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Matricúlate en este Máster en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de Euroinnova que impulsará tu carrera al máximo nivel

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
Plataforma Web
24 Horas
Centro Líder
Centro Líder
formación online
Acompañamiento
Acompañamiento
Personalizado

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4,6
Valoración del curso
100%
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* Todas las opiniones sobre Máster en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico

MASTER EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO. Realiza este curso online y estudia a distancia compaginando tu vida laboral y personal. Dale a tu carrera el impulso que te mereces y no dejes pasar esta oportunidad de dedicarte a lo que siempre has soñado. ¡Te esperamos!

Resumen salidas profesionales
de Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico
La importancia de la Inteligencia Artificial (IA) en la actualidad es indiscutible. Desde la optimización de procesos empresariales hasta la creación de tecnologías innovadoras, la IA impulsa avances significativos en diversas industrias. Este Máster en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático ofrece una comprensión holística de la IA, desde los fundamentos del Big Data y el Aprendizaje Automático hasta la implementación práctica de técnicas avanzadas como Redes Neuronales y Procesamiento de Lenguaje Natural. Además, aborda aspectos cruciales como la Seguridad de la Información y las Herramientas Copilot, preparándote para enfrentar desafíos laborales contemporáneos y aprovechar las oportunidades que brinda la revolución digital.
Objetivos
de Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico
- Dominar los conceptos fundamentales de Big Data y Business Intelligence. - Desarrollar habilidades para la toma de decisiones basadas en análisis inteligentes de datos. - Entender y aplicar técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. - Adquirir conocimientos avanzados en visión artificial y procesamiento de lenguaje natural. - Capacitar en auditoría de seguridad y aplicación de herramientas Copilot. - Implementar y desplegar modelos de inteligencia artificial en entornos prácticos. - Preparar para roles profesionales en desarrollo de IA, análisis de datos y ciberseguridad.
Salidas profesionales
de Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico
Las salidas laborales de este Máster en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático son diversas y abarcan una amplia gama de roles en el campo de la Inteligencia Artificial. Entre ellas se incluyen puestos como los enfocados en ciencia de datos, ingeniería de IA, análisis de seguridad informática, desarrollo de aplicaciones inteligentes o como experto/a en visión artificial.
Para qué te prepara
el Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico
Este Máster en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático te prepara para afrontar diversos desafíos en el ámbito laboral relacionados con la Inteligencia Artificial. Te equipa con habilidades y conocimientos sólidos en el análisis de datos, desarrollo de software avanzado, diseño de sistemas inteligentes y seguridad informática. Además, te brinda las herramientas necesarias para liderar proyectos de IA e implementar soluciones innovadoras.
A quién va dirigido
el Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico
Este Máster en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático está diseñado para profesionales de Tecnología de la Información (TI), ingeniería, análisis de datos y cualquier persona interesada en la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones. Además, es adecuado para quienes buscan adquirir habilidades actualizadas en tecnologías emergentes.
Metodología
de Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico

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  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas
  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. Variables: clasificación y notación
  6. Distribución de frecuencias
  7. Representaciones gráficas
  8. Propiedades de la distribución de frecuencias
  9. Medidas de posición
  10. Medidas de dispersión
  11. Medidas de forma
  12. Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  1. Conceptos previos
  2. Métodos de muestreo
  3. Principales indicadores
  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. Construcción del modelo de regresión
  5. Modelo de regresión lineal
  6. Modelo de regresión logística
  7. Factores de confusión
  8. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
  1. Pruebas no paramétricas para una muestra
  2. Chi-cuadrado o ji-cuadrado
  3. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
  4. Prueba binomial
  5. Prueba de rachas
  1. Prueba de los signos
  2. Prueba del rango con signo de Wilcoxon
  3. Prueba de McNemar
  1. Pruebas para k muestras relacionadas
  2. Prueba de Cochran
  3. Prueba de Friedman
  4. Coeficiente de concordancia de W de Kendall
  1. Pruebas para dos muestras independientes
  2. Prueba U de Mann Whitney
  3. Prueba de Wald-Wolfowitz
  4. Prueba de reacciones extremas de Moses
  5. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
  1. Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
  2. Prueba de la mediana
  3. Prueba H de Kruskal-Wallis
  4. Prueba de Jonckheere-Terpstra

  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. Árboles de decisión
  7. Reglas de inducción
  8. Redes Bayesanas
  9. Algoritmos Genéticos
  1. Ciclo data mining
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. Data mining y marketing
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

