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Matricúlate en esta Maestría en Machine Learning y consigue una doble titulación: Certificación oficial otorgada por la SEP y título de Máster Europeo

Titulación
Modalidad
Online
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1500 horas
Becas y Financiación
Sin Intereses
Centro Líder
Formación Online
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Personalizado
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning

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

María E. O

MORELOS

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning

Lo que más me ha gustado de la Maestría Online ha sido la modalidad en línea y la plataforma, además de los facilitadores. A pesar de que a veces el contenido se me ha hecho algo complicado, he podido completar la Maestría sin problema.

Lisa S. Z

CHIAPAS

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning

El temario está muy completo, pero creo que le falta algo más de contenido práctico y a veces la corrección no está en 24 horas. Por lo demás está genial.

Jonathan R. C

JALISCO

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning

La modalidad 100 % en línea me ha encantado. He sido capaz de terminar esta Maestría sin perder horas en mi trabajo. La recomiendo también porque vi su costo es bajo.

Pablo T. K

NUEVO LEÓN

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning

El contenido de esta maestría me ha parecido muy completo e interesante, aunque la retroalimentación de tareas en algunos casos tardaba un poco de tiempo. Sobre todo me ha gustado la parte relacionada con el tipo de problemas que pueden resolverse con técnicas de machine learning.

Paulina V. J

ZACATECAS

Opinión sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning

Decidí realizar esta maestría porque siempre me ha interesado el machine learning, y la verdad es que ha superado todas mis expectativas. Estoy contenta con los facilitadores, ya que me proporcionaron conocimientos interesantes sobre la materia.
* Todas las opiniones sobre Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning, 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 la Maestría En Machine Learning

MAESTRÍA EN MACHINE LEARNINGEste plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP) con número de acuerdo M-088/2021. Estudia esta Maestría 100% online y consigue una doble titulación Euroinnova + UDAVINCI, así tendrás un título con validez oficial RVOE y un título de Máster Europeo.

Resumen salidas profesionales
de la maestría en machine learning
Cada vez son más las empresas que demandan expertos en automatización de tareas, y creación de modelos artificiales inteligentes. En un sector con alta demanda, La Maestría en Machine Learning aúna todo el conocimiento que necesitas en la programación y creación de aprendizaje automático y sistemas expertos para convertirte en un profesional especializado en el ámbito. La Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Machine Learning es una formación introductoria de carácter práctico que presentará los principales conceptos y técnicas del Aprendizaje Automático. Debido a la influencia de diversos campos como la inteligencia artificial, la estadística y la econometría, esta formación mostrará un enfoque integrador que permitirá a los asistentes tener las bases para especializarse en otros temas.
Objetivos
de la maestría en machine learning

- Identificar el tipo de problemas que pueden resolverse con técnicas de machine learning
- Conocer de forma intuitiva los principales algoritmos de aprendizaje
- Conocer las buenas prácticas en la definición y transformación de características
- Ser capaces de plantear tareas de aprendizaje y definir de forma adecuada los procesos de etiquetado, modelado y evaluación de modelos de machine learning
- Conocer librerías de machine learning en Python
Salidas profesionales
de la maestría en machine learning
Las personas que hayan obtenido el certificado que acredita la superación de esta Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Machine Learning podrán ejercer su actividad en empresas, públicas y privadas de todos los sectores productivos, tanto por cuenta ajena como propia, desempeñando su trabajo en el área de programación, infraestructura o consultoría.
Para qué te prepara
la maestría en machine learning
Este Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Machine Learning te prepara para desenvolverte en una amplia variedad de problemas predictivos. En esta formación aprenderás las bases del aprendizaje automático y la ciencia de datos y cómo encarar los diferentes tipos de problema que se pueden presentar (clasificación, regresión, clustering…) haciendo uso de una amplia variedad de algoritmos, desde los más clásicos hasta los novedosos algoritmos de aprendizaje profundo.
A quién va dirigido
la maestría en machine learning
El Maestría en Inteligencia Artificial con Especialización en Machine Learning está dirigido a cualquier persona interesada en introducirse en el mundo de la ciencia de datos y el uso de algoritmos de machine learning para tareas predictivas, así como a profesionales que deseen seguir formándose o actualizando sus conocimientos en esta área.
Metodología
de la maestría en machine learning
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes asignaturas así como realizar las actividades de aprendizaje. Las horas de estudio realizadas en el campus virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.

