Pascual Parada Torralba
Director de Innovación y Data
Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
Estamos inmersos en un momento social y empresarial de gran velocidad de cambio, en el que hemos de plantear acciones distintas a las tradicionales si queremos ser realmente competitivos.
En este contexto, las empresas de hoy día saben de la importancia que tiene el dato, y por ello, están desarrollando acciones estratégicas y operativas que les permita obtener las competencias y los conocimientos necesarios para alcanzar nuevas ventajas analíticas basadas en nuevos proyectos de Machine Learning y Deep Learning.
En el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning aprenderás a utilizar los algoritmos más importantes dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como las arquitecturas más importantes de redes neuronales, que te permitirán ser un experto en Inteligencia Artificial y por tanto uno de los profesionales más buscados hoy en día por las empresas.
Estamos inmersos en un momento social y empresarial de gran velocidad de cambio, en el que hemos de plantear acciones distintas a las tradicionales si queremos ser realmente competitivos.
En este contexto, las empresas de hoy día saben de la importancia que tiene el dato, y por ello, están desarrollando acciones estratégicas y operativas que les permita obtener las competencias y los conocimientos necesarios para alcanzar nuevas ventajas analíticas basadas en nuevos proyectos de Machine Learning y Deep Learning.
En el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning aprenderás a utilizar los algoritmos más importantes dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como las arquitecturas más importantes de redes neuronales, que te permitirán ser un experto en Inteligencia Artificial y por tanto uno de los profesionales más buscados hoy en día por las empresas.
Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
¿Qué voy a aprender sobre Inteligencia Artificial y Machine Learning?
Al finalizar el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning serás perfectamente capaz de:
- Desarrollar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones
- Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial
- Conocer los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más utilizados dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como su aplicación en entornos reales
- Conocer los distintos tipos de redes neuronales y sus usos más habituales en entornos reales
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¿A quién va dirigido este Postgrado?
El Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Ingenieros que tenga por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial y, en particular, en Machine Learning.
- Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Machine Learning y Redes Neuronales.
- Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional.
- Estadísticos y Matemáticos relacionados con la tecnología que quieran desarrollar su carrera en el mundo del Científico de Datos.
¿No era esto lo que buscabas?
Plan de Estudios: Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
La estructura y materias del Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning está organizada de la siguiente manera:
Módulo 1. Fundamentos de IA y Machine Learning
- Introducción a la IA y Machine Learning
- Algoritmos de regresión y métricas
- Ecosistemas de Machine Learning en la nube
Módulo 2. Aprendizaje supervisado I
- Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
- Clasificación con Naive Bayes
- Clasificación con Support Vector Machine SPV
Módulo 3. Aprendezaje supervisado II
- Regresión y clasificación con árboles de decisión
- Combinación de clasificadores: Boostrapping, bagging y boosting
- Regresión y clasificación on random forests
Módulo 4. Aprendizaje NO Supervisado
- Algoritmos de agrupamiento: Kmedias y jerárquico
- Técnicas de detección de anomalías
- Aprendizaje por refuerzo y control
Módulo 5. Redes neuronales y deep learning
- Entrenamiento: Gradient descent, SGD, Backpropagation
- Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
- Unidad activación, met. inicialización, optimizadores, met. regularización
Módulo 6. CNN, GAN y otras redes neuronales
- CNN: Layers y arquitecturas (Alexnet, VGG...)
- CNN: Entrenamiento con Data augmention y transfer learning
- GAN, GNN y RNN: Redes Generativas Antagónicas , Graph Neural Networks y Recurrent Neural Networks
Módulo 7. Sistemas de recomendación
- Personalización guiada por IA y datos. Filtrado colaborativo
- Recomendaciones basadas en contenido, contexto e híbridas
- Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación
Módulo 8. Procesamiento del Lenguaje Natural
- Modelos lógicos de PLN
- Modelos Probabilísticos de PLN
- Uso de la PLN
Proyecto de Fin de Postgrado
*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.
Módulo 1. Fundamentos de IA y Machine Learning
Módulo 2. Aprendizaje supervisado I
Módulo 3. Aprendezaje supervisado II
Módulo 4. Aprendizaje NO Supervisado
Módulo 5. Redes neuronales y deep learning
Módulo 6. CNN, GAN y otras redes neuronales
Módulo 7. Sistemas de recomendación
Módulo 8. Procesamiento del Lenguaje Natural
Proyecto de Fin de Postgrado
*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.
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Claustro del Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
Dirección
Iván Palomares Carrascosa
Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science
Profesorado
Esther Aguilar Hervas
Service Delivery Manager en Paradigma Digital
Juan José Silva Torres
Data Director en Ymedia
Layla Scheli
Analista de BI, Big Data y Data Science
Iván Palomares Carrascosa
Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science
Franco Ubber Scapin
Data Scientist en Naranja
Daniel González Medina
Co-Founder Taidy Cloud
Javier Cózar del Olmo
Co-Fundador Taidy
Bruno Magnano Marinelli
Freelance Data Scientist. CEO en RocBird
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Opiniones sobre el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
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Aplicamos las mejores metodologías en Formación Online para el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning .
En IEBS aplicamos las más modernas metodologías y técnicas de aprendizaje. Los programas se desarrollan siguiendo esquemas de las metodologías ágiles y se estructuran en clases semanales donde el alumno tiene una serie de metas e hitos que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.
¿En qué consiste?
- Clase Invertida: empezamos por el proyecto que tienes que resolver
- Aprendizaje por proyectos: aprendemos haciendo no escuchando
- Trabajo en equipo: trabajamos y aprendemos en grupo
- Aprendizaje formal, informal y social: utilizamos todos los recursos útiles disponibles
¿Cómo funciona?
- El principio de cada clase o módulo siempre es el proyecto a desarrollar
- El alumno accede a los recursos didácticos formales e informales que propone el profesor
- Participa en debates para reforzar conceptos e ideas clave
- Dispone de un mentor, experto del sector que ha diseñado la clase, para resolver sus problemas y tener un feedback del mundo real
Resumen
Duración, becas, financiación y precios del Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning .
¿Cuánto dura?
Tiene una duración de 375 horas.
Precio
Tiene una inversión total de: U$S 3.750
Becas disponibles
Beca Smart: cubre el 25% del precio
¿Cuándo empieza?
Empieza el 28/10/2021.
¡Fináncialo!
Con IEBS en cuotas mensuales sin intereses.
Proceso de admisión
1
Rellenar y enviar la Solicitud de Admisión online
2
Realizar una entrevista personal y el test de aptitud
3
Formalización de la matricula
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