Máster en Inteligencia Artificial

Máster en Inteligencia Artificial

Crecimiento natural para tu carrera profesional

Formación: 1.500 h
En empresas: 60-300 h

Todo sobre nuestro máster en Inteligencia Artificial

Con este máster en IA te convertirás en el profesional más completo de un sector que crece exponencialmente cada día. ¿Estás preparado para abordar conceptos avanzados tan apasionantes como el lenguaje Python, deep learning, visión artificial o NLP? Pues enhorabuena, porque en esta formación podrás poner a prueba todo tu potencial.

Prácticas en empresas

¡El mejor tatami!
Demuestra todo lo que has aprendido de Python en una de las más de 3.000 empresas tecnológicas con las que colaboramos. Dispones de hasta 300 horas de prácticas en las que llevar a la práctica todo lo aprendido.

Por cierto… ¿Sabes que tenemos un Observatorio de Empleo y que somos agencia de colocación autorizada por el Sistema Nacional de Empleo?

Temario del máster en Inteligencia Artificial

¿Qué aprenderás?
Con esta formación en Inteligencia Artificial aprenderás los fundamentos de la IA: su historia, las distintas tipologías y hasta la ética y la regulación actual. Además, profundizarás sobre la programación con Python y desarrollarás conceptos como las redes neuronales artificiales, los modelos secuenciales, el reconocimiento facial y la Inteligencia Artificial generativa. Conoce nuestro temario completo.

Módulo 01

Primeros pasos en la Inteligencia Artificial

Tema 01

Historia de la Inteligencia Artificial

Tema 02

Conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial

Tema 03

Tipos de Inteligencia Artificial: Inteligencia Artificial débil e Inteligencia Artificial fuerte

Tema 04

Ética en la Inteligencia Artificial

Tema 05

Sesgos en los datos y los algoritmos

Tema 06

Privacidad y seguridad en la Inteligencia Artificial

Tema 07

Regulación y políticas de Inteligencia Artificial

Módulo 02

Programación Python y análisis matemático

Tema 01

Python, el nuevo desconocido

Tema 02

Características básicas del lenguaje I

Tema 03

Características básicas del lenguaje II

Tema 04

Programación Orientada a Objetos (POO) y métodos aplicados

Tema 05

Manipulación de datos y librerías de Inteligencia Artificial: Jupyter Notebooks, TensorFlow, PyTorch

Tema 06

Álgebra lineal y cálculo aplicado

Tema 07

Estadística

Módulo 03

Machine learning

Tema 01

Conceptos iniciales del machine learning

Tema 02

Aprendizaje supervisado

Tema 03

Aprendizaje no supervisado

Tema 04

Validación de modelos y selección de características

Tema 05

Prácticas y casos de estudio de machine learning

Tema 06

Tendencias actuales y futuras en aplicaciones de machine learning

Módulo 04

Deep learning y redes neuronales artificiales

Tema 01

Principios del deep learning y redes neuronales artificiales

Tema 02

Fundamentos de perceptrones

Tema 03

Arquitecturas de redes multicapa

Tema 04

Entrenamiento de redes neuronales

Tema 05

Modelos preentrenados

Tema 06

Redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN)

Tema 07

Modelos secuenciales

Tema 08

Aplicaciones del deep learning y las redes neuronales artificiales

Módulo 05

Visión artificial

Tema 01

Fundamentos de la visión artificial

Tema 02

Adquisición y procesamiento de imágenes

Tema 03

Detección de objetos

Tema 04

Reconocimiento facial

Tema 05

Algoritmos y modelos de segmentación

Tema 06

Aplicaciones de la visión por computadora

Módulo 06

Procesamiento del lenguaje natural (NLP) e Inteligencia Artificial generativa

Tema 01

Introducción al NLP

Tema 02

Representación Vectorial de Texto

Tema 03

Modelos secuenciales y mecanismos de atención

Tema 04

Conversión Audio-Texto

Tema 05

Introducción la Inteligencia Artificial generativa

Tema 06

Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)

Tema 07

Generación de imágenes y vídeo

Tema 08

El futuro de la Inteligencia Artificial generativa

TFM

TFM 01

Visión artificial. Desarrollo de un sistema de detección de emociones faciales en humanos mediante CNNs.

TFM 02

Machine Learning. Análisis y optimización de modelos en machine learning, eligiendo una de las tres posibles aplicaciones propuestas.

TFM 03

NLP. Desarrollo de un chatbot para una empresa de e-commerce capaz de atender consultas en español e inglés.
¡Tendrás que elegir uno!


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