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Matrículate de inmediato en este Master en IA donde podrás aprender todo sobre este ámbito profesional con una titulación expedida por la Universidad Católica de Murcia (UCAM) con 60 créditos ECTS

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

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

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

Jo0sé María T.

BARCELONA

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Está perfecto y la verdad que no tendría duda en recomendarlo.

Fabiola G.

TOLEDO

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Gracias a este Master en IA de Euroinnova que me ha permitido compaginarlo con mi vida laboral a jornada completa. 100% lo recomiendo.

Esteban G.

SEVILLA

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Este máster está muy bien. He afianzado y reforzado mis conocimientos en lo referente a la inteligencia artificial. Además, el tutor ha estado pendiente de resolver todas mis dudas y problemas en el menor tiempo posible.

Jesús T.

GRANADA

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

Necesitaba la titulación de este Máster en IA para mi puesto de trabajo y la he conseguido de la manera más cómoda y efectiva posible, desde casa. Está perfecto y la verdad que no tendría duda en recomendarlo.

Juan Antonio P.

MADRID

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS

El mejor Master en del mercado, gracias a Euroinnova por contar con los mejores docentes y por otorgarme un Título con 60 ECTS.
* Todas las opiniones sobre Máster en 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.
Alumnos

Plan de estudios de Master en IA

MASTER EN IA. No desaproveches la oportunidad de formarte profesionalmente en este campo tan importante en el mundo profesional desde casa y con la Metodología 100% Online que ofrece Euroinnova International Online Education.

Resumen salidas profesionales
de Master en IA
En el mundo actual impulsado por los avances tecnológicos, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un campo crucial para la innovación y el desarrollo. Este Master en Inteligencia Artificial tiene como objetivo proporcionar una base sólida en los principios y técnicas fundamentales de la IA y el Machine learning. El uso de algoritmos y modelos de IA permite a las organizaciones obtener conocimientos valiosos de grandes volúmenes de datos, lo que resulta en una toma de decisiones más informada y eficiente. Desde el análisis predictivo hasta la automatización de tareas complejas, la IA está transformando diversas industrias, como la salud, las finanzas, el comercio electrónico, la fabricación, etc. Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Objetivos
de Master en IA
- Comprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. - Dominar el uso de algoritmos y modelos de IA en problemas reales. - Desarrollar habilidades en el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora. - Diseñar y entrenar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción. - Construir chatbots inteligentes y aplicaciones prácticas de IA. - Explorar las implicaciones éticas y sociales de la inteligencia artificial. - Aplicar métodos de optimización para mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de IA.
Salidas profesionales
de Master en IA
Después de completar este Master en Inteligencia Artificial, estarás preparado para una variedad de salidas laborales en el campo de la inteligencia artificial. Podrás desempeñarte como ingeniero de IA, científico de datos, desarrollador de software, especialista en procesamiento de lenguaje natural, investigador en visión artificial y experto en chatbots.
Para qué te prepara
el Master en IA
Este Master en Inteligencia Artificial te prepara para enfrentar los desafíos del futuro del trabajo, donde la IA está transformando rápidamente las industrias. Aprenderás a aplicar algoritmos y modelos de IA en problemas reales, desarrollarás habilidades en el procesamiento de lenguaje natural y la visión artificial, y estarás listo para construir chatbots inteligentes y otras aplicaciones prácticas de IA.
A quién va dirigido
el Master en IA
Este Master en Inteligencia Artificial está dirigido a estudiantes, profesionales y entusiastas de la tecnología interesados en la inteligencia artificial y su aplicación en diversas industrias. Este Master es ideal para aquellos que desean desarrollar habilidades en IA y estar preparados para las oportunidades laborales en este campo en auge.
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

