Este máster en IA te formará como un profesional integral en un sector en rápido crecimiento. Aprenderás conceptos avanzados como Python, deep learning, visión artificial y procesamiento del lenguaje natural (NLP), lo que te permitirá desarrollar todo tu potencial en estas áreas.
La formación se ha destinado a todas aquellas personas que deseen encaminar sus vidas profesionales a las nuevas tecnologías y formar parte de la nueva era digital.
Este curso de Inteligencia Artificial te enseñará los fundamentos de la IA, incluyendo su historia, tipos, ética y regulación. Además, te permitirá profundizar en programación con Python y explorar conceptos como redes neuronales artificiales, modelos secuenciales, reconocimiento facial y IA generativa.
Módulo 01 Primeros pasos en la Inteligencia Artificial
Tema 01 Historia de la Inteligencia Artificial
Tema 02 Conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial
Tema 03 Tipos de Inteligencia Artificial: Inteligencia Artificial débil e Inteligencia Artificial fuerte
Tema 04 Ética en la Inteligencia Artificial
Tema 05 Sesgos en los datos y los algoritmos
Tema 06 Privacidad y seguridad en la Inteligencia Artificial
Tema 07 Regulación y políticas de Inteligencia Artificial
Módulo 02 Programación Python y análisis matemático
Tema 01 Python, el nuevo desconocido
Tema 02 Características básicas del lenguaje I
Tema 03 Características básicas del lenguaje II
Tema 04 Programación Orientada a Objetos (POO) y métodos aplicados
Tema 05 Manipulación de datos y librerías de Inteligencia Artificial: Jupyter Notebooks, TensorFlow, PyTorch
Tema 06 Álgebra lineal y cálculo aplicado
Tema 07 Estadística
Módulo 03 Machine learning
Tema 01 Conceptos iniciales del machine learning
Tema 02 Aprendizaje supervisado
Tema 03 Aprendizaje no supervisado
Tema 04 Validación de modelos y selección de características
Tema 05 Prácticas y casos de estudio de machine learning
Tema 06 Tendencias actuales y futuras en aplicaciones de machine learning
Módulo 04 Deep learning y redes neuronales artificiales
Tema 01 Principios del deep learning y redes neuronales artificiales
Tema 02 Fundamentos de perceptrones
Tema 03 Arquitecturas de redes multicapa
Tema 04 Entrenamiento de redes neuronales
Tema 05 Modelos preentrenados
Tema 06 Redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN)
Tema 07 Modelos secuenciales
Tema 08 Aplicaciones del deep learning y las redes neuronales artificiales
Módulo 05 Visión artificial
Tema 01 Fundamentos de la visión artificial
Tema 02 Adquisición y procesamiento de imágenes
Tema 03 Detección de objetos
Tema 04 Reconocimiento facial
Tema 05 Algoritmos y modelos de segmentación
Tema 06 Aplicaciones de la visión por computadora
Módulo 06 Procesamiento del lenguaje natural (NLP) e Inteligencia Artificial generativa
Tema 01 Introducción al NLP
Tema 02 Representación Vectorial de Texto
Tema 03 Modelos secuenciales y mecanismos de atención
Tema 04 Conversión Audio-Texto
Tema 05 Introducción la Inteligencia Artificial generativa
Tema 06 Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
Tema 07 Generación de imágenes y vídeo
Tema 08 El futuro de la Inteligencia Artificial generativa
TFM
TFM 01 Visión artificial. Desarrollo de un sistema de detección de emociones faciales en humanos mediante CNNs.
TFM 02 Machine Learning. Análisis y optimización de modelos en machine learning, eligiendo una de las tres posibles aplicaciones propuestas.
TFM 03 NLP. Desarrollo de un chatbot para una empresa de e-commerce capaz de atender consultas en español e inglés.
¡Tendrás que elegir uno!
Máster en Inteligencia Artificial
Es importante que cuentes con conocimientos previos en el sector.
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