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Búsqueda avanzada
Las acciones formativas de Formacioncontinua tienen modalidad online
Modalidad
ONLINE
Duración de las acciones formativas de formacioncontinua
Duración Total
1500 H
Duración de teleformación de las acciones formativas de formacioncontinua
Horas Teleformación
450 H
Precio de las acciones formativas de INESEM
1895 € Hasta 100% bonificable
Entidad
INESEM Business School
Presentación
Descripción
El Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning proporciona formación en un ámbito cada vez más demandado por las empresas que apuestan por el desarrollo de software y sistemas inteligentes gracias al Deep Learning, el IOT y la visión artificial, así como la construcción de sistemas artificiales con capacidad de interacción con su entorno y los usuarios.Este Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning busca formar a profesionales en uno de los sectores laborales más demandados en la actualidad, el del comportamiento inteligente y automatizado de cualquier sistema. Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías y tienes inquietudes sobre todo lo que nos depara el futuro tecnológico, este es tu máster.En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista asesorado por un equipo docente especialista en el sector.
Objetivos
  • Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente.
  • Construir sistemas inteligentes capaces de dar respuesta a la demanda actual.
  • Conocer el desarrollo de chatbots.
  • Desarrollar un sistema Deep Learning.
  • Descubrir la visión artificial, el iot y su aplicación para la industria 4.0.



Para qué te prepara
El Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning busca la formación en un ámbito cada vez más demandado por multitud de empresas que apuestan por el desarrollo de software y sistemas inteligentes gracias a la aplicación de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning, el IOT y el Deep Learning. Promoviendo una revolución en la empresa con la Industria 4.0.



A quién va dirigido
Este Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning busca formar a profesionales en uno de los sectores laborales más demandados en la actualidad, el del comportamiento inteligente y automatizado de cualquier sistema. Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías y tienes inquietudes sobre todo lo que nos depara el futuro tecnológico, este es tu máster.


temario

  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. 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. 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. 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 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

metodología

claustro

Claustro Docente

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas.

campus virtual

Formación Online

Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.

materiales didácticos

Comunidad

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

material adicional

Materiales Didácticos

En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Material Adicional

El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.

inesem emplea

Campus Virtual

Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.

Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Requisitos de acceso

Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.

Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:

  • Estar trabajando para una empresa privada
  • Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
  • Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
  • Que la empresa autorice la formación
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso

titulación

Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). 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.”
SOLICITA INFORMACIÓN

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Información básica sobre Protección de Datos. Haz clic aquí
Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES S.A.U. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación Consentimiento del interesado y ejecución de un contrato en el que el interesado es parte. Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional.

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¿Qué es Formación Continua?
POR QUÉ ESTUDIAR EN INESEM
Claustro especializado
Profesores especializados realizarán un seguimiento personalizado al alumno.
campus virtual
Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
Gestionamos todos los trámites administrativos para la bonificación de la formación.
materiales didácticos
Enviamos gratis los materiales de apoyo en la mayoría de nuestras acciones formativas (envíos a España).
planes formativos a medida
Diseñamos planes de formación adaptados a las necesidades de las empresas.
materiales adicionales
Los alumnos podrán profundizar más con material adicional que su docente le puede aportar.
amplio catálogo formativo
Contamos con más de 5000 cursos y masters bonificables para trabajadores.
Centro de atención al estudiante
Nuestros asesores académicos atenderán al alumnado antes, durante y después de la formación.
consultoría de recursos humanos
Ofrecemos soluciones para el área laboral de tu empresa.
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Todas las gestiones las podrás hacer vía online, no será necesario hacerlo presencial.
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