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Matricúlate de inmediato en este Master en Machine Learning, especialízate y consigue una titulación expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Equipo Docente
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
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Personalizado

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Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data

4,6
Valoración del curso
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* Todas las opiniones sobre Máster en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data, 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

MASTER EN MACHINE LEARNING. Aprovecha esta ocasión para capacitarte y obtener una certificación que transformará tu posición laboral. Destácate con tu formación y logra tus objetivos profesionales estudiando de manera cómoda y flexible mediante nuestra modalidad de e-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

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el temario en PDF
  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.”
Master Machine LearningMaster Machine Learning
INES - INESEM - Privados

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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
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Daniel Cabrera Armenteros
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Alan
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Jorge
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Graduado en Matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Máster de Profesorado.
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7 razones para realizar el Master en machine learning

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

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Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos

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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.

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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.

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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 machine learning

Información complementaria

Master en Machine Learning

¿Estás interesado en el machine learning, la inteligencia artificial y el deep learning? ¿Quieres aprender a crear y desarrollar chatbots gracias al procesamiento de lenguaje natural? ¿Te gustaría conocer todo el ámbito de internet de las cosas en la industria 4.0 y su aplicación con una visión artificial? ¿No tienes disponibilidad para desplazarte de casa y necesitas realizar tu formación profesional de manera online? Entonces este Master en Machine Learning, impartido por Euroinnova International Online Education, está diseñado para ti.

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Si quieres conocer más sobre el machine learning y sus áreas de intervención y desarrollar tu carrera laboral a su alrededor, consulta en el Blog de Euroinnova y descubre muchas más cursos que te pueden interesar. 

¿Te gustaría conocer más acerca de la inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial es un concepto que engloba muchos campos y es por ello que es difícil de explicar, pero se puede definir como un campo de la informática, enfocado en crear sistemas que sean capaces de realizar acciones o tareas que puede hacer un ser humano, puesto que es necesaria esa inteligencia y esas capacidades, como por ejemplo, aprender, razonar y percibir.

Gracias a las nuevas tecnologías, la inteligencia artificial es capaz de hacer todo lo nombrado anteriormente, Estas nuevas tecnologías perciben el entorno gracias a la adquisición e interpretación de datos tanto estructurados como no estructurados. Además, razonan sobre el conocimiento, procesando así la información derivada de estos datos, y tomando las mejores decisiones para lograr los objetivos que se necesita. 

¿Qué vas a aprender en este Master en Machine Learning?

El machine learning lo podemos definir como una disciplina de la inteligencia artificial, donde por medio de algoritmos, proporciona a los ordenadores la capacidad de que puedan identificar datos de gran tamaño y elaborar predicciones (análisis predictivo). Gracias a este aprendizaje, los ordenadores pueden realizar tareas específicas sin necesidad de ser programados, es decir, de manera autónoma. Los algoritmos del machine learning se dividen en tres categorías:

  • Aprendizaje supervisado: este tipo de algoritmos están formados por un aprendizaje previo basado en un conjunto de etiquetas que se asocian a unos datos determinados que les permiten tomar decisiones o realizar distintas predicciones. Para entenderlo más claro, pensemos en los detectores de spam, que se encargan de etiquetar un mail o no dependiendo de los patrones que se les haya enseñado del histórico de correos.
  • Aprendizaje no supervisado: Este tipo de algoritmos, al contrario del anterior, no cuentan con un conocimiento previo, de hecho se enfrentan a la inmensidad de datos para encontrar patrones que consigan organizarlos de alguna manera. Se utiliza sobre todo en el marketing para extraer patrones de datos muy grandes que provienen de redes sociales para así poder crear una publicidad muy segmentada.
  • Aprendizaje por refuerzo: este tipo se utiliza para que un algoritmo aprenda desde la experiencia, para que sea capaz de tomar la mejor decisión dependiendo de la situación, con un proceso de prueba y error. Esto se utiliza, por ejemplo, con el reconocimiento facial.

¿Qué ventajas te ofrece la metodología Online de Euroinnova International Online Education?

Una de las principales ventajas que te ofrece Euroinnova es su metodología online o e-learning, ya que es una manera de ampliar tu formación y mejorar profesionalmente muy efectiva. El sector online se encuentra actualmente en auge, y, en consecuencia, el de la educación online también, y no es para menos si nos presenta beneficios como:

  1. Las posibilidades de formación. La metodología online pone a tu disposición un abanico mucho más amplio de estudios para que amplíes tus conocimientos sobre cualquier materia.
  2. Costes. Supone un coste menor que la metodología presencial.
  3. Flexibilidad. Te ofrece la posibilidad de estudiar desde cualquier lugar del mundo, pudiendo adaptar tú mismo tus horarios de manera que encuentres el modo más cómodo de estudiar.
  4. Compatibilidad. Te permite compaginar también tus estudios con tus tareas, compromisos y trabajo.
  5. Ritmo. Al poder adaptar tus horarios, te facilita también el aprendizaje debido a que puedes ir avanzando en la materia a tu ritmo, sin presiones.
  6. Tutoría. Las formaciones pondrán siempre a tu disposición un tutor que te guiará y ayudará en el aprendizaje siempre que lo necesites.

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