Temario de la Maestría En Machine Learning

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el temario en PDF
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  1. Introducción
  2. Dónde se ubica el JavaScript en las páginas HTML
  3. Cómo enviar las salidas de resultados a las páginas HTML
  1. Declaraciones
  2. Sintaxis
  3. Comentarios
  4. Variables
  5. Tipos de datos
  1. Clase
  2. Propiedades
  3. Métodos
  4. Getters y Setters
  5. Constructores
  1. Operadores
  2. Sentencia condicional simple
  3. Sentencia condicional múltiple
  1. Fundamentos de la repetición controlada
  2. Instrucción de repetición mientras
  3. Instrucción de repetición haz - mientras
  4. Instrucción de repetición desde
  1. Declaración y creación de arreglos
  2. Paso de arreglos a los métodos
  3. Arreglos multidimensionales
  4. Listas de argumentos con longitud variable
  1. Manejo de cadenas
  2. Manejo de números
  3. Manejo de funciones matemáticas
  4. Manejo de valores booleanos
  1. JavaScript HTML DOM
  2. Modelo de objeto del navegador
  3. Formularios
  1. Conceptos y generalidades
  2. Utilización de Jquery
  1. Evolución de la administración de los datos
  2. Tipos de administración de los datos
  3. Operaciones para el manejo de los datos masivos
  4. Tipos de datos masivos
  1. Historia de la computación distribuida
  2. Elementos de la computación distribuida
  3. Uso de la computación distribuida
  1. Pila de datos masivos
  2. Capas para el manejo de los datos masivos
  3. Tecnología para el uso de datos masivos
  1. Servicios de organización de datos
  2. Herramientas para la organización de datos
  3. Almacenamiento analítico de datos
  1. Importancia de la virtualización en el uso de datos masivos
  2. Servidor de virtualización
  3. Aplicaciones de la virtualización
  4. Manejo de la virtualización
  1. Aplicación de los datos masivos
  2. Manejo de datos masivos
  3. Funciones en el uso de datos masivos
  1. Relación de la nube con los datos masivos
  2. Modelos de despliegue y entrega en la nube
  3. Manejo de la nube para la administración de datos masivos
  1. Características de los sistemas de almacenamiento masivo
  2. Elementos de los sistemas de almacenamiento masivo
  3. Beneficios de los sistemas de almacenamiento masivo
  1. Sistemas de archivos distribuidos
  2. Uso de las funciones de reducción
  3. Manejo de las funciones de mapeo
  1. Manejo de recursos y aplicaciones
  2. Almacenamiento de los datos masivos
  3. Minería de datos masivos
  1. Importancia de la recolección de datos
  2. Historia y evolución
  3. Importancia de la clasificación de datos
  4. Historia y evolución
  5. Relación con la ciencia de datos
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Partes de una entrevista
  5. Tipos de preguntas
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. PARTICIPANTES
  4. Aplicación en la recolección de datos
  5. Registro de hechos
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Diseño
  4. Construcción
  5. Aplicabilidad en la recolección de datos
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Construcción
  5. aplicabilidad
  1. Importancia
  2. Beneficios
  3. Características
  4. Costos
  5. Algunas herramientas
  1. Conceptos
  2. Tipos
  3. Clasificaciones
  4. Datos cualitativos
  5. Datos cuantitativos
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Ventajas y beneficios
  4. Consecuencias negativas
  5. Herramientas
  1. Características de la inteligencia
  2. Uso de la inteligencia artificial
  3. Ventajas de la inteligencia artificial
  1. Historia de la inteligencia artificial
  2. Factores de la inteligencia artificial