  1. La sociedad de la información
  2. ¿Qué es la seguridad de la información?
  3. Importancia de la seguridad de la información
  4. Principios básicos de seguridad de la información: confidencialidad, integridad y disponibilidad
  5. Descripción de los riesgos de la seguridad
  6. Selección de controles
  7. Factores de éxito en la seguridad de la información
  1. Marco legal y jurídico de la seguridad de la información
  2. Normativa comunitaria sobre seguridad de la información
  3. Normas sobre gestión de la seguridad de la información: Familia de Normas ISO 27000
  4. Legislación española sobre seguridad de la información
  1. Aproximación a la norma ISO/IEC 27002
  2. Alcance de la Norma ISO/IEC 27002
  3. Estructura de la Norma ISO/IEC 27002
  4. Evaluación y tratamiento de los riesgos de seguridad
  1. Política de seguridad de la información
  2. Organización de la seguridad de la información
  3. Organización interna de la seguridad de la información
  4. Grupos o personas externas: el control de acceso a terceros
  5. Clasificación y control de activos de seguridad de la información
  6. Responsabilidad por los activos de seguridad de la información
  7. Clasificación de la información
  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad

  1. Aprendizaje Automático
  2. Tipos de aprendizaje automático
  3. Algoritmos y modelos de aprendizaje automático
  4. Métricas de evalución en aprendizaje automático
  5. Regularización y selección de características en aprendizaje automático
  1. Redes Neuronales Artificiales (RNA)
  2. Estructura y arquitectura
  3. Funciones de activación
  4. Entrenamiento de las RNA
  5. Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicación
  6. Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su aplicación
  7. Redes Neuronales Adversariales (GAN) y su aplicación
  1. Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  2. Representación del lenguaje en PLN
  3. Extracción de características en PLN
  4. Modelos de PLN basados en secuencias
  5. Modelos de PLN para tareas específicas
  6. Aplicaciones de PLN
  1. Visión artificial
  2. Preprocesamiento y transformación de imágenes
  3. Detección y reconocimiento de objetos
  4. Segmentación y clasificación de imágenes
  5. Aplicaciones de visión artificial
  1. Big Data en Inteligencia Artificial
  2. Almacenamiento y procesamiento distribuido
  3. Tecnologías y herramientas para el procesamiento de Big Data
  4. Extracción de conocimiento a partir de datos masivos
  5. Aprendizaje automático en Big Data
  1. Evaluación de modelos y métricas de rendimiento
  2. Optimización de hiperparámetros
  3. Regularización y técnicas de prevención de sobreajuste
  4. Técnicas de reducción de dimensionalidad
  5. Ajuste y ensamblado de modelos
  1. Aprendizaje por refuerzo
  2. Agentes y entornos de aprendizaje por refuerzo
  3. Métdos de aprendizaje por refuerzo
  4. Exploración y explotación en aprendizaje por refuerzo
  5. Aplicaciones de aprendizaje por refuerzo
  1. Preparación de datos para despliegue de modelos
  2. Diseño e implementación de servicios de IA
  3. Monitoreo y evaluación de modelos en producción
  4. Actualización y mantenimiento de modelos de IA
  5. Escalabilidad y rendimiento en despliegue de modelos de IA

Titulación de Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico

Master Inteligencia Artificial Y Aprendizaje Automatico
Titulación expedida por Educa Open, centro especializado en formación en diversas áreas tecnológicas Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

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Isaías Aranda Cano Aranda Cano
Tutor
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos.
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Rafael Marín Sastre
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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Alan
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Graduado en Ingeniería Informática
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Graduado en Matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Máster de Profesorado.
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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

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Master en inteligencia artificial y aprendizaje automatico

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Alcanza la maestría en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Autónomo gracias a Euroinnova

En la actualidad algunos conceptos como el Big Data o el Business Intelligence han cobrado una gran relevancia, ya que con el avance de las nuevas tecnologías tenemos acceso a grandes cantidades de datos, por lo que tenemos que trabajar para saber trabajar correctamente con estos de tal manera que podamos obtener información relevante y útil para aprovecharla y alcanzar los objetivos definidos de manera óptima y efectiva. En este sentido, es interesante destacar el papel de la minería de datos, el análisis predictivo y aplicado y las estadísticas con el fin de implementar estrategias de inteligencia en los negocios y poder mejorar de manera continua y adaptada de acuerdo a los cambios que se produzcan en el entorno.

Por una parte, la Inteligencia Artificial es un concepto que hasta hace algunos años no habíamos escuchado, pero que últimamente está a la orden del día y representa el conjunto de avances que se han ido alcanzando con el paso del tiempo en tecnología. Hace referencia a una tecnología que permite automatizar ciertas tareas rutinarias a las personas, bien en el ámbito personal o profesional, proporcionando una serie de beneficios en materia de productividad y eficiencia en el cumplimiento de objetivos, así como incrementa la seguridad y la confianza en los procesos productivos dentro de la empresa.

Por otra parte, y muy relacionado con el concepto anterior, destacamos el aprendizaje automático, pues se trata de un subconjunto de la inteligencia artificial que prepara a los sistemas para que puedan aprender ciertos patrones específicos mediante redes neuronales y algoritmos. Además, es útil para almacenar datos que podremos analizar posteriormente para detectar posibles deficiencias y adaptarnos a las necesidades del mercado. Con este Máster Online de Euroinnova podrás adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para diseñar sistemas inteligentes basados en el análisis de datos para poder afrontar los desafíos actuales en materia de ciberseguridad e inteligencia artificial de manera segura e innovadora. 

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