Big Data Talent

CERTIFICADO POR LA UCAM

Con el aval académico y reconocido prestigio de la UCAM (Universidad Católica de Murcia), que certifica el nuestro Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial como Título Propio. La UCAM, debido al enorme valor que aporta, tanto académico como de proyección, al posgrado.

UCAM

EN COLABORACIÓN CON ATALAYA TECHNOLOGIES

Realizado en colaboración con Atalaya Technologies, especialista en Inteligencia Artificial, Machine & Deep Learning. 

Atalaya

SERVICIOS TUTORIALES A MEDIDA

A lo largo de la impartición de los módulos del Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial, tendrás a tu disposición un Equipo Tutorial que se encargará de acompañarte y guiarte tanto en el estudio de los módulos como en la realización del Proyecto Fin de Máster..

PRÁCTICAS EN EMPRESAS (NO OBLIGATORIAS)

Todos los participantes contarán con la opción de solicitar Prácticas en Empresas, de un mínimo del 300 horas. La selección de candidatos se realizará por las propias empresas, seleccionando aquellos que mejor se ajusten a sus necesidades.

ACCESO MULTIDISPOSITIVO

Podrás acceder al Campus Virtual y a todos los contenidos del Máster estés dónde estés. Además, podrás comunicarte con el equipo tutorial desde la propia plataforma de formación, a través de tu pc de sobremesa, tu tablet o tu smartphone.

DISPONIBILIDAD 24x365

Podrás acceder al Campus Interacional en Big Data en los momentos que prefieras o mejor se ajusten a tu vida personal y profesional, ya que estamos disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.

INFORMACIONES DE INTERÉS

Descripción
Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

Los últimos años han supuesto una época dorada para las técnicas de Aprendizaje Automático. Una disciplina que si bien no es nueva está en boga ahora por la increíble potencia que ofrece para gran variedad de problemas. Desde problemas relacionados con como hacer que una máquina de soluciones comparables a las que podría dar un humano -como aquellas relacionadas con la visión o el reconocimiento y comprensión de voz- hasta problemas a los que se enfrentan innumerables empresas para extraer información de grandes cantidades de datos.

Este máster en Inteligencia Artificial tiene como objetivo proporcionar un buen número de técnicas de Aprendizaje automático para el alumno y herramientas para la toma de decisiones sobre tecnologías a usar para cada problema que podemos encontrarnos en nuestra vida profesional. Al finalizar el máster los alumnos estarán preparados para construir modelos de Aprendizaje Automático para gran variedad de problemas: Desde clasificación hasta reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, voz y extracción de información en datos de gran volumen. Estas técnicas permitirán al alumno la construcción de chatbots, profiling de clientes, predicciones a futuro de series temporales (como análisis bursátil) y muchas más aplicaciones muy demandadas en la actualidad. 

Además el alumno adquirirá habilidades en el manejo de las herramientas más frecuentes para la construcción y uso de modelos de Aprendizaje Automático. A la base teórica necesaria para entender conceptos de Inteligencia Artificial se añaden destrezas para el uso de Python, MongoDB, TensorFlow, Spark, etc.

Por último, mediante la realización de un proyecto final de tipo práctico que se irá completando paulatinamente a medida que se van cursando los distintos módulos del máster, los alumnos crearán un producto completo en el que podrán demostrar todo el conocimiento adquirido y podrán defender sus principales hallazgos (insights), utilizando las habilidades de Machine Learning que también habrán desarrollado a lo largo del curso.

Objetivos
Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

Este máster en Inteligencia Artificial tiene como objetivo principal proporcionar un buen número de técnicas de Aprendizaje automático para el alumno y herramientas para la toma de decisiones sobre tecnologías a usar para cada problema que podemos encontrarnos en nuestra vida profesional.

Al finalizar el máster, los alumnos estarán preparados para construir modelos de Aprendizaje Automático para resolver un amplio abanico de problemas:

  • Desde clasificación hasta reconocimiento de imágenes,
  • procesamiento del lenguaje natural, voz y extracción de información en datos de gran volumen.
  • Estas técnicas permitirán al alumno la construcción de chatbots, profiling de clientes, predicciones a futuro de series temporales (como análisis bursátil) y muchas más aplicaciones muy demandadas en la actualidad.
Certificación
Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

El Máster está Certificado por la Universidad Católica de Murcia como "Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial", con 60 Créditos ECTS (European Credit Transfer System) y 1.500 horas.

UCAM

Destinatarios
Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

El Máster en Machine & Deep Learning está dirigido a:

  • Titulados Superiores con perfil técnico.
  • Titulados técnicos o titulados en las diferentes áreas relacionadas con la tecnología.
  • Titulados Superiores en las diferentes áreas relacionadas con el Big Data.
  • Profesionales o titulados en estadística, diferentes Ingenierías, Física o Matemáticas.
  • Emprendedores, desempleados y todos aquellos que quieran formarse en una disciplina de máxima actualidad y demanda, siempre que tengan formación o experiencia en el ámbito tecnológico.
Programa del Máster
Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

A continuación, mostramos los Módulos principales que componen el programa del Máster:

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
150 horas / 6 créditos.