  3. Evolución de la inteligencia artificial
  1. Lógica difusa
  2. Redes neurales artificiales
  3. Algoritmos genéticos
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Características de la lógica difusa
  3. Beneficios de la lógica difusa
  1. Uso de la lógica difusa
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Ventajas de la lógica difusa en la industria
  1. Historia de las redes neurales artificiales
  2. Características de las redes neurales artificiales
  3. Beneficios de las redes neurales artificiales
  1. Intervalo de trazado
  2. Distancia, individuo, expectativa y rango
  3. Selección, detención, máxima violación y función personalizada
  1. Uso aleatorio de la corrida anterior
  2. Generación actual
  3. Estado y resultado
  1. Escala de la función de ajuste
  2. Función del escalamiento
  3. Reproducción, cruzamiento, mutación y migración
  1. Sistema de procesamiento de archivos
  2. Sistema de procesamiento de bases de datos
  3. Historia del procesamiento de bases de datos
  4. Definición de una base de datos
  5. DBMS
  1. Conceptos de modelado
  2. Importancia del modelado
  3. Modelo E-R
  4. Modelo relacional
  5. Normalización
  1. Conceptos y definiciones
  2. Tipos de datos
  3. Sentencias del DDL
  4. Ejemplos de DDL
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno e Instalación
  4. Ejemplo práctico
  1. Introducción e Importancia
  2. Entorno
  3. Instalación
  4. Ejemplo práctico
  1. Historia y Conceptos
  2. Sentencia DDL en SQL
  3. Sentencia INSERT, DELETE, UPDATE
  4. Sentencia DELETE
  1. Sentencia SELECT
  2. Operadores de comparación y booleanos
  3. Subconsultas
  4. Funciones y Comandos de ordenamiento
  1. Sentencia SELECT con múltiples tablas
  2. Funciones de agrupación
  3. Operadores para múltiples tablas
  4. Sentencia JOIN
  1. Conceptos
  2. Tecnologías en la nube
  3. NoSQL
  4. Tendencias actuales
  1. Evolución Natural y fundamentos biológicos para resolver problemas de optimización
  2. Métodos exactos y heurísticos para la resolución de problemas de optimización y búsqueda
  3. Programación Evolutiva y Estrategias de Evolución
  4. Modelos de evolución
  5. Evolución de programas, análisis de datos, predicción y aprendizaje
  1. Reseña histórica
  2. Aplicaciones de los Algoritmos Genéticos
  3. Algoritmo Genético Tradicional: AG simple
  4. Funciones estándar de optimización y testeo
  1. Teorema de los esquemas
  2. La hipótesis de los building blocks
  3. Los roles de los operadores evolutivos
  4. Cruzamiento, mutación y convergencia prematura
  1. Cruzamiento de un punto
  2. Cruzamiento de dos puntos
  3. Cruzamiento uniforme
  1. Estructuras de datos
  2. Operaciones
  3. Resolviendo un problema: genotipo y fitness
  4. Escalado del fitness
  5. Discretización, restricciones y penalización
  1. Problemas de optimización
  2. Optimización continua
  3. Optimización combinatoria
  1. Genotipos no convencionales
  2. Dominancia, diploides y abyección
  3. Inversión y operadores de reordenamiento
  4. Micro operadores
  5. Nichos y especiación
  1. Hibridación
  2. Hibridación cuando sea posible
  3. Adaptación de los operadores genéticos
  1. Algoritmos meméticos
  2. Variantes de AG: CHC, Mutation Or Selection
  3. AE para optimización multiobjetivo
  1. Procesamiento paralelo-distribuido
  2. Paralelismo intrínseco y paralelismo explícito en los AG
  3. Modelos paralelos de AG y sus ventajas
  4. Paralelismo maestro-esclavo
  5. Modelo de subpoblaciones con migración
  6. Modelo celular
  1. Historia de la lógica difusa
  2. Utilidad de la lógica difusa
  3. Limitaciones de la lógica difusa
  1. Variable lingüística
