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Master Inteligencia Artificial y Machine Learning

Master en Deep Learning

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En los últimos años se han producido grandes avances en el desarrollo e implantación de la inteligencia artificial en proyectos empresariales. Las empresas que hacen un uso masivo de datos (Big Data) deben comenzar a usar deep learning para mejorar su rendimiento y acciones en el mercado.

El máster en Deep Learning tiene como objetivo proporcionar una formación completa en el ámbito del empleo de las herramientas de Aprendizaje Profundo y Machine Learning en la gestión y toma de decisiones en diversos contextos. Se pretende que el alumno conozca la problemática general de la modelización automatizada y las enormes aplicaciones que esta permite.

DATOS DEL PROGRAMA

  • AREA DEL CURSO:
  • Ingeniería y Tecnología
  • MODALIDAD:
  • Semipresencial
  • TITULACIÓN DE POSTGRADO:
  • Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una Doble Titulación de Máster.

  • DIRIGIDO A:
  • Profesionales, estudiantes o interesados en conocer las diversas herramientas del Aprendizaje Profundo aplicables en diversos sectores productivos.

  • REQUISITOS DE ACCESO:
  • Titulación Universitaria y nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica.
  • DURACIÓN:
  • 60 ECTS
  • EVALUACIÓN:
  • Online
  • PRÁCTICAS:
  • Posibilidad de prácticas presenciales en empresas

PROGRAMA DEL Master en Deep Learning

MÓDULO I

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

  1. Evolución de la Inteligencia Artificial.
  2. Aprendizaje Supervisado, no supervisado y reforzado.
  3. Aprendizaje simbólico y sub-simbólico.
  4. Modelos de Clasificación y de Regresión.
  5. Optimización de Modelos.

MÓDULO II

Redes Profundas

  1. Redes de una sola capa alimentadas hacia delante.
  2. Redes Multicapa.
  3. Algoritmo de Retropropagación del error.
  4. Funciones de pérdida.
  5. Hiperparámetros y estrategias de aprendizaje.

MÓDULO III

Redes Convolutivas

  1. Fundamentos y estructura de las redes convolutivas.
  2. Redes residuales.
  3. Reconocimiento de imagen.

MÓDULO IV

Redes Secuenciales

  1. Problemas secuenciales y de series temporales.
  2. Redes recurrentes.
  3. Algoritmos de retropropagación del error a lo largo del tiempo.
  4. Modelos LSTM.

MÓDULO V

Técnicas de Paralelización y Computación en Procesadores

  1. Arquitecturas basadas en GPU.
  2. Programación con bibliotecas paralelas.

MÓDULO VI

Técnicas de Vectorización

  1. Gráficos de computación y Tensores.
  2. Paralelización vectorial.
  3. Programación en Tensorflow.
  4. Programación en Theano.

MÓDULO VII

Aprendizaje Automático Escalable

  1. Framewoks de paralelización en clusters de computadoras.

MÓDULO VIII

Programación para Data Science

  1. Arrays, matrices y vectores.
  2. Gráficos.
  3. Gestión de flujo de programa.
  4. Interfaces y carga de datos.

MÓDULO IX

Seminarios

Seminarios sobre diversas aplicaciones del Aprendizaje Profundo a los ámbitos de la Medicina, las Finanzas, la conducción automática de vehículos, visión artificial y reconocimiento del habla y otros.

MÓDULO X

Trabajo Fin de Máster

METODOLOGÍA

Esta formación se imparte a través del modelo Flipped Classroom, que transfiere determinados procesos de aprendizaje fuera del aula, utilizando el tiempo de clase, junto con la experiencia del docente para facilitar y potenciar otros procesos de adquisición y práctica de conocimientos dentro del aula.

El máster está dividido en asignaturas de una duración entre 2 y 4 semanas, durante ese periodo el alumno podrá adquirir todos los conocimientos necesarios a través de un proceso formativo tutorizado y guiado por el profesor.

Cada asignatura dispondrá de una sesión presencial para el desarrollo de casos prácticos guiados que posteriormente estarán disponibles, para todos los alumnos que no puedan asistir a las sesiones presenciales, para su realización de forma tutorizada.

