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Nuestros alumnos opinan sobre: Master de Formacion Permanente en Inteligencia Artificial + 60 Creditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro
* Todas las opiniones sobre Master de Formacion Permanente en Inteligencia Artificial + 60 Creditos 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 Master En Ia

Resumen salidas profesionales
de master en ia

Según un estudio de Constellation Reserach, en 2025 el mercado de la inteligencia artificial superará los 100 mil millones de dólares. Asimismo, el 61% de las organizaciones que realizan una estrategia de innovación utiliza la IA para identificar oportunidades. Este hecho, ha provocado un incremento de la búsqueda de profesiones con conocimientos en el sector. Conviértete en el candidato ideal con el Máster en Inteligencia Artificial.

Objetivos
de master en ia
Aprender a manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente.Dominar el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para descifrar el comportamiento humano.Construir sistemas inteligentes capaces de dar respuesta a la demanda actual, mejorando la eficiencia y el rendimiento.Conocer el desarrollo de chatbots, como vía para mejorar la experiencia de los clientes.Aplicar la visión artificial y elaborar protocolos de actuación a través de iot y su aplicación en la industria 4.0.
Salidas profesionales
de master en ia

El Máster en Inteligencia Artificial tras la conclusión de los contenidos teóricos y con la finalización de las prácticas garantizadas será la puerta de acceso a ocupar puestos tan demandados como Consultor Data Mining, Data Scientist, Machine Learning Scientist, Consultor NLP, Machine Learning Engineer, Responsable de Inteligencia Artificial, AI Developer o Arquitecto de Sistemas de IA.

Para qué te prepara
el master en ia

El Máster en Inteligencia Artificial, te proporcionará los conocimientos necesarios para que puedas introducirte en la IA, por medio de sus algoritmos. En cuanto al Machine Learning, conseguirás llevar a cabo la extracción de la estructura de datos. Del mismo modo llevarás a cabo la aplicación del chatbots y el data science, mientras que desarrollarás el Deep learning y conocerás el Iot en la industria 4.0.

A quién va dirigido
el master en ia

El Máster en Inteligencia Artificial está orientado a los profesionales de la Informática que desean acceder a un sector en pleno auge y de los más demandados en el mercado laboral.

Metodología
de master en ia
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 En Ia

  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. 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
  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. Introducción a la Inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes Inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial
  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 ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL: Una base de datos relacional
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Visión artificial y su aplicación en la industria 4.0
  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. 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
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas de trabajo futuras

Titulación de Master En Ia

Doble Titulación:

Titulación Universitaria en Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS

Titulación de Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial 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)

Curso homologado universidad Antonio de Nebrija

MANE - Master - Nebrija - EURO

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7 razones para realizar el Master En Ia

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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.

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Nuestra metodología

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

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Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos

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

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

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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

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