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  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  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. 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. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafíos 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 Chat GPT?
  2. Cómo afecta la inteligencia artificial en Chat GPT?
  3. Versiones de Chat GPT y funcionalidades
  4. Usos de Chat GPT
  5. Beneficios de la IA y Chat GPT
  1. ¿Cómo funciona Chat GPT?
  2. Diferencias entre Chat GPT y otros chatbots
  3. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  4. Aprendizaje por transferencia
  5. Cómo entrenar un modelo de Chat GPT
  1. Elección de la plataforma de desarrollo
  2. Configuración del entorno de desarrollo
  3. Preparación de los datos de entrenamiento
  4. Entrenamiento del modelo de Chat GPT
  5. Integración del modelo en el chatbot
  6. Pruebas y mejora del modelo
  1. Análisis de la conversación con el usuario
  2. Personalización de la conversación
  3. Uso de emojis y respuestas con imágenes
  4. Integración de voz y audio
  5. Respuestas multilingües
  1. Integración del chatbot en una página web
  2. Integración del chatbot en una aplicación móvil
  3. Personalización del aspecto del chatbot
  4. Gestión de la seguridad y privacidad del usuario
  1. Modelos de negocio para chatbots
  2. Monetización a través de publicidad
  3. Monetización a través de suscripciones
  4. Monetización a través de compras in-app
  5. Análisis del rendimiento y la rentabilidad
  1. Aspectos éticos y responsabilidad en la IA
  2. Sesgos en la IA y cómo evitarlos
  3. Derechos y privacidad del usuario
  4. Regulaciones y normativas sobre chatbots
  5. Responsabilidad social y ambiental
  1. Chatbots para atención al cliente
  2. Chatbots para servicios financieros
  3. Chatbots para servicios de salud
  4. Chatbots para educación
  5. Chatbots para entretenimiento y ocio
  1. Plataformas de desarrollo de Chatbots
  2. Librerías y frameworks para el desarrollo de IA
  3. Bases de datos y almacenamiento
  4. Recursos de formación y aprendizaje
  5. Comunidades y grupos de apoyo para desarrolladores
  1. Desarrollo de un Chatbot avanzado
  2. Caso de estudio en atención al cliente
  3. Caso de estudio en educación
  4. Caso de estudio en salud
  5. Caso de estudio en ocio
  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. 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
  1. Conceptos previos
  2. Objetivos de la automatización
  3. Grados de la automatización
  4. Clases de automatización
  5. Equipos para la automatización industrial
  6. Diálogo Hombre-máquina, HMI y SCADA
  1. ¿Qué es la Industria 4.0?
  2. Sensores y captación de información
  3. Ciclo de vida de los productos en la Industria 4.0
  4. Modelos de negocio basados en la industria 4.0
  5. IoT industrial
  1. Tipos de vigilancia tecnológica
  2. Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
  3. Búsqueda de información
  4. Implantación de la vigilancia tecnológica
  1. Introducción
  2. Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
  3. Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
  4. Requisitos de implantación
  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 imagen
  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 Master en IA

Titulación Universitaria de Master de Formación Permanente en Inteligencia Artificial con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
Master En IaMaster En Ia
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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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

Materiales entregados con el Master en IA

Información complementaria

Master en IA

¿Estás interesado en las nuevas tecnologías? ¿Quieres conocer más acerca de la inteligencia artificial? Entonces este Master en IA impartido por Euroinnova International Online Education está diseñado para ti. En este máster aprenderás como se usan los algoritmos y modelos de Inteligencia artificial que permiten a las empresas a recoger y analizar enormes bases de datos, para ayudar así a la toma de decisiones de una manera más concisa y eficiente. Además, desarrollarás habilidades para poder manejar el procesamiento de lenguaje natural y la visión artificial, aparte de llegar a ser capaz de desarrollar chatbots inteligentes y otras múltiples aplicaciones de inteligencia artificial.

MASTER EN IA

Para conocer más información acerca de este campo, sigue leyendo. ¡No te arrepentirás!