  2. Aplicaciones de la lógica difusa
  3. Reconocimiento y controladores
  1. Sistema de control en lazo abierto
  2. Sistema de control en lazo cerrado
  3. Lógica difusa en la industria
  1. Elementos de la lógica booleana
  2. Elementos de la lógica difusa
  3. Relación entre la lógica booleana y difusa
  1. Axiomas de los conjuntos convencionales
  2. Operaciones en la lógica convencional
  3. Leyes de De Morgan
  1. Lógica simbólica
  2. Tautologías
  3. Representación de conjuntos difusos discretos
  1. Operaciones y propiedades de los conjuntos clásicos
  2. Operaciones y propiedades de los conjuntos difusos
  3. Comparación entre los conjuntos clásicos y difusos
  1. Producto Cartesiano
  2. Cardinalidad, operación y propiedades en las relaciones
  3. Composición
  1. Cardinalidad de las relaciones difusas
  2. Operaciones de las relaciones difusas
  3. Propiedades de las relaciones difusas
  1. Producto cartesiano y composición difusa
  2. Tolerancia difusa y relaciones equivalentes
  3. Asignación de valores
  1. ¿Qué es Machine Learning?
  2. ¿Dónde se aplica Machine Learning?
  3. Plataformas que trabajan Machine Learning
  1. Definición de RNA e Inteligencia Artificial
  2. El modelo Biológico
  3. Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
  1. Errores comunes al aplicar RNA
  2. Ventajas y Desventajas
  3. Comparación de las RNA con otras técnicas
  1. Aproximación de funciones
  2. Clustering
  3. Predicción
  4. Clasificación
  1. Elementos de las RNA
  2. Estructura de las RNA
  3. Funcionamiento de las RNA
  1. Entrenamiento no supervisado
  2. Entrenamiento supervisado
  3. Entrenamiento hibrido
  1. Redes monocapa y multicapa
  2. Redes heteroasociativas y autoasociativas
  3. Redes Estocásticas
  4. Otras topologías de RNA
  1. Estructura del perceptrón
  2. Perceptrón multicapa
  3. La red Backpropagation
  1. Tipos de datos
  2. Como elegir la topología de RNA
  3. Diseño de estructura
  1. Gráficas de resultados
  2. Medidas de error de las RNA
  3. Definición del error aceptable
  1. Evolución de la administración de los datos
  2. ¿Qué es Big Data?
  3. Significados y variaciones del término
  4. Cambio de paradigma
  5. Datos al servicio de las personas
  1. Volumen - Variedad
  2. Velocidad - Veracidad
  3. Valor - Visualización
  4. Verificación - Variabilidad
  5. Viabilidad
  1. Banca
  2. Salud
  3. Ciudades inteligentes
  4. Agricultura
  5. Política
  1. Deportes
  2. Periodismo
  3. Logística
  4. Mercadotecnia
  5. Educación
  1. Arquitecturas para Big Data
  2. Generación de datos
  3. Adquisición de datos
  4. Almacenamiento de datos
  5. Análisis y visualización de datos
  1. BD Relacionales
  2. NoSql
  3. BD Key-Value
  4. BD Orientadas a documentos
  5. BD Orientadas a grafos
  1. BD Orientadas a objetos
  2. BD Columnas
  3. BD Espaciales
  1. Conceptos
  2. Sistema de archivos distribuidos Hadoop
  3. YARN
  4. MapReduce
  5. Ecosistema Hadoop
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
  1. Bases de Datos y el Proceso KDD
  2. Análisis Básico de Ejemplos y Aplicaciones en Data Mining
  3. Procesos Estadísticos en Data Mining
  4. Herramientas Computacionales Para Data Mining
  1. Ruido y Ajuste de Datos
  2. Análisis Exploratorio en Datos
  3. Filtrado en Datos Estructurados y no Estructurados
  1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y sus Técnicas?
  2. Redes Neuronales Artificiales
  3. Topologías de Red
  4. Algoritmos de Propagación
  5. Redes Neuronales Pulsantes
  1. Minería de Textos
  2. Pre-Procesamiento y Digitalización
  3. Análisis Automatizado de Textos
  1. Sentiment Analysis