Las sesiones presenciales son teórico-prácticas, por lo que el estudiante debe asistir a la clase con su ordenador portátil (es recomendable un ordenador actual para poder seguir adecuadamente las clases: i3 o superior, mínimo 4 GB de RAM y disco duro de por lo menos 256 GB).

EVALUACIÓN

Evaluación continua a medida que se avanza en el estudio del Máster. Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen online y desarrollo de casos prácticos.

La obtención de los títulos de Máster estará supeditada a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un Trabajo Final de Máster.

Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una Doble Titulación de Máster.

Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos no reglados de esta formación están también amparados por la Ley Orgánica de Universidades.

Plan Bologna EEES Ministerio de Educación

DOCENTE: Alfredo Láinez.

  • Alfredo Láinez
  • Co-fundador y Head of Engineering en VAI Technologie

    Co-fundador y Head of Engineering en VAI Technologies, San Francisco. Ha sido ingeniero en Google, Shazam, Bizeu Labs e INDRA. Su especialidad es el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación y las diferentes arquitecturas de Aprendizaje Profundo. Alfredo es graduado en Ingeniería Matemática y posee un Máster en Ingeniería Matemática y Computacional por la Universidad de Stanford (Fulbright).

DOCENTE: Daniel Rodríguez.

  • Daniel Rodríguez
  • Miembro de The Analytics Boutique

    Las herramientas de las que es responsable en The Analytics Boutique han recibido múltiples premios internacionales. Cuenta con más de diez años de experiencia como consultor en los que ha desarrollado proyectos de inteligencia de negocio y gestión de riesgos con un fuerte componente analítico. Su actividad profesional la ha desarrollado en diferentes sectores como banca, seguros, electricidad y distribución.
    Autor de múltiples artículos técnicos, así como de capítulos de libros técnicos. También ha publicado varios paquetes estadísticos en CRAN, el repositorio de software del Proyecto R.
    Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad de Santiago de Compostela y Doctor por la Universidad Politécnica de Madrid.

DOCENTE: Dr. Ignacio Olmeda Martos.

  • Dr. Ignacio Olmeda Martos
  • Investigador y docente

    Es investigador visitante en diversas universidades estadounidenses y asiáticas y autor de numerosos trabajos en revistas nacionales e internacionales, principalmente en el área de finanzas cuantitativas y computacionales.

DOCENTE: Dr. Miguel Ángel Sicilia.

  • Dr. Miguel Ángel Sicilia
  • Catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá

    Catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá. Antes de comenzar su carrera académica, trabajó como Arquitecto Software especializado en comercio electrónico. Es Director del Máster y Doctorado en Web Science de su Universidad, y Director del Laboratorio de Big Data y Analytics de la Universidad de Alcalá.

DOCENTE: Dra. Elena García.

  • Dra. Elena García
  • Profesora en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá

    Profesora titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá y Directora del grupo de investigación Information Engineering, donde dirige el proyecto Europeo de infraestructuras científicas para agricultura agINFRA.

DOCENTE: Javier Sabio.

  • Javier Sabio
  • Head of Algorithmic Strategies and Data Science at BBVA

    Head of Algorithmic Strategies and Data Science at BBVA, donde desarrolla modelos de trading algorítmico y de aprendizaje automático. Anteriormente trabajó en Citi como Analista Cuantitativo de Crédito. Javier es licenciado en Ciencias Físicas y Doctor en Física de la Materia Condensada

DOCENTE: Manuel Lucania.

  • Manuel Lucania
  • Experto en diseño de soluciones software de PLN y Fundador de DeepBrain.

    Fundador de DeepBrain, donde trabaja y dirice esta start-up dedicada al desarrollo de productos y proyectos genéricos de inteligencia artificial y de redes neuronales destinados a potenciar o externalizar el I+D de otras empresas. Cofundador y CTO de iMind. Anteriormente, como ingeniero NLP, pasó por diversas start-ups (Taiger, CogniCor Technologies, Oteara y ASOMO).
    Ingeniero informático experto en diseño de soluciones software de PLN (procesamiento de lenguaje natural) e inteligencia artificial. A lo largo de su carrera profesional, ha alternado la dirección de proyectos de investigación en lingüística computacional y Text Mining con el desarrollo de productos con un fuerte componente de I+D.