Conoce más acerca de la tecnología de Inteligencia Artificial 

La inteligencia artificial es una nueva tecnología amplia y revolucionaria, también considerada la habilidad de una máquina, de poder presentar las mismas habilidades que un ser humano, tanto para razonar, como aprender, crear o planear. Su objetivo es parecerse lo máximo posible a la inteligencia humana. Todo esto es posible gracias a los datos que se le transmiten a diario y en todo momento.

Con esta nueva tecnología se pretende realizar tareas de procesamiento y análisis de datos. La inteligencia artificial busca conseguir una serie de objetivos específicos, los cuales vamos a explicar brevemente a continuación y serán desarrollados con más profundidad a lo largo de la realización del curso.

  • Mejorar la eficiencia en tareas rutinarias: la inteligencia artificial logra optimizar los procesos de muchas actividades, para por ejemplo buscar información, analizar diferentes situaciones o incluso para redactar, y esto mejora la productividad de una persona o de una organización. 
  • Resolver problemas complejos: gracias a la inteligencia artificial, la tarea de analizar grandes volúmenes de datos, puede hacerla de forma mucho más rápida y además ayuda a identificar oportunidades y amenazas que muchas veces las personas no alcanzamos ver. Es mucho más precios a la hora de tomar decisiones, ya que están mucho mejor estudiadas y analizadas, impulsando así el crecimiento y el éxito de muchas organizaciones.
  • Brindar experiencias personalizadas: la inteligencia artificial recoge una infinitud de datos, por ello, analiza a las personas de una manera muy profunda, pudiendo así ofrecer experiencias mucho más personalizadas y recomendaciones y contenido relevante

Existen cinco tipos fundamentales de inteligencia artificial, los cuales explicaremos brevemente a continuación y serán desarrollados con más profundidad a lo largo del máster:

  • Sistemas expertos: Es una herramienta muy simple y común de la IA. Estos realizan funciones y tareas concretas, las cuales necesitan muy buen conocimiento de la materia, como por ejemplo control de inventario o planeación empresarial.
  • Redes neuronales artificiales: Este tipo de IA también es conocido como machine learning y se encarga de que las máquinas extraigan información nueva a partir de con la que se alimenta. Por ejemplo, realizan funciones como atención al cliente o automatización de procesos
  • Deep learning: Como su nombre indica, este tipo de IA trabaja con unas enormes bases de datos, las cuales muchas veces se quedan fuera del alcance del ser humano o simplemente no tiene tiempo de poder analizarlas. Por ejemplo, se utiliza para la estimación financiera de una empresa o para la seguridad.
  • Robótica: la robótica es una rama independiente de la inteligencia artificial, y se basa en crear robots con redes neuronales artificiales, siendo estos capaces de realizar tareas que haría un humano, como la logística o la producción de una empresa.
  • Agentes inteligentes: Esta tecnología hace que estos sistemas tengan la capacidad de tomar decisiones con el razonamiento de un ser humano, para ser por ejemplo un asistente personal.

Descubre que es el Internet de las Cosas

El Internet de las Cosas en un concepto que está muy presente en la actualidad. Lo definimos como un proceso que nos ayuda a conectar objetos cotidianos y físicos, como una lámpara o una persiana, a internet, reduciendo así la intervención humana en diferentes procesos. Es una red muy grande formada por hardware, software y aplicaciones que están interconectadas, mediante internet y la nube. Para ello, se hace mucho uso de la Inteligencia artificial para poder enviar y recibir datos de manera inmediata en tiempo real. El internet de las cosas, al igual que la inteligencia artificial, también repercute en la eficiencia productividad en una empresa o en cualquier proceso.

Si los contenidos de este máster te han parecido interesantes y quieres formarte profesionalmente en este campo, no lo dudes más y matricúlate en nuestro Master en IA impartido por Euroinnova International Online Education, y aprende una infinitud de habilidades que te abrirán puertas en tu carrera profesional desarrollando competencias claves para el éxito profesional. Además, con nuestra Metodología 100% Online podrás adaptar tu aprendizaje a tu propio ritmo y estilo.

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