  2. Análisis de Texto y Lingüística Computacional
  3. Extracción de Información Subjetiva
  4. Minería de Opinión y Aplicaciones
  1. Espacio Vectorial
  2. Modelado de Vectores y Tensorflow
  3. Python en Data Mining
  1. Algoritmos de Aprendizaje Profundo
  2. Abstracciones de Alto Nivel
  3. Arquitecturas Compuestas
  4. Redes Neuronales Convolucionales
  1. Criterios de Decisión
  2. Requerimiento de Datos
  3. Evaluación de Decisiones
  1. Clustering
  2. Técnicas de Clustering
  3. Técnicas Estadísticas
  1. Fundamentos de Evaluación de Modelos
  2. Técnicas de Evaluación de Modelos
  3. Aplicación de las Técnicas de Evaluación de Modelos
  1. Antecedentes
  2. Importancia
  3. Áreas de aplicación
  4. Proceso de descubrimiento del conocimiento
  5. Tendencias
  1. ¿Qué es R?
  2. Antecedentes
  3. Configuración del entorno de trabajo
  4. Características importantes
  5. Ayuda
  1. Tipos de datos
  2. Operaciones aritméticas
  3. Operadores lógicos
  4. Operadores relacionales
  5. Funciones de conversión
  1. Vectores
  2. Matrices
  3. Factores y vectores de caracter
  4. Listas
  5. Data frames
  1. Estructura condicional IF-ELSE
  2. Estructura SWITCH
  3. Bucle FOR
  4. Bucle WHILE
  5. Sentencia BREAK, NEXT
  1. Estructura
  2. Visibilidad del código
  3. Recursividad
  4. Funciones matemáticas
  5. Funciones de análisis estadístico
  1. Comandos para gráficos exploratorios
  2. Estadística descriptiva
  3. Medidas de tendencia central
  4. Medidas de dispersión
  5. Coeficiente de correlación, covarianza
  1. Probabilidad
  2. Distribuciones discretas
  3. Distribuciones continuas
  4. Intervalos de confianza
  5. Test de hipótesis
  1. Análisis clúster
  2. Clústeres jerárquicos y secuenciales
  3. Clústeres aglomerativos y exclusivos
  4. Modelos predictivos
  5. Modelo lineal
  1. Función plot()
  2. Colores
  3. Gráficos para una variable
  4. Gráficas de curvas continua
  5. Gráficas escalonadas
  1. Elementos de la investigación
  2. Características del enfoque cuantitativo
  3. Características del enfoque cualitativo
  4. Diferencias entre los enfoques de investigación
  5. Ventajas de los enfoques de investigación
  1. Tipos de proyectos de investigación
  2. Proyecto de investigación cuantitativa
  3. Proyecto de investigación cualitativa
  4. Fuentes de ideas para la investigación
  5. Antecedentes de la investigación
  1. Planteamiento del problema de investigación
  2. Enfoque cuantitativo
  3. Criterios para plantear el problema
  4. Elementos para el planteamiento del problema de investigación
  5. Objetivos, preguntas y justificación de la investigación
  1. Desarrollo de la perspectiva teórica
  2. Etapas para el desarrollo de la perspectiva teórica
  3. Elementos para la revisión de la literatura
  4. Elementos del marco teórico
  5. Construcción del marco teórico
  1. Estudio exploratorio
  2. Estudio descriptivo
  3. Estudio correlacional
  4. Estudio explicativo
  5. Selección del tipo de estudio
  1. Elementos de las hipótesis
  2. Características de las variables
  3. Tipos de hipótesis
  4. Hipótesis nulas
  5. Hipótesis alternativas
  1. Características del diseño en la investigación
  2. Diseño experimentales
  3. Experimentos puros
  4. Diseños no experimentales
  5. Diseños transeccionales descriptivos
  1. Delimitación de la población
  2. Selección de muestra
  3. Tipos de muestra
  4. Muestra probabilística
  5. Muestra no probabilística
  1. Características para la recolección de datos
  2. Instrumento de medición
  3. Análisis de los datos cuantitativos
  4. Proceso para el análisis de los datos cuantitativos
  5. Pruebas de hipótesis
