Durante el curso aprenderás a aplicar el procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes, voz y textos entre otros, practicarás con modelos innovadores de Inteligencia Artificial en redes neuronales profundas y reinforcement learning, el campus es un ecosistema totalmente dotado con medios tecnológicos. Además realizando el programa de Data Science Fundamentals, podrás realizar al Máster de Data Science, tendrás acceso a diferentes becas, descuentos y opciones de financiación.
Personas que estén interesadas en adquirir conocimientos en técnicas de Machine Learning y Deep Learning.
El objetivo principal del curso es proporcionar al estudiante conocimientos teóricos y prácticos en las recientes técnicas de Machine Learning y Deep Learning y así desarrollar disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos, entre otros.
Deep Learning.
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Además de proporcionar un recorrido teórico-práctico se aprenderán a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero.
Computer Vision.
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Se realizará un recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Processing.
Introducción a los conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Entrepreneurship II.
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Machine Learning III.
Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Reinforcement Learning.
Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo. Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, diferencia temporal de aprendizaje y métodos de aproximación
Big Data for DS.
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Final Project.
La temática podrá ser propuesta por el estudiante o seleccionada de una lista proporcionada por MIOTI.
Obtendrás una titulación emitida por Mioti, que acredita los estudios realizados.
Para acceder al programa el estudiante debe: enviar el CV, realizar una entrevista y posterior a ello el comité de admisiones valorará la candidatura.
Información Adicional
Podrás desempeñarte como:
Data Scientist.
Deep Learning Expert.
Business Analyst.
Data Analyst.
Data Engineer.
Machine Learning Expert.
Chief Data Officer.
Business Intelligence Professional.
Data Architect, Statistician.
Próximas fechas de inicio:
Enero 2021
Abril 2021
Octubre 2021
