Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning

Estamos inmersos en un momento social y empresarial de gran velocidad de cambio, en el que hemos de plantear acciones distintas a las tradicionales si queremos ser realmente competitivos.

En este contexto, las empresas de hoy día saben de la importancia que tiene el dato, y por ello, están desarrollando acciones estratégicas y operativas que les permita obtener las competencias y los conocimientos necesarios para alcanzar nuevas ventajas analíticas basadas en nuevos proyectos de Machine Learning y Deep Learning.

En el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning aprenderás a utilizar los algoritmos más importantes dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como las arquitecturas más importantes de redes neuronales, que te permitirán ser un experto en Inteligencia Artificial y por tanto uno de los profesionales más buscados hoy en día por las empresas.

Ingenieros que tenga por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial y, en particular, en Machine Learning.
Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Machine Learning y Redes Neuronales.
Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional.
Estadísticos y Matemáticos relacionados con la tecnología que quieran desarrollar su carrera en el mundo del Científico de Datos.

Módulo 1. Fundamentos de IA y Machine Learning
Módulo 2. Aprendizaje supervisado I
Módulo 3. Aprendizaje supervisado II
Módulo 4. Aprendizaje NO Supervisado
Módulo 5. Redes neuronales y Deep Learning
Módulo 6. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Módulo 7. Sistemas de recomendación
Módulo 8. Procesamiento del Lenguaje Natural
Módulo 9. Global Project

Desarrollar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones
Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial
Conocer los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más utilizados dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como su aplicación en entornos reales
Conocer los distintos tipos de redes neuronales y sus usos más habituales en entornos reales