  • El estado del arte de la inteligencia artificial en ciencia e industria.
  • Metodología de diseño de modelos Machine Learning
  • Base teórica probabilística para entender cómo funciona la inteligencia artificial a bajo nivel.

MÓDULO 2. MACHINE LEARNING: CLASIFICADORES Y CONCEPTOS
220 horas / 9 créditos

Se estudian en esta asignatura varios algoritmos de Aprendizaje Supervisado como:

  • Regresión Linear, Polinómica y Logística.
  • Árboles de decisión, Random Forest, Naive Bayes, K-NN y SVM.

MÓDULO 3. REDES PROFUNDAS
220 horas / 9 créditos

  • Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua.

MÓDULO 4. MACHINE LEARNING CON PYTHON Y TÉCNICAS DE VECTORIZACIÓN
220 horas / 9 créditos

  • Programación básica con Python
  • Python y Machine Learning.
  • Uso de las librerías más comunes en la implementación de sistemas de aprendizaje automático.
  • Estudio y uso de técnicas de vectorización con Tensor Flow.
  • Aplicaciones de análisis de datos con Python.

MÓDULO 5. REDES COGNITIVAS Y PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
200 horas / 8 créditos

  • Redes Cognitivas
  • Redes Secuenciales
  • Procesamiento del Lenguaje Natural

MÓDULO 6. PROCESAMIENTO MULTI-MÁQUINA
175 horas / 7 créditos

  • Construcción de modelos y procesado de información con Spark y MLlib.

MÓDULO 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER.
300 horas / 12 créditos

  • Introducción a la realización de Aprendizaje Automático.
  • Pautas esenciales para la organización del proyecto.
  • Realización del Proyecto Fin de Máster. 
  • Presentación telemática
Profesorado del Máster

Miguel Camacho

CEO Atalaya Technologies y Co-Director del Máster

Linkedin

Arturo Romero

Software/DevOps Engineer at SMARTVEL

Linkedin

Ignacio Casado

Software Developer en Wyred

Linkedin

Jose M. Moreno

SW Engineer at Indra Sistemas

Linkedin

Jaime Rivera

Site Manager @Madrid - Spain at Channel IQ

Linkedin

David R. Sáez

Director del Campus Internacional Big Data

Linkedin

Metodología
Máster Machine Learning

A continuación, enumeramos las características esenciales de nuestra metología.

MODALIDAD E-LEARNING [100% On-line]

Construida sobre preceptos asíncronos, que son la base del e-learning [Anytime & Anywhere], para poderse adaptar tanto a profesionales en activo como a estudiantes recién titulados, nuestra metodología se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del mundo del Big Data estudiados a lo largo de los distintos módulos del Máster.

A través del aula virtual, los participantes, podrán:

  • Consultar y descargar los materiales de estudio.
  • Visualizar los contenidos audiovisuales del curso.
  • Asistir en tiempo real o visualizar en modo diferido máster classes o webinars.
  • Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
  • Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
  • Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
  • Espacio de Acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin de Máster.
  • Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
  • Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
  • Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
  • Biblioteca especializada de materiales complementarios.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción, la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.

Calendario
Máster Machine Learning

Las fechas de interés de esta Edición del Máster en Machine & Deep Learning e Interligencia Artificial son:

    • ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN hasta cubrir las plazas disponibles.
    • [INICIO 1ª EDICIÓN] 19 de marzo 2019
    • [FIN 1ª EDICIÓN]  28 de febrero de 2020
Más información

Solicita más información o preinscríbete, sin compromiso, rellenando el siguiente formulario:

Por favor, introduce tu nombre y apellidos
Please enter your email!
Escribe tu mensaje y, si quieres reservar tu plaza, háznoslo saber.

Ver términos y condiciones

Máster Machine

 ¿Por qué realizar este máster?

  • Por su servicio de tutorías a medida. Este Máster cuenta con la ayuda, tanto de un asesor académico como de los tutores, que acompañan y guían al alumno en el estudio del Máster.
  • Porque esta formación de postgrado es compatible tanto con la vida profesional como personal.
  • Porque facilitamos a los alumno el contacto con nuestras empresas colaboradoras y, además, les damos la posibilidad de firmar convenios de prácticas con otras de su interés.
  • En definitiva, porque a través de la realización del Máster en Machine & Deep Learning e Interligencia Artificial el alumno aumentará sus oportunidades de encontrar trabajo o promoción, en un sector que actualmente se encuentra en auge.

 

 

FACILIDADES DE PAGO

<br/>

Podrás solicitar, sin ningún compromiso ni recargo extra, el fraccionamiento, de los pagos.

 

Más información

Por favor, introduce tu nombre y apellidos
Please enter your email!
Escribe tu mensaje y, si quieres reservar tu plaza, háznoslo saber.

Ver términos y condiciones

O si lo prefieres escríbenos a info@campusbigdata.com

Empresas colaboradoras:

Empresas Colaboradoras

 

[Form PeticionDeInformacionMML not found!]

Suscríbete a nuestra Newsletter:

Introduce tu e-mail y pulsa Enter para suscribirte

  • Dirección: C\ Campo de Gomara , 4,
    47008. Valladolid
    España
  • Teléfono: +34 983 390 716
    Fax: +34 983 519 631
  • E-mail: info@campusbigdata.com

 

  •