Máster en Deep Learning

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Detalles

Dirigido a:

Requisitos para la realización del curso:

Los alumnos tienen que tener un grado, licenciatura, ingeniería técnica o superior, etc. terminado

Comentarios:

APLICA INTELIGENCIA ARTIFICIAL DESDE EL PRIMER DIA

El Máster en Deep Learning te ofrece un recorrido completo de las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning , base necesaria para desarrollar disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos, entre otros.

Con este programa podrás acceder al Máster de Data Science & Deep Learning realizando el Máster en Data Science & Big Data.

- Consulta nuestro plan de becas MIOTI.
- Tenemos disponible becas de la Fundación Universia.
- Tenemos disponible becas de la Fundación ONCE.
- Bonificable hasta el 100% por Fundae.

Salidas Profesionales:

Estas son algunas de las salidas profesionales más emocionantes que estarán a tu alcance después de este programa.

Data Scientist
Deep Learning Expert
Business Analyst
Data Analyst
Data Engineer
Machine Learning Expert
Chief Data Officer
Business Intelligence Professional
Data Architect, Statistician

Temario:

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 II
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.

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.

Reto Kaggle
Formarás parte de un equipo en Kaggle donde solucionarás un reto de Data Science.

Final Project
La temática podrá ser propuesta por el estudiante o seleccionada de una lista proporcionada por MIOTI.

Duración:

170 horas
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Sede principal del centro

Madrid: C/ Rufino Gonzalez 25 - 28037 - Madrid
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