Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
Sin Intereses
Plataforma Web
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Personalizado
Comienza tu matrícula
Paso 1:
Para matricularte introduce tu Email
Resumen matrícula:

MEJOR DESCUENTO

MEJOR DESCUENTO

MEJOR DESCUENTO


Resumen Matrícula

Precio original

Beca exclusiva

-

Descuento + cupón bienvenida

-

Plan Becas

-


Precio final:

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: MASTER EN MACHINE LEARNING

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro
* Todas las opiniones sobre MASTER EN MACHINE LEARNING , 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 Machine Learning

Resumen salidas profesionales
de master en machine learning

Estamos en una etapa de cambio tecnológico. Dia a día crece la cantidad de información que generamos y cada vez se ven más avances en la automatización de tareas y en la creación de modelos artificiales inteligentes dentro de empresas, páginas web, aplicaciones, etc. Saber cómo interpretar todos estos grandes volúmenes de información y aplicarlo en campos como la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning se vuelve clave para llevar a cabo una actualización tecnológica dentro de cualquier empresa. El Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data te proporcionará los conocimientos necesarios para llevar a cabo la extracción de estructuras de datos y su aplicación en el aprendizaje automático. También crearás y desarrollarás chatbots gracias al procesamiento de lenguaje natural además de conocer todo el ámbito del internet de las cosas (IoT) en la industria 4.0 y su aplicación gracias a la visión artificial. Además, en este máster impartido por INESEM Business School, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia que te ayudarán en todo momento y gracias a las prácticas garantizadas en empresas punteras dentro del sector podrás acceder a un mercado laboral con gran auge y futuro.

Objetivos
de master en machine learning
- Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente. - Crear y administrar sistemas expertos. - Crear y desarrollar chatbots gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN). - Desarrollar un sistema de Deep Learning. - Descubrir la visión artificial, el iot y su aplicación para la industria 4.0.
Salidas profesionales
de master en machine learning

Gracias a la realización del Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data optarás a puestos tan importantes dentro de cualquier empresa actual como Machine Learning Engineer, Machine Learning Developer, Data Scientist, Experto en Visión artificial, AI Developer, Research Scientist on Deep Learning o Artificial Intelligence specialist.

Para qué te prepara
el master en machine learning

El Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data te proporcionará los conocimientos necesarios para especializarte en campos como el machine learning, la inteligencia artificial o el deep learning, clave en la profunda revolución tecnológica actual. Aprenderás a llevar a cabo la extracción de estructuras de datos y su aplicación en el aprendizaje automático. También crearás y desarrollarás chatbots gracias al procesamiento de lenguaje natural además de conocer todo el ámbito del internet de las cosas (IoT) en la industria 4.0 y su aplicación gracias a la visión artificial.

A quién va dirigido
el master en machine learning

El Master en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data está orientado a profesionales que deseen actualizarse y adaptarse a campos en pleno auge tecnológico como el machine learning, la inteligencia artificial y el deep learning. Además, también está pensado para aquellos estudiantes que busquen una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral a través de sus prácticas garantizadas.

Metodología
de master en machine learning
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 Machine Learning

  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
  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. 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. 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. 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 Machine Learning

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

INESEM
Curso Online Homologado Cualifica

INES - INESEM - Privados

Cursos relacionados

Maestria en Inteligencia Artificial. Especializacion en Machine Learning
MAESTRÍA EN MACHINE LEARNING: Maestría en Inteligencia Artificial. Especialización en Machine Learning (Título con validez oficial RVOE)
4,8
5500€
3800€
31% descuento
Maestria en Ciencia de Datos. Especializacion en Inteligencia Artificial y Machine Learning
MAESTRÍA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL ONLINE: Maestría en Ciencia de Datos. Especialización en Inteligencia Artificial y Machine Learning (Título con validez oficial RVOE)
4,8
5500€
3800€
31% descuento
Curso de Machine Learning
CURSO DE MACHINE LEARNING: Curso de Machine Learning
4,8
420€
260€
38% descuento
Curso en Machine Learning Predictivo
CURSO MACHINE LEARNING: Curso en Machine Learning Predictivo
4,8
540€
360€
33% descuento

7 razones para realizar el Master En Machine Learning

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
Logo google
4,7
2.625 opiniones
Logo youtube
8.582
suscriptores
Logo facebook
4,4
12.842 opiniones
Logo youtube
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, 14001 y 27001.

Certificación de calidad
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.

Confianza logo Proteccion logo
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.

20%
Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método EUROINNOVA, ofrecemos una beca del 20% 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%.

* 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 Machine Learning

Información complementaria

Artículos relacionados

¿Tienes dudas?
Llámanos gratis al 900 831 200
Matricularme