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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. Se calcula que en 2022 el trabajo de una de cada cinco personas estará relacionado con la inteligencia artificial
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.
Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una Doble Titulación de Máster.
Profesionales, estudiantes o interesados en conocer las diversas herramientas del Aprendizaje Profundo aplicables en diversos sectores productivos.
MÓDULO I
MÓDULO II
MÓDULO III
MÓDULO IV
MÓDULO V
MÓDULO VI
MÓDULO VII
MÓDULO VIII
MÓDULO IX
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
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 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.
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).
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.
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.
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.
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.
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
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 auge
Según un reciente informe de Gartner, la inteligencia artificial creará 2,3 millones de empleos hasta 2020. Y detalla que desde entonces hasta el 2025 se crearán dos millones más.
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:
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