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Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas - 5 ECTS
Becas y Financiación
sin intereses
Centro Líder
formación online
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Master en Inteligencia Artificial en el Aula + Titulacion Universitaria

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

Gabriel V.

GRANADA

Opinión sobre Master en Inteligencia Artificial en el Aula + Titulacion Universitaria

Han sido unos cursos online completos y superbién explicados. Me ha gustado la ayuda que mi tutora me ha brindado en algunos temas donde he necesitado algo de apoyo. Lo recomiendo.

Jimena G.

SEVILLA

Opinión sobre Master en Inteligencia Artificial en el Aula + Titulacion Universitaria

No es el primer curso que realizo con ellos. Vi esta oferta y decidí matricularme. He aprendido mucho, son temas muy completos y he reciclado conocimientos.

Esteban D.

BARCELONA

Opinión sobre Master en Inteligencia Artificial en el Aula + Titulacion Universitaria

El Master Inteligencia Artificial en el Aula es muy completo y los temas tienen contenidos muy actualizados. Gracias a Euroinnova y a mi tutor por la excelente formación.

Lucía María G.

TARRAGONA

Opinión sobre Master en Inteligencia Artificial en el Aula + Titulacion Universitaria

Realicé este Master Inteligencia Artificial en el Aula porque necesito renovar mis clases. Me matriculé en Euroinnova porque tenía una excelente relación calidad-precio. Sin duda alguna, repetiré.

Deina M.

VALENCIA

Opinión sobre Master en Inteligencia Artificial en el Aula + Titulacion Universitaria

Necesitaba puntos para mis oposiciones, por ello, me matriculé en este Master Inteligencia Artificial en el Aula muy económicos y completos.
* Todas las opiniones sobre Master en Inteligencia Artificial en el Aula + Titulacion Universitaria, 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 inteligencia artificial en el aula

MASTER INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL AULA. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master inteligencia artificial en el aula
¿Quieres digitalizar tus clases y explotar las alternativas que te aportan las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial? Este Máster de Inteligencia Artificial en el Aula te enseña nuevas metodologías y tecnologías educativas emergentes que involucran innovaciones pedagógicas con el uso de las redes sociales, la realidad virtual, la inteligencia artificial, la robótica y otras herramientas digitales destinadas a la gamificación. Te especializamos en machine learning, procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales, ideación de chatbots y otras invenciones de última generación. A su vez, te enseñamos a sacarle partido a la plataforma educativa Open P-Tech para nutrir tu formación tecnológica y la de tus alumnos.
Objetivos
de Master inteligencia artificial en el aula

- Aprender a aplicar la inteligencia artificial y métodos educativos con ayuda de las nuevas tecnologías en el aula.
- Profundizar en el funcionamiento del procesamiento del lenguaje natural, de la inteligencia artificial y del machine learning.
- Adquirir nociones para crear algoritmos de aprendizaje automático con Tensorflow.
- Aplicación de la inteligencia artificial en chatbots.
- Ejecutar proyectos de transformación digital en el ámbito educativo.
Salidas profesionales
de Master inteligencia artificial en el aula
Este Master de Inteligencia Artificial en el Aula es perfecto para los docentes que estén interesados en dominar la inteligencia artificial y otras herramientas digitales. Entre sus salidas laborales encontramos: investigador de inteligencia artificial, gestor de proyectos educativos de machine learning y profesor de inteligencia artificial y nuevas tecnologías.
Para qué te prepara
el Master inteligencia artificial en el aula
Este Master de Inteligencia Artificial en el Aula te prepara para implementar la IA en tu actividad docente. En esta área, la inteligencia artificial puede servir tanto para la evaluación de destrezas y conocimientos de tus alumnos, como para configurar asistentes virtuales personalizados y detectar precozmente de problemas educativos. Asimismo, te permitirá desarrollar una metodología docente más modernizada y personal que integra herramientas.
A quién va dirigido
el Master inteligencia artificial en el aula
Este Master de Inteligencia Artificial en el Aula está destinado a cualquier docente que quiera aplicar la inteligencia artificial y nuevas tecnologías en clase para desarrollar nuevas metodologías educativas y facilitar sus labores profesionales. Es un máster muy especializado, por lo que se requiere un nivel avanzado en informática con conocimientos base de Python y Arduino.
Metodología
de Master inteligencia artificial en el aula
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 inteligencia artificial en el aula

