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Máster en Executive en Business Artificial Intelligence / Executive en Inteligencia Artificial

Máster en la provincia de no especificado

Objetivos: Profundizar sobre los fundamentos y conceptos clave de la Inteligencia Artificial así como de los métodos y técnicas utilizadas para resolver problemas del campo. Conocer los principales algoritmos y modelos estadísticos relacionados con el Machine Learning para ser capaz de implementarlos en la resolución de problemas en diferentes áreas de la industria. Entender el concepto de razonamiento así como sus tipologías (supervisado y no supervisado) para saber qué técnicas y herramientas utilizar en función éste. Adquirir conocimientos básicos sobre la coordinación de agentes inteligentes. Ser capaz de liderar proyectos de Inteligencia Artificial no sólo desde un punto de vista técnico sino también gerencial.

A quién va dirigido: Responsables y jefes de proyecto que quieran ampliar su capacidad de gestión para acometer proyectos relacionados con inteligencia artificial. Personas con experiencia o vocación en el área de la inteligencia artificial que deseen avanzar su preparación académica. Consultores y especialistas del sector de la inteligencia artificial que quieran prepararse, actualizarse y completar su perfil, forjando así su posición competitiva en el mercado.

Información adicional

Duración: 6 meses

Temario completo de este curso

Previo al inicio del curso académico, hay un módulo introductorio para facilitar el manejo de la plataforma y establecer un rodaje al modelo de aprendizaje “on-line”.

Los módulos se agrupan en tres bloques conductores sobre los que pivota todo el programa, que son los siguientes:

Bloque 1.- Fundamentos, donde se definen los conceptos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Bloque 2.- Implementación, donde se presentan los conceptos y elementos necesarios para poder llevar a cabo con éxito proyectos de Inteligencia Artificial.




Bloque 1 - Fundamentos de la Inteligencia Artificial

  • Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Introducción al MAchine Learning


Bloque 2 - Implementación

  • Razonamiento aproximado y razonamiento planificado
  • Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Redes Neuronales
  • Deep Learning y visión Artificial

 
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