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Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data

Inesem Business School
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Máster Online

Precio: 1.795 €
Duración: 12 meses

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Resumen del máster

Objetivos: "-Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente.-Crear y administrar sistemas expertos.-Crear y desarrollar chatbots gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN).-Desarrollar un sistema de Deep Learning.-Descubrir la visión artificial, el iot y su aplicación para la industria 4.0."

A quién va dirigido: El Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data está orientado a profesionales que deseen actualizarse y adaptarse a campos en pleno auge tecnológico como el machine learning, la inteligencia artificial y el deep learning. Además, también está pensado para aquellos estudiantes que busquen una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral a través de sus prácticas garantizadas.

Información adicional

Financiación 100% sin intereses.

- Formas de pago: Contrareembolso-Paypal-Tarjeta-Transferencia

- Servicio gratuito de Orientación Profesional de Carrera

- Portal del Alumno 2.0:

- Campus Virtual.
- Secretaría Virtual.
- Comunidad de Alumnos INESEM.
- Bonificable hasta el 100%.

- Bolsa de Empleo y Prácticas.

- Prácticas profesionales en empresas de gran prestigio a nivel nacional

 
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Temario completo de este curso

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALMÓDULO 2. MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERINGUNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOWUNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS NEURONALESUNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES DE UNA SOLA CAPAUNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES MULTICAPAUNIDAD DIDÁCTICA 11. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJEMÓDULO 3. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓNMÓDULO 4. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 1 .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTSUNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTSMÓDULO 5. VISIÓN ARTIFICIAL Y SU APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALESUNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0MÓDULO 6. PROGRAMACIÓN DE VISIÓN ARTIFICIAL CON PYTHON Y OPENCVUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCVUNIDAD DIDÁCTICA 2. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICASUNIDAD DIDÁCTICA 3. TRATAMIENTO DE IMÁGENESUNIDAD DIDÁCTICA 4. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHINGUNIDAD DIDÁCTICA 5. COLORES Y ESPACIOS DE COLORUNIDAD DIDÁCTICA 6. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICASUNIDAD DIDÁCTICA 7. APRENDIZAJE AUTOMÁTICOMÓDULO 7. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTERNET DE LAS COSASUNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOSMÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER
 
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