Grupo Atrium

Máster en Inteligencia Artificial

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  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    3.057 €
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    400 Horas
  • Condiciones:
    Otros Datos: 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: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.
  • Titulación:
    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

Presentación

La inteligencia artificial (IA) se refiere al estudio, desarrollo y aplicación de técnicas informáticas que les permiten a las computadoras adquirir ciertas habilidades propias de la inteligencia humana. Algunas de estas son:

Entender las situaciones y los contextos.
Identificar objetos y reconocer sus significados.
Analizar y resolver problemas.Aprender a realizar nuevas tareas.
Comprender el lenguaje natural.
Reconocer imágenes.

Dirigido

Personas con conocimientos en informática y programación y quieran especializarse en Inteligencia Artificial.
Graduados en carreras como estadística, matemáticas, ingenierías, física…
Graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en dirigir equipos, liderar proyectos y vender proyectos de Inteligencia Artificial.

Objetivos

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…
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.

Programa

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: Programación Orientada a Datos
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: Bases de Datos e Ingestión de datos
Bases de datos SQL
Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
Sistemas de ingestión de datos en tiempo real: Kafka
5) Módulo 5: Procesamiento Distribuido
Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…
Hadoop: Instalación y configuración, HDFS y YARN
Introducción a Spark: Instalación y configuración, pySpark y DataFrame API
Machine Learning con Spark: MLlib
Microservicios: Kubernetes y Docker
Arquitecturas Big Data: Lamba vs Kappa vs Microservicios
6) Módulo 6: 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
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
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) Módulo10: 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.

Salidas profesionales

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.

¡Infórmate ahora sin compromiso!

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