Máster Universitario en Inteligencia Artificial - Universidad Internacional de Valencia - VIU
Precio
A CONSULTAR
Tipo Masters
Modalidad Online / A distancia
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Tipo
Másters Oficiales
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Modalidad
Online / A distancia
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Duración / Créditos
60 Créditos ECTS
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Fechas
Matric. Permanente
Información general
DESCRIPCIÓN:
El Máster Universitario en Inteligencia Artificial tiene como finalidad formar al participante en un amplio y completo conjunto de habilidades dentro de los distintos campos del área de la Inteligencia Artificial, especialmente aprendizaje automático o machine learning, redes neuronales y razonamiento lógico difuso. Ha sido desarrollado para tal fin un plan de estudios audaz, diseñado por profesionales activos e investigadores en la materia con gran trayectoria en la formación de Tecnologías Emergentes.
Se adquirirán las técnicas, fundamentos y destrezas requeridas para aprovechar al máximo las oportunidades que la innovadora IA brinda. Un plan de estudio ideado para alcanzar un perfil profesional con alta demanda por empresas privadas e instituciones científicas.
Se adquirirán las técnicas, fundamentos y destrezas requeridas para aprovechar al máximo las oportunidades que la innovadora IA brinda. Un plan de estudio ideado para alcanzar un perfil profesional con alta demanda por empresas privadas e instituciones científicas.
Bonificable
Titulación universitaria
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
Proveer de una sólida y fuerte base teórico-matemática para entender los fundamentos que respaldan las técnicas avanzadas en el desarrollo de aplicaciones.
Desarrollar el plan de estudio actualizado y completamente afín a la realidad del desarrollo tecnológico en IA.
Dominar las diferentes disciplinas de la Inteligencia Artificial: Machine Learning, Redes Neuronales, Deep Learning y Lógica Difusa.
Implementar el uso de herramientas y librerías de software más comunes en la industria: Python, TensorFlow, Keras, MLflow SciPy (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), Anaconda, Jupyter notebook, Google Colaboratory, AWS.
Aplicar bases de datos del mundo real para la ejecución de casos prácticos.
Adquirir la capacidad para mantenerse a la vanguardia con los avances tecnológicos en el área e integrarse con estos.
Participar en seminarios dictados por profesionales de empresas como Inbenta, CVBLab o Intelygenz.
Conocer las aplicaciones más relevantes en la actualidad: chatbot, conducción autónoma, reconocimiento de voz, visión artificial, robótica, reconocimiento facial.
Desarrollar el plan de estudio actualizado y completamente afín a la realidad del desarrollo tecnológico en IA.
Dominar las diferentes disciplinas de la Inteligencia Artificial: Machine Learning, Redes Neuronales, Deep Learning y Lógica Difusa.
Implementar el uso de herramientas y librerías de software más comunes en la industria: Python, TensorFlow, Keras, MLflow SciPy (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), Anaconda, Jupyter notebook, Google Colaboratory, AWS.
Aplicar bases de datos del mundo real para la ejecución de casos prácticos.
Adquirir la capacidad para mantenerse a la vanguardia con los avances tecnológicos en el área e integrarse con estos.
Participar en seminarios dictados por profesionales de empresas como Inbenta, CVBLab o Intelygenz.
Conocer las aplicaciones más relevantes en la actualidad: chatbot, conducción autónoma, reconocimiento de voz, visión artificial, robótica, reconocimiento facial.
¿A quién va dirigido?
El perfil de ingreso a la Máster en Inteligencia Artificial será un perfil tecnológico procedente de titulaciones técnicas interesado en los últimos avances en el área de la computación y la automatización.
TITULACIÓN
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Requisitos
Se requiere que los alumnos estén en posesión de un título universitario (grado, diplomatura, licenciatura, ingeniería, ingeniería técnica) en alguna de las titulaciones que se detallan a continuación:
- Grado en Ciencia de Datos, Grado en Data Science o equivalente.
- Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Informática
- Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.
Adicionalmente, se aceptarán alumnos de las siguientes titulaciones, condicionado a la superación de diferentes complementos formativos.
- Grado/Licenciatura/diplomatura del área de matemáticas o física (o equivalente).
- Grado/Ingeniería Superior del área de la Ingeniería no vinculada a las TIC.
- Grado en Ciencia de Datos, Grado en Data Science o equivalente.
- Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Informática
- Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.
Adicionalmente, se aceptarán alumnos de las siguientes titulaciones, condicionado a la superación de diferentes complementos formativos.
- Grado/Licenciatura/diplomatura del área de matemáticas o física (o equivalente).
- Grado/Ingeniería Superior del área de la Ingeniería no vinculada a las TIC.
TEMARIO
PRIMER CUATRIMESTRE
- Python para la Inteligencia Artificial
- Matemáticas para la Inteligencia Artificial
- Algoritmos de optimización
- Aprendizaje Supervisado
SEGUNDO CUATRIMESTRE
- Razonamiento Aproximado
- Aprendizaje No Supervisado
- Redes neuronales y Deep Learning
- Aprendizaje por refuerzo
- Trabajo Fin de Máster
- Python para la Inteligencia Artificial
- Matemáticas para la Inteligencia Artificial
- Algoritmos de optimización
- Aprendizaje Supervisado
SEGUNDO CUATRIMESTRE
- Razonamiento Aproximado
- Aprendizaje No Supervisado
- Redes neuronales y Deep Learning
- Aprendizaje por refuerzo
- Trabajo Fin de Máster
SALIDAS PROFESIONALES
Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
- Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning Engineer
- Desarrollador de Software para soluciones de IA
- Ingeniero especialista en Visión Artificial
- Desarrollador de algoritmos para IA
- Ingeniero en procesamiento de Lenguaje Natural
- Investigador de Inteligencia Artificial
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