La gran demanda de profesionales en el entorno de la IA, va en aumento. El mundo actual requiere de especialistas que logren analizar datos no estructurados como texto, imagen, audio o video desarrollando nuevos algoritmos y sistemas autónomos, logrado tomar decisiones y trabajar simulando el comportamiento de un ser humano.
Profesionales de cualquier disciplina con interés en convertirse en expertos en analítica avanzada e implantación de la Inteligencia Artificial. Data Scientist y Data Engineers.
Herramientas prácticas para la Inteligencia Artificial
Familiarízate con las herramientas base para el resto del máster como python, numpy o pandas
Introducción al Machine Learning
Aprende a crear modelos de clasificación, segmentación y pronóstico a partir de datos con tecnologías como sklearn o tensorflow
Introducción al Deep Learning
Fundamentos del Deep Learning y prácticas utilizando Tensorflow, Keras y Pytorch
Visión Artificial
Principales técnicas de Deep Learning para procesamiento de imágenes y vídeo, proyectos de detección de objetos, reconocimiento facial y otras aplicaciones.
Procesamiento del Lenguaje Natural
Modelos para detección de sentimiento, comprensión de diálogo o generación de sentencias con spacy, huggingface, BERT o GPT-3.
Modelos Temporales Profundos
Aprende modelos de pronóstico avanzados de deep learning para predicciones complejas en el mundo financiero, deportivo o industrial
Modelos Generativos
Fundamentos de modelos como los adversariales o de difusión para generación de datos. Aprende como funcionando modelos famosos Dall-E o Midjourney.
Aprendizaje por Refuerzo
Aprende los fundamentos para crear algoritmos que se entrenen a si mismos por simulación, con ejemplos aplicados a videojuegos o a robótica
MLOPs: Implantación y creación de producto basado en IA
Aprende a crear productos software que incorporen tus modelos de IA, todo lo que debes saber para colaborar con equipos de desarrollo
Un aprendizaje práctico
Proyectos de consolidación
Cada módulo lleva asociado un proyecto para consolidar lo aprendido.
Siempre con casos enfocados en el mercado real y a la vanguardia tecnológica. Serás capaz de realizarlo de manera autónoma, y permitirá realizar un seguimiento de tu rendimiento en el programa.
Trabajo de fin de Máster
El hito de finalización del itinerario.
El trabajo fin de Másteres la culminación del camino emprendido en el máster, pero su realización es continua a lo largo del programa y comienza al principio de la propia formación. Se compone de 3 fases:
Feria de ideas
Business Pitch
MVP y Memoria de trabajo
Máster en Inteligencia Artificial Avanzada y Generativa
Contar con muchas ganas de aprender acerca de complejos artefactos matemáticos y conceptos tecnológicos
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