INESEM Formación Continua

Máster en Inteligencia Artificial y Deep Learning

INESEM Formación Continua

Máster
On-line
1500 Horas
1.695 €

Descripción

Según un estudio de Constellation Reserach, en 2025 el mercado de la inteligencia artificial superará los 100 mil millones de dólares. Asimismo, el 61% de las organizaciones que realizan una estrategia de innovación utiliza la IA para identificar oportunidades. Este hecho, ha provocado un incremento de la búsqueda de profesiones con conocimientos en el sector. Conviértete en el candidato ideal con el Máster Inteligencia Artificial y Deep Learning.

Temario

  • Módulo 1. Introducción a la inteligencia artificial
  • Módulo 2. Introducción aprendizaje automático (machine learning)
  • Módulo 3. Procesamiento de lenguaje natural (pln)
  • Módulo 4. Chatbots e inteligencia artificial
  • Módulo 5. Data science
  • Módulo 6. Desarrollo de deep learning
  • Módulo 7. Visión artificial y su aplicación en la industria 4.0
  • Módulo 8. Iot (internet de las cosas) y sistemas ciberfísicos en la industria 4.0
  • Módulo 9. Proyecto fin de máster

Competencias para las que te prepara el curso

El Máster Inteligencia Artificial y Deep Learning, te proporcionará los conocimientos necesarios para que puedas introducirte en la IA, por medio de sus algoritmos. En cuanto al Machine Learning, conseguirás llevar a cabo la extracción de la estructura de datos. Del mismo modo llevarás a cabo la aplicación del chatbots y el data science, mientras que desarrollarás el Deep learning y conocerás el Iot en la industria en la industria 4.0.

Destinatarios

El Máster Inteligencia Artificial y Deep Learning, está principalmente orientado para aquellos profesionales del área de la Informática que busquen adentrase en un sector en pleno apogeo. Asimismo, está dirigido a estudiantes que quieren realizar una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral por medio de sus prácticas garantizadas.

Metodología

Campus online: Estudia a tu ritmo en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo. Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje. Clases online: Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.

Horario/Turno

Convocatoria abierta.

Duración

Convocatoria abierta.

Objetivos


  • Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas de machine learning para la creación de software inteligente.

  • Conocer el procesamiento del lenguaje natural (PNL).

  • Construir sistemas inteligentes capaces de dar respuesta a la demanda actual.

  • Conocer el desarrollo de chatbots.

  • Desarrollar un sistema Deep Learning.

  • Descubrir la visión artificial, el iot y su aplicación para la industria 4.0.



Titulación obtenida

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.

Perspectivas laborales

90% de inserción laboral de los alumnos.
Tras la finalización del Máster Inteligencia Artificial y Deep Learning, los estudiantes conseguirán desarrollar su actividad ocupando puestos como Consultor Data Mining, Data Scientist, Machine Learning Scientist, Consultor NLP, Machine Learning Engineer, Responsable de Inteligencia Artificial, AI Developer, Arquitecto de Sistemas de IA, Ingeniero en Visión Artificial.

Promociones


  • Bonificable hasta el 100%.

  • Becas y financiación disponibles.



Precio

1.695 €

Ventajas del curso

Contenidos actualizados: Te formarás en programas eminentemente prácticos adaptados a la realidad del mercado laboral. INESEM emplea: Programa destinado a mejorar la empleabilidad de los alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales. Material Adicional: Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.

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