Máster en Deep Learning - Universidad de Alcalá
Precio
5.900 €
Tipo Masters
Modalidad Semipresencial
En Docenzia te asesoramos de forma gratuita para que escojas el mejor programa formativo que se adapte a tus necesidades y así poder mejorar tu carrera profesional. ¡Contáctanos para ayudarte!
Enviar WhatsApp
Te llamamosRecibir más información
-
Tipo
Masters
-
Modalidad
Semipresencial
-
Fechas
Matric. Permanente
-
Sedes
Alcalá de Henares
Información general
DESCRIPCIÓN:
A través del Máster en Deep Learning ampliaras tus conocimientos y profundizarás en el ámbito del empleo de las herramientas de aprendizaje profundo en la toma de decisiones, tal como machine learning e inteligencia artificial, entendiendo así los fundamentos formales de las herramientas de cada programa ya mencionado, llegando a tu éxito y desarrollo profesional.
Por otro lado, es importante resaltar que dicho máster ofrece la ayuda de profesionales destacados del sector, los cuales brindarán un amplio material didáctico necesario para asegurar la debida formación de cada uno de los estudiantes.
Por otro lado, es importante resaltar que dicho máster ofrece la ayuda de profesionales destacados del sector, los cuales brindarán un amplio material didáctico necesario para asegurar la debida formación de cada uno de los estudiantes.
Titulación universitaria
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
Lograr entender los fundamentos formales de las herramientas de machine learning.
Enfocar los estudios en las diversas arquitecturas que se han propuesto, así como en las herramientas que permiten la optimización en el desarrollo de soluciones.
Capacitar a cada usuario para proponer soluciones basadas en Deep learning.
Garantizar el éxito y desarrollo profesional de cada uno de los usuarios, gracias a un amplio contenido de calidad que ofrece dicho máster.
Asegurar la implementación de algoritmos en lenguajes de alto nivel para lograr resolver problemas reales.
Enfocar los estudios en las diversas arquitecturas que se han propuesto, así como en las herramientas que permiten la optimización en el desarrollo de soluciones.
Capacitar a cada usuario para proponer soluciones basadas en Deep learning.
Garantizar el éxito y desarrollo profesional de cada uno de los usuarios, gracias a un amplio contenido de calidad que ofrece dicho máster.
Asegurar la implementación de algoritmos en lenguajes de alto nivel para lograr resolver problemas reales.
¿A quién va dirigido?
El Máster en Deep Learning se dirige a profesionales, estudiantes o interesados en conocer las diversas herramientas del Aprendizaje Profundo aplicables en diversos sectores productivos.
El perfil de los participantes es el de Ingenieros, Licenciados y Graduados. No es necesaria experiencia en el área deep learning, aunque si conocimientos matemáticos y de programación para desarrollar todos los contenidos del máster.
Se requiere tener nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica
El perfil de los participantes es el de Ingenieros, Licenciados y Graduados. No es necesaria experiencia en el área deep learning, aunque si conocimientos matemáticos y de programación para desarrollar todos los contenidos del máster.
Se requiere tener nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica
TITULACIÓN
Máster en Deep Learning titulación propia de la Universidad de Alcalá
TEMARIO
PROGRAMACIÓN EN PYTHON
- Arrays, matrices y vectores
- Gráficos.
- Gestión de flujo de programa
- Herramientas de representación gráfica.
- Interfaces y carga de datos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Evolución de la Inteligencia Artificial.
- Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y Reforzado.
- Fundamentos de Aprendizaje Automático
- Optimización de modelos
- Paradigmas: Bayesiano, Conexionista, Evolutivo, Analógico e Inductivo
REDES PROFUNDAS
- Redes de una sola capa alimentadas hacia delante
- Redes Multicapa
- Algoritmo de Retropropagación del error
- Funciones de perdida
- Hiper- parámetros y estrategias de aprendizaje
REDES CONVOLUTIVAS
- Introducción a las redes convolutivas (CNN)
- Arquitecturas de CNN
- Detección de objetos y segmentación semántica
- CNN para la generación de imágenes
REDES SECUENCIALES
- Problemas secuenciales y de series temporales
- Redes recurrentes
- Algoritmos de retropropagación del error a lo largo del tiempo.
- Modelos LSTM.
TÉCNICAS DE PARALELIZACIÓN Y COMPUTACIÓN EN PROCESADORES
- Arquitecturas basadas en GPU.
- Programación con bibliotecas paralelas.
APRENDIZAJE NO SUPERVISADO Y REFORZADO
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje reforzado.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO ESCALABLE
- Framewoks de paralelización en clusters de computadoras
- Apache Spark: Programación en Spark y Spark SQL
SEMINARIOS
- Seminarios sobre diversas aplicaciones del Aprendizaje Profundo a los ámbitos de las Finanzas, visión artificial y reconocimiento del habla y otros.
TRABAJO FIN DE MÁSTER
- Arrays, matrices y vectores
- Gráficos.
- Gestión de flujo de programa
- Herramientas de representación gráfica.
- Interfaces y carga de datos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Evolución de la Inteligencia Artificial.
- Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y Reforzado.
- Fundamentos de Aprendizaje Automático
- Optimización de modelos
- Paradigmas: Bayesiano, Conexionista, Evolutivo, Analógico e Inductivo
REDES PROFUNDAS
- Redes de una sola capa alimentadas hacia delante
- Redes Multicapa
- Algoritmo de Retropropagación del error
- Funciones de perdida
- Hiper- parámetros y estrategias de aprendizaje
REDES CONVOLUTIVAS
- Introducción a las redes convolutivas (CNN)
- Arquitecturas de CNN
- Detección de objetos y segmentación semántica
- CNN para la generación de imágenes
REDES SECUENCIALES
- Problemas secuenciales y de series temporales
- Redes recurrentes
- Algoritmos de retropropagación del error a lo largo del tiempo.
- Modelos LSTM.
TÉCNICAS DE PARALELIZACIÓN Y COMPUTACIÓN EN PROCESADORES
- Arquitecturas basadas en GPU.
- Programación con bibliotecas paralelas.
APRENDIZAJE NO SUPERVISADO Y REFORZADO
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje reforzado.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO ESCALABLE
- Framewoks de paralelización en clusters de computadoras
- Apache Spark: Programación en Spark y Spark SQL
SEMINARIOS
- Seminarios sobre diversas aplicaciones del Aprendizaje Profundo a los ámbitos de las Finanzas, visión artificial y reconocimiento del habla y otros.
TRABAJO FIN DE MÁSTER
SALIDAS PROFESIONALES
Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
- Consultoría tecnológica
- Data Scientist
- Machine Learning Scientist
- Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning Engineer
- Responsable de Inteligencia Artificial (CAIO)
- AI Developer
- Arquitecto de Sistemas de Inteligencia Artificial
- Ingeniero en visión artificial
- Consultor Data Mining
- Consultor NLP
TE RECOMENDAMOS VER TAMBIÉN
En los siguientes enlaces podrás ver programas formativos similares:
UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES
-
Alcalá de Henares
Pza. San Diego, s/n 28801 - Alcalá de Henares (Madrid) España
Opiniones
No hay opiniones registradas para este curso
