inicio del programa.

Descubre las demandas tecnológicas en términos de información de las compañías actuales de la mano de profesionales de Iberdrola, Ymedia o Visualeo. Participa en talleres y seminarios con destacados expertos, colabora en proyectos grupales con otros compañeros y sumérgete en la vanguardia tecnológica a través de este posgrado en línea.

¿Estás listo para dar el paso? IEBS Digital School dispone de diversas alternativas de financiamiento al 100% sin intereses y un plan de becas sumamente atractivo tanto para nuevos como antiguos alumnos.


  • Machine Learning Engineer

  • Consultor(a) en IA/Machine Learning

  • Analista y Arquitecto(a) en ML

Modality

DISTANCE LEARNING

Tuition fee

4,150

Dates and duration

375
10 meses
30 ECTS

Career opportunities

Where this programme can take you



  • Machine Learning Engineer

  • Consultor(a) en IA/Machine Learning

  • Analista y Arquitecto(a) en ML

SYLLABUS

Fundamentos de IA y Machine Learning: Introducción a la IA y Machine Learning, Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas, Ecosistemas de Machine Learning en la nube y Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda.
Aprendizaje Supervisado I: Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC, Clasificación con Naive Bayes, Clasificación con Support Vector Machine (SVM) y Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto.
Aprendizaje Supervisado II: Clasificación con KNN, regresión logística y softmax, Regresión y clasificación con árboles de decisión, Combinación de clasificadores: ensembles y random forests y Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado.
Aprendizaje NO Supervisado: Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA, Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico, Técnicas de detección de anomalías y Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python.
Redes neuronales y Deep Learning: Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales, Frameworks de Deep Learning: TensorFlow, Ajuste de modelos de Deep Learning y Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning.
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc., Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning, Deep Learning en producción y Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning.
Sistemas de recomendación: Personalización creada por datos, Filtrado Colaborativo, Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación y Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python.
Procesamiento del Lenguaje Natural: Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural, Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación, NLP Modelos y Algoritmos y Proyecto: Investigación detallada de un caso de estudio de NLP.
Proyecto Global
Masterclass: Masterclass: KNIME, Taller de Python, Workshop: Recomendaciones para aumentar tu empleabilidad como especialista técnico, Masterclass: Cómo utilizar Google Colab, Masterclass: Estructuras de control en Python y Masterclass: Taller: matplotlib, visualizando datos en Python.