  1. Características del reporte
  2. Elementos del reporte
  3. Recursos para la elaboración del reporte
  4. Criterios para la elaboración del reporte
  5. Protocolo de investigación
  1. Definición de Sistema Experto
  2. Diferencias entre sistemas convencional y experto
  3. Tipos de sistemas expertos
  1. Estado y Espacio de la Problemática
  2. Reglas de Inferencia en el Sistema
  3. Sistemas de resolución y deducción
  1. ¿Qué es la Lógica de Predicados?
  2. Prototipado
  3. Implementación
  1. Arquitectura de sistemas expertos
  2. Etapas en el Desarrollo de Sistemas Expertos
  3. Errores en el Desarrollo
  1. Diseño técnico
  2. Lenguajes para representación de conocimiento
  3. Herramientas avanzadas de desarrollo
  1. Matemática en Sistemas Expertos
  2. Cálculo Proposicional
  3. Predicados de Primer Orden
  1. Sistemas basados en reglas de producción
  2. Representación del conocimiento empleando reglas de producción
  3. Representaciones Relacionales
  1. Optimización
  2. Evolución
  3. Evaluación Genética
  1. Representación del conocimiento difuso
  2. Razonamiento aproximado
  3. Inferencia y clasificación difusa
  1. Diseño
  2. Diagnóstico
  3. Planificación
  1. Tipo de problemática
  2. Tipo de investigación (cualitativa/cuantitativa)
  3. Análisis del entorno del problema
  1. Entrevistas y cuestionarios
  2. Clasificación y depuración de Datos
  3. Acomodo y homologación de Datos
  1. Respaldo de información
  2. Recuperación de la información
  3. Diagnóstico de la base de Datos
  1. Conceptos Fundamentales de Machine Learnig
  2. Conceptos Fundamentales de Deeplearning
  3. Tipos de entrenamiento
  1. Aplicaciones de Lógica Difusa
  2. Conceptos fundamentales
  3. Funciones Características
  4. Mecanismos de inferencia
  1. Aplicación de RNA
  2. Estructuras y/o topologías de red
  3. Tipos de entrenamiento
  4. Elección de RNA óptima
  1. Aplicación de los algoritmos géneticos
  2. Conceptos fundamentales de computación evolutiva
  3. Algoritmos Genéticos
  4. Sistemas expertos y agentes inteligentes
  1. Aplicación de sistemas expertos
  2. Concepto de agentes evolutivos
  3. Implementación de Sistemas expertos
  1. Procesamiento de Lenguaje Natural
  2. Evaluación de modelos
  3. Técnicas de Clustering
  1. Sociología de la privacidad
  2. Cultura de la protección de datos
  3. Tecnología y privacidad
  1. Introducción al Machine Learning
  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
  1. Entrenar una red neuronal
  2. Gráficos computacionales
  3. Implementación de una red profunda
  4. El algoritmo de propagación directa
  5. Redes neuronales profundas multicapa

Titulación de la Maestría En Machine Learning

Doble Titulación:

Titulación de Master Europeo en Inteligencia Artificial. Especialización en Machine Learning con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y CLADEA (Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración)

Titulación Oficial de Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad DAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE). Este plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP) con número de acuerdo M-088/2021.

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En la actualidad, Euroinnova cuenta con un equipo humano formado por más de 300 profesionales. Nuestro personal se encuentra sólidamente enmarcado en una estructura que facilita la mayor calidad en la atención al 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.

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Preguntas al director académico sobre la Maestría En Machine Learning

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