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el temario en PDF
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  1. Orígenes y evolución
  2. Un acercamiento a la definición de humanidades digitales
  1. Las distintas olas de las humanidades digitales
  2. Ciencias sociales y humanidades digitales
  3. La investigación a través de los nuevos medios
  4. Espacios e infraestructuras: Labs, asociaciones y redes
  1. Aprender en el siglo XXI
  2. Extraer y construir conocimiento en la era digital
  3. La web semántica y el aprendizaje
  4. Hacia el aprendizaje colaborativo
  1. Hipermediaciones y nuevos ecosistemas colaborativos
  2. Espacio y tiempo de las hipermediaciones
  3. Desarrollar nuestras habilidades cognitivas
  4. Economía colaborativa y aprendizajes informales

  1. Introducción a la Inteligencia Artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Tipos de Inteligencia Artificial
  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. Algoritmos
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  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. 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 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. Control de Arduino
  1. Manejo de entradas
  2. Entradas analógicas
  1. Salidas analógicas
  2. Valores analógicos en Arduino
  1. Introducción al machine learning
  2. Aprendizaje supervisado
  3. Aprendizaje no supervisado
  1. Redes neuronales y deep learning
  2. Series Temporales
  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. Fundamentos para la transformación digital escolar
  2. Concepto y fases de la transformación digital
  3. Etapas para la transformación digital de centros educativos
  1. La pizarra digital
  2. Wikis
  3. Blogs
  4. Blended Learning
  5. Realidad aumentada y entornos inmersivos
  6. Flipped Clasroom
  7. Aprendizaje basado en proyectos (ABP)
  8. Gamificación educativa
  9. Mobile learning
  1. Las redes sociales en educación
  2. Rol del docente y del alumnado
  3. Ejemplos de redes sociales educativas
  4. Uso responsable
  1. Concepto y propiedades
  2. Tipos
  3. Construcción de recursos
  4. Fundamentos psicológicos
  5. Posibilidades educativas
  6. Aplicaciones educativas
  1. Evolución y Conceptualización de la Inteligencia artificial
  2. Investigación, desarrollo y tecnologías en IA
  3. Inteligencia artificial en educación
  1. ¿Qué es la robótica educativa?
  2. Etapas educativas en las que se implementa
  3. Beneficios de la robótica educativa en educación
  4. Introducción de la robótica en el currículo
  5. Robótica educativa en Educación Infantil
  6. Robótica educativa en Educación Primaria
  7. Robótica educativa en la ESO

  1. Programación y lenguajes de programación
  2. Scratch, S4A, AppInventor, bitbloq, Arduino
  3. Proyecto Arduino
  4. Entradas y salidas digitales
  1. Instalación y configuración de bitbloq
  2. Primer programa: “Hola Mundo”
  3. Sentencias condicionales if-else
  4. Sentencias condicionales switch-case
  1. Variables locales y variables globales
  2. Funciones, parámetros y valor de retorno
  3. Bucle while
  4. Bucle for
  1. Robots, tipos, aplicaciones Robots en el aula
  2. El PrintBot Evolution Montaje
  3. Primer Programa con el PrintBot Evolution
  4. Teleoperando el PrintBot Evolution desde Android
  1. ¿Qué es un sigue-líneas? ¿Cómo funciona?
  2. Programación de un sigue-líneas
  3. Modificaciones de un sigue-líneas
  1. ¿Qué es un huye-luz? ¿Cómo funciona?
  2. Programación de un huye-luz
  3. Modificaciones de un huye-luz
  1. ¿Qué es un evita-obstáculos? ¿Cómo funciona?
  2. Programación de un evita-obstáculos
  3. Modificaciones de un evita-obstáculos
  4. Máquinas de estados

  1. Introducción
  2. Configuración y utilización de la PDI
  3. Uso innovador de la PDI en el desarrollo de clase
  4. Recursos educativos para la aplicación de la PDI en el aula
  1. Aplicación de las Tablets en la educación
  1. Introducción a la aplicación de las redes sociales a la educación
  2. Las redes sociales en la educación
  3. Seguridad y aspectos legales en las redes sociales
  1. Introducción a la gamification
  2. Diseño de Gamification

Titulación de Master inteligencia artificial en el aula

Doble Titulación:

Titulación de Master en Inteligencia Artificial en el Aula 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 Universitaria en Programación Robótica en el Aula con 5 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.

Master EuroinnovaMaster inteligencia artificial en el aulaCurso homologado universidad Antonio de Nebrija

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7 razones para realizar el Master inteligencia artificial en el aula

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* 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

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* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master inteligencia artificial en el aula

Información complementaria

Preguntas al director académico sobre el Master inteligencia artificial en el aula

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