Realiza ahora con Euroinnova este Curso de Inteligencia Artificial y Software, destaca profesionalmente y recibe una titulación expedida la Universidad Católica de Murcia (UCAM)

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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300 horas - 12 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Fede B.

BARCELONA

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Un curso muy recomendado en caso de que interese el tema de la IA.

Sara A.

ALBACETE

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Muy contenta con el curso, la modalidad online me ha ayudado mucho a sacar el trabajo y la formación adelante, y a la vez.

Marina D.

LUGO

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Entre todo lo que me ha gustado me quedaría con la profesionalidad y amabilidad de ayudarte en todo lo posible por parte de los tutores.

Gonzalo F.

SALAMANCA

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Si pudiese volver a elegir lo haría de nuevo con Euroinnova, he aprendido todo lo que necesitaba con este curso de inteligencia artificial y software.

Marta G.

NAVARRA

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Me ha encantado el temario tan completo del curso
* Todas las opiniones sobre Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS) , aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso de inteligencia artificial y software

CURSO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SOFTWARE. No te pierdas la oportunidad de formarte y obtener una titulación que elevará tu posición en el ámbito laboral. Diferénciate con tu formación y alcanza todas tus metas profesionales estudiando de manera cómoda y adaptable gracias a nuestro enfoque de e-learning.

 

Resumen salidas profesionales
de Curso de inteligencia artificial y software
La inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning son tecnologías en pleno auge y es clave actualizarse para saber utilizarlas y aplicarlas en cualquier empresa. Con el Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas te preparará para el futuro tecnológico y el avance en casi cualquier ámbito gracias al uso e implementación de la inteligencia artificial. Utilizarás los principales algoritmos y librerías como Keras o Tensorflow para programar redes neuronales, placas Arduino o sistemas de visión artificial y aprenderás a crear chatbots aplicando procesamiento de lenguaje natural (PLN). Contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
Objetivos
de Curso de inteligencia artificial y software
- Conocer los aspectos fundamentales de la inteligencia artificial, sus tipos y los principales algoritmos utilizados. - Aplicar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para crear sistemas expertos, de elección y neuronales. - Saber utilizar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para elaborar chatbots personalizados. - Utilizar el Machine Learning en la programación de Arduinos con Tensorflow 2.0. - Crear redes neuronales artificiales gracias al uso de Deep Learning mediante librerías como Keras o Tensorflow. - Programar sistemas de visión artificial con Python y OpenCV.
Salidas profesionales
de Curso de inteligencia artificial y software
La inteligencia artificial es de los campos profesionales con mayor proyección en los últimos años y por tanto, especializarte en este campo hará que tu perfil profesional sea atractivo para las empresas. Gracias a este Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas optarás a puestos como AI Developer, Machine Learning Engineer o Experto en Visión artificial.
Para qué te prepara
el Curso de inteligencia artificial y software
Con el Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas te preparará para el futuro tecnológico y el avance en casi cualquier ámbito gracias al uso e implementación de la inteligencia artificial. Utilizarás los principales algoritmos y librerías como Keras o Tensorflow para programar redes neuronales, placas Arduino o sistemas de visión artificial y aprenderás a crear chatbots aplicando procesamiento de lenguaje natural (PLN).
A quién va dirigido
el Curso de inteligencia artificial y software
El Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas se orienta principalmente a ingenieros informáticos o estudiantes en ingenierías informáticas que quieran especializarse en el sector profesional de la inteligencia artificial y aprender a utilizar las últimas tecnologías y herramientas de este campo tan demandado por las empresas para diferenciarse de la competencia.
Metodología
de Curso de inteligencia artificial y software
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso de inteligencia artificial y software

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
  2. Hardware y software unidos por la Inteligencia Artificial
  3. Inteligencia Artificial y Visión Artificial
  4. Arduino: introducción
  1. Instalación de Arduino
  2. Configurando tu Arduino para Python
  1. Salidas analógicas
  2. Valores analógicos en Arduino
  1. Introducción al machine learning
  2. Aprendizaje supervisado
  3. Aprendizaje no supervisado
  1. Funciones y parámetros
  2. Variables y constantes especializadas
  3. Estructura de control
  1. Introducción
  2. ¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
  3. ¿Por qué se requieren datos de entrenamiento de IA?
  4. ¿Cuántos datos son adecuados?
  5. ¿Qué afecta la calidad de los datos en el entrenamiento?
  1. Crear red neural paso a paso
  2. Redes neuronales: Aprendizaje
  3. Otras redes neuronales
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

Titulación de Curso de inteligencia artificial y software

Titulación Universitaria de Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas con 650 horas y 12 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
curso de inteligencia artificialcurso de inteligencia artificial
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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Daniel Cabrera Armenteros
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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7 razones para realizar el Curso de inteligencia artificial y software

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Disponemos de Bolsa de Empleo propia con diferentes ofertas de trabajo, y facilitamos la realización de prácticas de empresa a nuestro alumnado.

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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

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Curso de Inteligencia Artificial y Software

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Curso de inteligencia artificial y software

En primer lugar, señalaremos las principales características de la inteligencia artificial, como pueden ser la simulación de la inteligencia humana y los sistemas informáticos son capaces de realizar tareas ya sean simples o complejas que realizan las personas.

