Inteligencia Artificial. Máster Executive en Inteligencia Artificial

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INTECSSA - Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado

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Este Máster Executive en Inteligencia Artificial pretende dar respuesta a esta demanda de profesionales a través de un equipo docente con una amplia experiencia en investigación y formación en Inteligerncia Artificial y Aprendizaje Profundo. Los alumnos dominarán tanto los conceptos teóricos como su implementación en plataformas como Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, SciPy (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), Anaconda, Jupyter notebook. Dominio de técnicas avanzadas en Machine Learning. Programa centrado en el Aprendizaje Automático y Optimización Computacional. Desarrollo de modelos basados en redes neuronales profundas. El Máster también incluirá sesiones donde profesionales de la industria explicarán cómo aplican estas tecnologías en sus proyectos de innovación. A quién va dirigido El Máster Executive en Inteligencia Artificial, está pensado para cualquier persona que desee formarse profesionalmente en las competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas del Deep Learning e Inteligencia Artificial. También está indicado para profesionales y técnicos relacionados con ambas tecnologías. Requisitos Este Máster Executive en Inteligencia Artificial no tiene ningún requisito académico de acceso previo, no obstante, el estudiante deberá tener en cuenta que el contenido de algunas unidades didácticas requerirá una mayor o menor dedicación al estudio, dependiendo de su formación académica previa. Es aconsejable tener conocimientos básicos de algún lenguaje y sistemas. Temario completo de este curso TEMARIO El temario de este programa executive en Inteligencia Artificial se desarrolla en los siguientes módulos resumidos: MODULO 1. INTRODUCCION A LOS LENGUAJES DE PROGRAMACION Introducción a Python Introducción a R Configuración de ambientes de desarrollo MODULO 2. BIG DATA ALMACENAMIENTO Sistemas SQL Sistemas No SQL y mixtos Sistemas de almacenamiento Cloud MÓDULO 3. DEEP LEARNING Introducción al aprendizaje automático. Métricas de evaluación. El perceptrón y el perceptrón de múltiples s. Redes convolucionales, recurrentes y de grafos. Modelos con atención. Entrenamiento para retro-propagación, por población y neuroevolució. Optimización. Normalización por paquetes. Modelos generativos. Transferencia del aprendizaje. Aprendizaje incremental y olvido catastrófico. MODULO 4. ANALISIS PREDICITIVO CON MACHINE LEARNING Introducción al Machine Learning. Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado MODULO 5. ANALISIS PREDICTIVO CON DEEP LEARNING Introducción a las Redes Neuronales Herramientas Open Source Redes convolucionales y recurrentes MÓDULO 6. COMPUTER VISION Clasificación de imágenes y vídeos. Detección, seguimiento y segmentación de objetos. Búsqueda visual. Reconocimiento y reconstrucción 3D. Predicción de la atención visual humana. MÓDULO 7. NATURAL LANGUAGE PROCESSING Incrustaciones de palabras y modelos de lenguaje. Procesado de texto. Clasificación y resúmenes de textos. Traducción neuronal. Sistemas de diálogo. Recomendadores. MÓDULO 8. SPEECH AND AUDIO PROCESSING Reconocimiento, consión y síntesis de la voz. Música. Eventos acústicos. Procesado multi-modal del vídeo: audio y visión. MÓDULO 9. APPLICATIONS Casos reales de aplicaciones de aprendizaje profundo en la industria. Estudio de los Proyectos de investigación de investigadores de prestigio mundial. MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER Programación en Python para aprendizaje profundo. Entornos de desarrollaremos por aprendizaje profundo: Kera/TensorFlow y PyTorch/Caffe2. Monitorización del entrenamiento de una red: curvas de entrenamiento, uso de recursos de computación. Cargadores de datos. Sincronización entre CPU y GPU. Computación en la nube. más

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