Solicitar información
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
Plataforma Web
24 Horas
Centro Líder
Centro Líder
formación online
2195 €
Cómodos plazos sin intereses + Envío gratis
¿Tienes dudas?
Llámanos gratis al 900 831 200
Solicitar información

Matricúlate ya en este Master Computación Cuántica y consigue tu Titulación expedida por la Universidad Católica de Murcia (UCAM)

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

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

Maria Pepe

SALERNO

Opinión sobre Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Maria Pepe, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

Temario

Maria Pepe, ¿qué has aprendido en el Master Online?

Herramientos para la intervencion en educacion special

Maria Pepe, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

Todas las herraminetos y conocimientos necesarios para las actividades de apayo

Maria Pepe, ¿qué has echado en falta del Master Online?

Optimo

David F

GUIPÚZCOA

Opinión sobre Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

En general bastante bien. El temario es completo, aunque un poco denso. La verdad es que estoy bastante contento con todo.

Helena R

CÁCERES

Opinión sobre Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Realicé este máster por las salidas profesionales y temario. He aprendido sobre la computación en profundidad. Lo recomiendo.

María M

CASTELLÓN

Opinión sobre Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

La metodología online es lo que más me ha sorprendido. Es la primera vez que realizo una formación así y por fin he podido compaginarlo sin ningún problema con mi trabajo.

Josep T

BARCELONA

Opinión sobre Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Desde siempre he querido especializarme en el ámbito de la inteligencia artificial. Gracias al curso he aprendido gran cantidad de nuevos conocimientos referentes al sector. En general me ha parecido muy completo.

Hugo N

MADRID

Opinión sobre Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Me gustaría haber tenido aún más contenido en forma de ejercicios. Los que teníamos me han venido genial para poner el temario en práctica, por eso he echado en falta tener más.
* Todas las opiniones sobre Máster en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial + 60 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.

Plan de estudios de Master computación cuántica

MASTER COMPUTACIÓN CUÁNTICA. Amplía tus expectativas laborales con nuestra formación en la que adquirirás los conocimientos esenciales relacionados con este sector. ¡No dejes pasar esta oportunidad de metodología online y prepárate para alcanzar tus metas profesionales de la forma más cómoda y efectiva!

Resumen salidas profesionales
de Master computación cuántica
Con este Master de Computación Cuántica e Inteligencia Artificial aprenderás que la computación cuántica ha irrumpido en el ámbito corporativo, tecnológico y científico como una rama de la informática que supone una evolución respecto a la informática tradicional. Mediante esta teoría se podrán desarrollar superordenadores con una mayor capacidad de almacenaje y con más posibilidades de crear algoritmos más eficientes. La computación cuántica unida a la inteligencia artificial supone superar los límites de la informática como se había conocido hasta ahora. No es extraño, por lo tanto, que se requiera en la actualidad y aún más en el futuro, contar con profesionales especializados en el master en computación cuántica e inteligencia artificial, para obtener el mayor rendimiento.
Objetivos
de Master computación cuántica

- Aprender a crear algoritmos más eficientes haciendo uso de la computación cuántica y de sistemas de cómputo numérico como Matlab.
- Estudiar las diferentes aplicaciones de la física cuántica en el ámbito de la tecnología, la medicina, el transporte, la energía o la electricidad.
- Conocer el nexo de unión entre el Big Data y la inteligencia artificial para desarrollar algoritmos para las máquinas.
- Manejar TensorFlow para generar aprendizaje automático y el lenguaje de programación Python para desarrollar aplicaciones.
- Desarrollar chatbots con ChatterBot y Python o con Chatfuel para Facebook Messenger.
Salidas profesionales
de Master computación cuántica
Finalizado el Master en computación cuántica e inteligencia artificial, habilitará para ocupar puestos como desarrollador o investigador de algoritmos para finanzas, para aplicarlos a la inteligencia artificial, química, la optimización, la inteligencia artificial aplicada a la industria, el análisis de datos, el marketing o la investigación evidenciándose así, el carácter polivalente del master.
Para qué te prepara
el Master computación cuántica
A lo largo del Master en Computación Cuántica e Inteligencia Artificial, se conseguirá dominar herramientas de una u otra área como Matlab, TensorFlow, Python, o Chatterbot, entre otros. De esta forma, ser podrá sacar el máximo provecho de las posibilidades que esta nueva forma de hacer informática aporta a diferentes áreas de aplicación y elevar a las empresas hacia otro nivel de la mano de la inteligencia artificial.
A quién va dirigido
el Master computación cuántica
El Master en Computación Cuántica e Inteligencia Artificial se dirige principalmente a aquellas personas formadas en estadística, matemáticas, informática o telecomunicaciones. No obstante, las innumerables aplicaciones de la inteligencia artificial lo hacen apto también para otros perfiles como la economía o la administración de empresas, entre otros.
Metodología
de Master computación cuántica
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 Master computación cuántica

