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Inscríbete en esta Maestría en Investigación en Inteligencia Artificial, sigue creciendo profesionalmente y recibe una titulación expedida por ESIBE (Escuela Iberoamericana de Postgrado)

Titulación
Modalidad
Semipresencial
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
sin intereses
Centro Líder
formación online
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:

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

Gloria F

CIUDAD DE MÉXICO

Opinión sobre Maestria en Investigacion en Inteligencia Artificial + Estancia Internacional

LO MEJOR QUE ENCONTRÉ ONLINE RELACIÓN CALIDAD PRECIO, VOLVERÉ A REPETIR CON VUESTRAS MAESTRÍAS

Patricia M

ALICANTE

Opinión sobre Maestria en Investigacion en Inteligencia Artificial + Estancia Internacional

Contento por la calidad del contenido. Me matriculé por el título, las salidas profesionales y el precio, y me ha parecido todo estupendo. No tengo nada más que decir... lo recomiendo.

Fabio T

LIMA

Opinión sobre Maestria en Investigacion en Inteligencia Artificial + Estancia Internacional

Una maestría más que correcta, donde la teoría queda clara y puedes estudiar desde donde y cuando quieras. No se puede pedir más por menos.

Sofía V

MADRID

Opinión sobre Maestria en Investigacion en Inteligencia Artificial + Estancia Internacional

Gracias a Euroinnova he conseguido una Titulación que puedo baremar en oposiciones y así obtener unos puntos diferenciales en las mismas. He podido realizar a la vez dos maestrías complementarias a través de la modalidad online.

Estiben R

ANTIOQUÍA

Opinión sobre Maestria en Investigacion en Inteligencia Artificial + Estancia Internacional

No puedo decir nada negativo sobre esta maestría, es sin duda de lo mejor que encontré online y a muy buen precio.
* Todas las opiniones sobre , 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 investigación en inteligencia artificial

MAESTRÍA EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Comienza ya a destacar profesionalmente, con esta Maestría en Investigación en Inteligencia Artificial que te oferta Euroinnova International Online Education, fórmate de manera 100% Online y estudia desde casa a tu ritmo, siempre asesorado por un grupo de tutores especializados que te ayudarán en todo el proceso.

Resumen salidas profesionales
de la Maestría en investigación en inteligencia artificial
La inteligencia artificial ha abierto un campo de posibilidades infinitas para todo tipo de empresas, y no solo eso, también para organizaciones sociales y el sector educativo. Todos podemos ser partícipes de las ventajas del desarrollo tecnológico y tú, como profesional, puedes liderarlo realizando una formación especializada como la Maestría en Investigación en IA de ESIBE. Con ella, obtendrás una visión global de los fundamentos sobres los que se asienta la inteligencia artificial y profundizarás en los conocimientos técnicos necesarios para desarrollar todo tipo de proyectos. Sistemas administrativos, integración del deep learning, desarrollo de aplicaciones interactivas… entre otras muchas posibilidades.
Objetivos
de la Maestría en investigación en inteligencia artificial
- Te conformarás una visión global los avances en inteligencia artificial y de sus propósitos a corto plazo. - Estudiarás los diferentes tipos de IA y sabrás cuál encaja mejor con los objetivos de cada proyecto. - Verás las ventajas de relacionar IA y el big data. - Profundizarás en los sistemas expertos, en su estructura, en el rendimiento, y en cómo se crean. - Trabajar los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático. - Entenderás cómo funcionan y se crean los sistemas de recomendación, selección y aprendizaje. - Aprenderás todo sobre deep learning con Python, Keras y Tensorflow. - Programarás chatbots. - Investigarás en los fundamentos de la computación de la sintaxis para el PLN.
Salidas profesionales
de la Maestría en investigación en inteligencia artificial
Muchos de los puestos mejor remunerados y valorados del sector tecnológico son los que están relacionados con la inteligencia artificial y el deep learning, por la novedad e innovación que representan. Realizando la Maestría en Investigación en IA podrás ser: analista de datos, trabajar como especialista en machine learning, desarrollar estrategias de Marketing automation y otras muchas especialidades que necesitan de la inteligencia artificial.
Para qué te prepara
la Maestría en investigación en inteligencia artificial
La finalidad principal de esta maestría en innovación en IA es preparar a todos los profesionales del sector tecnológico para el presente y futuro más próximo. Con esta formación te prepararemos para liderar proyectos cuyo factor principal es la inteligencia artificial, para implementar la tecnología deep learning en softwares ya creados y para desarrollar tecnologías interactivas que permitan conocer mejor a los usuarios. Esto son solo algunas de las áreas de la inteligencia artificial en las que podrás avanzar, pero, ¡Aún hay muchas más!
A quién va dirigido
la Maestría en investigación en inteligencia artificial
Todos los profesionales del sector tecnológico deben mantenerse actualizados, dado el trepidante ritmo evolutivo que se da en este campo. La inteligencia artificial es una de las tecnologías estrella del Siglo XXI y de las que más posibilidades ofrecen a todos los ámbitos de la sociedad. Si tienes experiencia en programación y desarrollo, eres ingeniero informático o te apasiona todo lo relacionado con el deep learning, es tu momento para seguir creciendo.
Metodología
de la Maestría en investigación en inteligencia artificial
Metodología Curso Euroinnova
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 la Maestría en investigación en inteligencia artificial

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  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. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  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)
  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móvil
  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT
  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
  3. Ciberseguridad en Sistemas de Control Industrial (IC)
  4. Amenazas y riesgos en los entornos IC

Titulación de la Maestría en investigación en inteligencia artificial

esibeEsibe

Titulación de Maestría en Investigación en Inteligencia Artificial con 1500 horas expedida por ESIBE (ESCUELA IBEROAMERICANA DE POSTGRADO).

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Juan Ríos Jiménez
Tutor
Técnico informático en desarrollo de aplicaciones multiplataforma (DAM) con especialización en ciberseguridad. Cuenta con experiencia laboral como programador Full Stack. Apasionado de la rama Ciberseguridad enfocado en seguridad ofensiva. Además, le encanta estar actualizado tecnológicamente y siempre está comprometido por mejorar sus conocimientos.
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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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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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Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Euroinnova.

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15%
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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 investigación en inteligencia artificial

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