La inteligencia emocional funciona gracias a algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y toma decisiones siguiendo unas reglas y patrones programadas anteriormente.

Tipos de inteligencia artificial

Podemos encontrar dos tipos de inteligencia artificial, el Software que se caracteriza por asistentes virtuales, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento de voz o rostro como por ejemplo Siri o ¡Hey Google!, y, por otro lado, la inteligencia artificial integrada que son los drones, vehículos autónomos, robots entre otros…

Son sistemas que piensan como humanos, actúan como humanos, piensan racionalmente y actúan igualmente por eso, a veces, la inteligencia artificial da miedo porque es capaz incluso de suplantar identidades si se usa con este fin. 

Ventajas de la inteligencia artificial

Por otro lado, la inteligencia artificial aporta distintos beneficios para las personas, por ejemplo gracias a esta los coches son muchos más seguros, los productos electrónicos son más personalizados, en cuánto a las empresas facilita mucho el trabajo con la maquinaria adecuada que se necesite en cualquier puesto de trabajo todos estos son beneficios entre muchos otros. 

¿Es conveniente usar la inteligencia artificial?

En general, los sistemas de inteligencia artificial funcionan mediante la incorporación de una gran cantidad de datos de entrenamiento etiquetados, analizando los datos en busca de correlaciones y patrones, además de usando estos patrones para hacer predicciones sobre futuros estados. De esta manera, un chatbot que recibe ejemplos de chats de texto puede aprender a producir intercambios realistas con personas, o una herramienta de reconocimiento de imágenes puede aprender a identificar y describir objetos en imágenes revisando millones de ejemplos.

La programación de la inteligencia artificial se centra en tres habilidades cognitivas: Aprendizaje, razonamiento y autocorrección.

  • Procesos de aprendizaje: Este aspecto de la programación de la inteligencia artificial está enfocado en la adquisición de datos y creación de reglas sobre como convertir los datos en información procesable. Las reglas, que se denominan algoritmos, proporcionan a los dispositivos informáticos instrucciones paso a paso sobre como completar una tarea específica.
  • Procesos de razonamiento: Este aspecto de la programación de inteligencia artificial se centra en elegir el algoritmo correcto con el fin de alcanzar el resultado deseado.
  • Procesos de autocorrección: Este aspecto de la programación de la inteligencia artificial está diseñado para ajustar continuamente los algoritmos y garantizar así que proporcionen unos resultados más precisos.

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es importante debido a que puede brindar a las empresas información sobre sus operaciones de las que quizás no hayan tenido conocimiento anteriormente y porque, en algunos casos, la inteligencia artificial puede realizar las tareas mejor que los humanos. Particularmente cuando se trata de tareas repetitivas y orientadas a los detalles, como por ejemplo analizar una gran cantidad de documentos legales para garantizar que los campos relevantes se rellenen correctamente. Las herramientas de inteligencia artificial a menudo completan los trabajos rápidamente y con relativamente pocos errores.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial?

Las redes neuronales artificiales y las tecnologías de inteligencia artificial de aprendizaje profundo están evolucionando rápidamente, principalmente porque la inteligencia artificial procesa grandes cantidades de datos mucho más rápido y hace predicciones con mayor precisión de lo humanamente posible.

El enorme volumen de datos que se crea a diario podría enterrar a un investigador humano, las aplicaciones de la inteligencia artificial que utilizan el aprendizaje automático pueden tomar estos datos y convertirlos rápidamente en información procesable. Al momento de escribir este artículo, la principal desventaja de usar inteligencia artificial es que es costoso procesar las grandes cantidades de datos que requiere la programación de inteligencia artificial.

Ventajas de la inteligencia artificial

  • Bueno en trabajos orientados a los detalles.
  • Tiempo reducido en tareas con muchos datos.
  • Ofrece resultados consistentes.
  • Los agentes virtuales con inteligencia virtual siempre están disponibles.

Desventajas de la inteligencia artificial

  • Es costosa.
  • Requiere conocimientos técnicos profundos.
  • Suministro limitado de trabajadores calificados para construir herramientas de inteligencia artificial.
  • Solo sabe lo que se le ha mostrado.
  • Falta de capacidad para generalizar de una tarea a otra.

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¿Por qué realizar el Curso de Inteligencia Artificial y Software?

Si eres una persona a la que le interesa la inteligencia artificial y los programas de software, o quieres especializarte por el simple hecho de que es un tema que te llama la atención, o si ya eres una persona que se dedica a dicho ámbito y quieres aumentar tus conocimientos para llevarlos a cabo en el mundo laboral, este curso es el adecuado para ti. 

Este curso está enfocado para dotarte de los conocimientos, habilidades, capacidades y competencias necesarias para que puedas desenvolverte en el mundo de la inteligencia artificial profesionalmente. 

Sí el Curso de Inteligencia Artificial y Software es algo que realmente te llama la atención y piensas que no dispones de tiempo, ¡no es excusa! Porque el curso es online y te puedes formar desde cualquier lugar, aprovecha el poder estudiar sin necesidad de desplazamiento. 

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