MÓDULO 1. CALCULO NUMÉRICO PARA COMPUTACIÓN EN CIENCIA E INGENIERÍA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LOS COMPUTADORES
  1. Introducción
  2. Conceptos básicos sobre computadores
  3. Componentes de un computador
  4. Software de un computador
  5. Parámetros característicos del computador digital
  6. Clasificación de los computadores
  7. Breve historia de los computadores
  8. Estudio de los computadores
  9. Computación Científica en supercomputadores
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN Y HERRAMIENTAS DE CÁLCULO NUMÉRICO
  1. Introducción
  2. Resolución de problemas
  3. Lenguajes de programación
  4. Herramientas de cálculo numérico
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL SISTEMA MATLAB
  1. Introducción
  2. Acceso a MATLAB
  3. Introducción de matrices
  4. Operaciones sobre matrices y componentes de matrices
  5. Expresiones y variables
  6. El espacio de trabajo
  7. Funciones para construir matrices
  8. Control de flujo programando en MATLAB
  9. Funciones escalares
  10. Funciones vectoriales
  11. Funciones matriciales
  12. Generación de submatrices
  13. Ficheros .M
  14. Entrada y salida de texto
  15. Medidas de eficiencia de algoritmos
  16. Formato de salida
  17. Gráficos en dos dimensiones
  18. Gráficos en tres dimensiones
  19. Elaboración de programas en MATLAB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ARITMÉTICA DEL COMPUTADOR
  1. Introducción
  2. Representación interna de números
  3. Errores debidos a la representación interna de los números
  4. Errores en la realización de operaciones
  5. Algoritmos estables e inestables. Condicionamiento de un problema
  6. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ECUACIONES ALGEBRAICAS DE UNA VARIABLE
  1. Introducción
  2. Método de bisección o bipartición
  3. Método de interpolación lineal o Regula Falsi
  4. Método de aproximaciones sucesivas o punto fijo
  5. Método de Newton-Raphson
  6. Método de la secante
  7. Criterios de convergencia para los métodos iterativos
  8. Dificultades a la hora de calcular las raíces de una función
  9. Cálculo de ceros de polinomios
  10. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ECUACIONES ALGEBRAICAS
  1. Introducción
  2. Métodos directos
  3. Métodos iterativos
  4. Comparación entre métodos iterativos y directos
  5. Introducción a los sistemas de ecuaciones algebraicas no lineales
  6. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTERPOLACIÓN Y APROXIMACIÓN
  1. Introducción
  2. Interpolación polinomial
  3. -Series de Taylor
  4. -Interpolación polinómica: forma de Vandermoide
  5. Aproximación por polinomios
  6. Introducción a la interpolación por funciones racionales
  7. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DIFERENCIACIÓN E INTEGRACIÓN
  1. Introducción
  2. Diferenciación numérica
  3. Integración numérica
  4. Ejercicios complementarios