 Sector en augeSector en auge

Según la prestigiosa consultora McKinsey, en 2025 el potencial de las distintas aplicaciones de la Inteligencia Artificial supondrá el 11% de la economía mundial, en areas como Internet Móvil, Internet de las Cosas, automatización de trabajos basados en conocimiento, conducción autónoma, smart robotics, agentes virtuales, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial, así como aplicaciones verticales para la salud, finanzas, seguros, logística, telecomunicaciones, energía ... 

Al finalizar este máster en deep learning podrás trabajar como:

  • Consultor Datamining.
  • Data Scientist.
  • Machine Learning Scientist.
  • Consultor NLP (experto en procesamiento de lenguaje natural).
  • Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning Engineer.
  • Responsable de Inteligencia Artificial (CAIO).
  • AI Developer.
  • Arquitecto de Sistemas de Inteligencia Artificial.
  • Ingeniero en visión artificial.
  • Consultoría tecnológica.
  • Emprendimiento

Ponemos todos nuestros esfuerzos en ayudarte a mejorar profesionalmente:


IMF Business School dispone de un departamento de Alumni y Desarrollo profesional, donde expertos orientadores asesoran a los alumnos y antiguos alumnos en el proceso de búsqueda y mejora de empleo, con acompañamiento en el diseño de sus metas en la carrera profesional, ayudando a alinear el cv y la marca personal con dichas metas. Además, pueden acceder a oportunidades de empleo y prácticas con empresas y talleres y masterclass periódicas. Acercamos la realidad del contexto empresarial a nuestra comunidad educativa.

Diseñamos tu mapa de talento

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IMF realizará una evaluación de tus competencias y capacidades. Te diseñará un mapa de talento que te permitirá enfocar tu carrera profesional donde más potencial se detecte.

Acceso a headhunters y coachers

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Te facilitamos un servicio de coaching y headhuntig que te permitirá mejorar tu empleabilidad.

Comités profesionales para anticiparnos a la demanda laboral

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Trabajamos con comités profesionales de diferentes ámbitos que ofrecen una formación actualizada para que puedas responder con tu formación a la demanda de trabajo.

Networking con alumnos y profesionales

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Gracias a nuestra red Alumni y los eventos y actividades que organizamos, potenciamos el networking para que puedas establecer contacto y colaboraciones con otros alumnos y empresas colaboradoras.

Bolsa de empleo

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Becas de Impulso Profesional

Becas de Impulso Profesiona

Los solicitantes en situación de desempleo pueden acceder a esta beca presentando el documento que lo acredite.

Beca para las Mujeres Directivas

Beca a la Mujer Directiva

Esta beca tiene el objetivo de contribuir al desarrollo de mujeres directivas y promover la presencia femenina en los programas de alta dirección.

Becas por Excelencia Académica

Becas por Excelencia Académica

Se valora el mérito académico del alumno a través del expediente de sus estudios finalizados o en curso.

Becas al mejor Perfil Profesional

Becas Curriculares

Valoramos el currículum del solicitante para otorgar la ayuda al mejor perfil profesional y más idóneo para acceder al estudio.

Becas para el sector sanitario

Becas para el sector sanitario

Dirigidas a graduados en Ciencias de la Salud, Psicología o carreras de ciencia y tecnología con especialidades de biología o salud y trabajadores del sector con un grado universitario.

Directivos y Mandos Intermedios

Directivos y Mandos Intermedios

Orientada a directivos, mandos intermedios y cuadros de las empresas, para su desarrollo profesional.

Becas del Ministerio de Educación de España

Beca del Ministerio de Educación

Becas generales para estudios universitarios para estudiantes que estén matriculados en algún Grado o Master Universitario Oficial.

Beca para el Apoyo a las Pymes

Apoyo Pymes

Esta beca tiene como objetivo la mejora competitiva del tejido empresarial mediante una formación de calidad para las pequeñas y medianas empresas.

Beca Emprendedores y Autónomos

Beca para Emprendedores y Autónomos

Dirigida a socios directores de pymes, autónomos y profesionales independientes que hayan iniciado o quieran iniciar un proyecto empresarial.

Beca para Ingeniería y Ciencia

Becas para Ingeniería y Ciencia

Dirigida a Ingenieros y graduados en Ciencias o Tecnología y a trabajadores de los sectores TIC, nanotecnología o biotecnología, con un grado universitario.

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