MÓDULO 2. FÍSICA CUÁNTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA FÍSICA CUÁNTICA
  1. La ciencia
  2. El Sistema Internacional de Unidades
  3. Física clásica
  4. Física moderna
  5. ¿Qué es la física cuántica?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÁTOMOS, ELECTRONES Y FOTONES
  1. Nociones básicas sobre la estructura atómica
  2. Introducción al espectro electromagnético
  3. ¿Qué es el espectro electromagnético?
  4. Cuantos de energía. Postulado de Planck
  5. Principio de dualidad. Postulado de De Broglie
  6. Modelo atómico de Bohr
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EFECTO ELECTROMAGNÉTICO
  1. Introducción al efecto fotoeléctrico
  2. La luz como una onda
  3. Explicación de Albert Einstein
  4. El efecto Compton
  5. Frecuencia de la luz y la frecuencia umbral v0
  6. Tendencia de la amplitud de onda
UNIDAD DIDÁCTICA 4. NÚMEROS CUÁNTICOS Y ORBITALES
  1. Dualidad onda-corpúsculo. Principio de incertidumbre de Heisenberg
  2. Modelo mecano-cuántico del átomo
  3. Estructura del átomo
  4. Configuración electrónica
  5. Números cuánticos y orbitales atómicos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. NÚCLEOS
  1. Núcleo atómico
  2. Masas nucleares
  3. Propiedades de la estructura nuclear
  4. Tamaño de los núcleos
  5. Ley de desintegración radiactiva
  6. Teoría cuántica de la desintegración radiactiva
  7. Desintegración nuclear
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EL CAMPO DE PUNTO CERO
  1. ¿Qué es el campo punto cero?
  2. Partículas virtuales
  3. Efecto Casimir
UNIDAD DIDÁCTICA 7. APLICACIONES DE LA FÍSICA CUÁNTICA
  1. Introducción a las aplicaciones de la física cuántica
  2. Transistor
  3. El láser
  4. Otras aplicaciones de la física cuántica

MÓDULO 3. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  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

MÓDULO 4. MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 11. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  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

MÓDULO 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLN
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

MÓDULO 6. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1 .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
  1. Introducción a la Inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes Inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y 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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
  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

MÓDULO 7. MACHINE LEARNING CON ARDUINO Y TENSORFLOW 2.0

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y PRIMEROS PASOS
  1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
  2. Hardware y software unidos por la Inteligencia Artificial
  3. Inteligencia Artificial y Visión Artificial
  4. Arduino: introducción
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPARACIÓN DE ARDUINO Y CONFIGURACIÓN DE ENTORNO PYTHON
  1. Instalación de Arduino
  2. Configurando tu Arduino para Python
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CODIFICACIÓN Y CONTROL DE ARDUINO CON PYTHON
  1. Control de Arduino
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MANEJO DE ENTRADAS ANALÓGICAS CON PYTHON
  1. Manejo de entradas
  2. Entradas analógicas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. USO DE SALIDAS ANALÓGICAS
  1. Salidas analógicas
  2. Valores analógicos en Arduino
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING
  1. Introducción al machine learning
  2. Aprendizaje supervisado
  3. Aprendizaje no supervisado
UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES NEURONALES, SERIES TEMPORALES Y PROBLEMAS DE REGRESIÓN
  1. Redes neuronales y deep learning
  2. Series Temporales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. OBTENCIÓN DE PARÁMETROS EN ARDUINO Y GENERACIÓN DE CONJUNTOS DE DATOS
  1. Funciones y parámetros
  2. Variables y constantes especializadas
  3. Estructura de control
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROCESAMIENTO DE DATOS Y ETAPA DE ENTRENAMIENTO
  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?
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CREACIÓN DE RED NEURONAL ARTIFICIAL Y APLICACIONES CON ARDUINO Y TENSORFLOW CON KERAS
  1. Crear red neural paso a paso
  2. Redes neuronales: Aprendizaje
  3. Otras redes neuronales

MÓDULO 8. VISIÓN ARTIFICIAL EN INDUSTRIA 4.0 CON PYTHON Y OPENCV

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCV
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRATAMIENTO DE IMÁGENES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
UNIDAD DIDÁCTICA 9. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 10. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 11. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

MÓDULO 9. COMPUTACIÓN CUÁNTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA
  1. Computación cuántica
  2. Circuitos cuánticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TECNOLOGÍA CUÁNTICA ACTUAL
  1. Desafíos y perspectivas de la tecnología cuántica
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMO CUÁNTICOS
  1. Principales algoritmos utilizados
  2. Desarrollo de Hardware Cuántico
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMUNICACIONES CUÁNTICAS
  1. Introducción a las comunicaciones cuánticas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CRIPTOGRAFÍA CUÁNTICA
  1. ¿Qué es la criptografía cuántica?
  2. Criptografia post-cuántica
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SIMULACIÓN CUÁNTICA
  1. Fundamentos de la simulación cuántica
  2. Métodos de simulación cuántica
UNIDAD DIDÁCTICA 7. COMPUTACIÓN CUÁNTICA ADIABÁTICA
  1. Presentación de la computación cuántica adiabática como un paradigma alternativo
  2. Modelos de Computación Cuántica Adiabática
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ALGORITMOS DE PASEO CUÁNTICO
  1. Definición y características de los paseos cuánticos
  2. Algoritmos de paseo cuántico
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ERRORES CUÁNTICOS Y CÓDIGOS CUÁNTICOS
  1. Errores cuánticos
  2. Fuentes de errores cuánticos
  3. Detección y corrección de errores cuánticos

MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MASTER

Titulación de Master computación cuántica

Titulación Universitaria de Master en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia

Cursos relacionados

4,8
Curso en Data Science y Análisis de Datos
360€
Ver Curso online
4,8
Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS
3495€
Ver Curso online
4,8
Titulación Universitaria de Excel Avanzado 2019 + Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data (Doble Titulación + 10 ECTS)
360€
Ver Curso online
4,8
Maestría en Inteligencia Artificial. RVOE SEP: M-015/2023 (16/05/2023)
3235€
Ver Curso online

Claustro docente de Master computación cuántica

Isaías Aranda Cano Aranda Cano
Tutor
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos.
Su formación +
Rafael Marín Sastre
Tutor
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
Su formación +
Daniel Cabrera Armenteros
Tutor
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
Su formación +
Alan Sastre
Tutor
Grado en Ingeniería Informática
Su formación +
Jorge López Blasco
Tutor
Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Master de Profesorado. Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.
Su formación +

7 razones para realizarel Master computación cuántica

1
Nuestra experiencia

Más de 20 años de experiencia en la formación online.

Más de 300.000 alumnos ya se han formado en nuestras aulas virtuales.

Alumnos de los 5 continentes.

25% de alumnado internacional.

Las cifras nos avalan
4,7
2.625 Opiniones
8.582
suscriptores
4,4
12.842 Opiniones
5.856
Seguidores
2
Nuestra Metodología

Flexibilidad

Aprendizaje 100% online, flexible, desde donde quieras y como quieras

Docentes

Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos

Acompañamiento

No estarás solo/a. Acompañamiento por parte del equipo de tutorización durante toda tu experiencia como estudiante.

Aprendizaje real

Aprendizaje para la vida real, contenidos prácticos, adaptados al mercado laboral y entornos de aprendizaje ágiles en campus virtual con tecnología punta

Seminarios

Seminarios en directo. Clases magistrales exclusivas para los estudiantes

3
Calidad AENOR

Se llevan a cabo auditorías externas anuales que garantizan la máxima calidad AENOR.

Nuestros procesos de enseñanza están certificados por AENOR por la ISO 9001 y 14001.

4
Confianza

Contamos con el sello de Confianza Online y colaboramos con las Universidades más prestigiosas, Administraciones Públicas y Empresas Software a nivel Nacional e Internacional.

5
Empleo y prácticas

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

6
Nuestro Equipo

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.

7
Somos distribuidores de formación

Como parte de su infraestructura y como muestra de su constante expansión, Euroinnova incluye dentro de su organización una editorial y una imprenta digital industrial.

Paga como quieras

Financiación 100% sin intereses

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.

Si aún tienes dudas solicita ahora información para beneficiarte de nuestras becas y financiación.

25%
Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método EUROINNOVA, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

20%
Beca Desempleo

Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

15%
Beca Emprende

Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15%
Beca Amigo

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%.

Materiales entregados con el Master computación cuántica

Información complementaria

Master Computación Cuántica

¿Estás interesado en adquirir o profundizar tus conocimientos sobre desarrollo e investigación de algoritmos para distintas áreas como las finanzas o la inteligencia artificial? ¿Estás buscando una formación online? Si tu respuesta a estas cuestiones es afirmativa… ¡Esta es tu oportunidad! Euroinnova International Online Education te ofrece este Master Computación Cuántica con el que te prepararás para, entre otras muchas cosas, sacar el máximo provecho de las posibilidades que esta nueva forma de hacer informática aporta a diferentes áreas de aplicación y elevar a las empresas hacia otro nivel de la mano de la inteligencia artificial. De igual modo, dispone de una modalidad online que te permitirá compaginarlo con tu vida tanto personal como laboral.

¡Es el momento de ampliar tus habilidades laborales para poder aumentar tus competencias profesionales y Euroinnova International Online Education te ofrece muchas ventajas y facilidades para conseguirlo!

Aprovecha esta gran oportunidad ahora y si aún no estás decidido, ¡te invitamos a que continúes leyendo!

Especialízate en la computación cuántica

Cuando hablamos de computación cuántica estamos haciendo referencia a la nueva tecnología que emplea las leyes de la mecánica cuántica con el objetivo de solucionar aquellos problemas más complicados. Esta computación se basa en la superposición de la materia y el entrelazamiento cuántico para conseguir así una computación diferente a la tradicional, que lograría almacenar más estados por unidad de información y trabajar con algoritmos más eficientes. La informática cuántica emplea el qubit como unidad básica de información que posibilita la superposición coherente de unos y ceros.

Se dice que esta computación cuántica es necesaria debido a que existen numerosos problemas que, por su gran complejidad, las supercomputadoras tradicionales no son capaces de resolver y por ello termina paralizándose. Estos problemas complejos lo son por la gran cantidad de variables que interactúan en él.

¿Conoces la inteligencia artificial?

Podemos definir la inteligencia artificial como la capacidad de las máquinas de contar con habilidades similares a las de los seres humanos. Algunas de estas habilidades pueden ser el razonamiento o la capacidad para plantear. Así, esta inteligencia artificial logra que las máquinas sean capaces de percibir su entorno y relacionarse con el mismo.

Por otro lado, según la Comisión Europea, se clasifica la inteligencia artificial en dos grupos, según su aplicación:

  • Inteligencia artificial del día a día, como las búsquedas webs, las traducciones automáticas, las compras por internet, la publicidad, la ciberseguridad…
  • Inteligencia artificial aplicada a otras áreas. Estas áreas son la salud (destinadas a nuevos descubrimientos y mejoras en los diagnósticos…), el transporte (mejora la seguridad, velocidad y eficiencia…), las manufacturas (producciones más eficientes y fábricas inteligentes), la comida y agricultura (garantizar comida más sana, minimizar el uso de fertilizantes…) y la administración pública y servicios.

¿Por qué formarte con Euroinnova?

La exclusividad de nuestro contenido formativo, unida a nuestra experiencia como centro académico consolidado y valorado positivamente por nuestro alumnado, hace que dispongamos de las mejores credenciales en el sector formativo para continuar desarrollando a las futuras promesas del sector laboral, así como continuar mejorando a los profesionales ya asentados. Este objetivo logramos alcanzarlo mediante 3 simples estándares:

  • Online. Nuestra amplia variedad de cursos y máster están pensados con un único objetivo: facilitarte la realización de estos, adaptándose a tus necesidades y rutinas laborales/académicas del día a día. Así puedes organizarte de la mejor manera posible, para no perder el ritmo del curso/máster y ejecutarlo paso a paso y de manera cómoda estés donde estés, con un precio ajustable a tus necesidades, pues la formación no entiende de precios y en Euroinnova Formación apostamos por la relación calidad-precio.
  • Profesional: Cada curso cuenta con un profesorado de carácter profesional que te guiara durante la realización del mismo para que en todo momento entiendas y adquieras los conocimientos clave que te servirán a posteriori para aplicarlos en el terreno laboral.
  • Baremable en Oposiciones: Gran parte de las formaciones que ofertamos son baremables en Oposiciones y bolsas de empleo a la Administración Pública.

No dejes escapar esta oportunidad de formarte y conseguir una titulación que mejore tu posición laboral. Diferénciate ya con tu formación y alcanza todas tus metas profesionales, estudiando de manera cómoda y flexible gracias a nuestra modalidad de e-learning. 

¿A qué estás esperando? ¡Llama ya, pídenos información y reserva ya tu matrícula!

¡Te estamos esperando!

Master computación cuántica
PDF Matricularme
Ver Eventos Educacionales