Máster en Deep Learning | MIOTI

Máster en Deep Learning

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Presencial

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170h

Septiembre 2022

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El Máster en Deep Learning te ofrece un recorrido completo por las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning , base necesaria para desarrollar disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos, entre otros.

Con este programa podrás acceder al Máster de Data Science & Deep Learning realizando el Máster en Data Science & Big Data.

¿Por qué
Deep Learning?

Nº1

Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.

Fuente: Glassdoor.
+74%

La demanda de especialistas en inteligencia artificial ha aumentado +74% en los últimos 4 años.

Fuente: LinkedIn.
Módulo 1
Máster en Deep Learning
170h
Deep Learning
Deep Learning
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Además de proporcionar un recorrido teórico-práctico se aprenderán a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero.
Computer Vision
Computer Vision
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Se realizará un recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Processing
Natural Language Processing
Introducción a los conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Machine Learning II
Machine Learning II
Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo. Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, diferencia temporal de aprendizaje y métodos de aproximación.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Kaggle Challenge
Kaggle Challenge
Formarás parte de un equipo en Kaggle donde solucionarás un reto de Data Science.
Final Project
Final Project
Creación de tu proyecto en grupo de las ultimas técnicas de ciencia de datos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
Módulo 1
Máster en Deep Learning
170h
Deep Learning
Deep Learning
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Además de proporcionar un recorrido teórico-práctico se aprenderán a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero.
Computer Vision
Computer Vision
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Se realizará un recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Processing
Natural Language Processing
Introducción a los conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Machine Learning II
Machine Learning II
Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo. Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, diferencia temporal de aprendizaje y métodos de aproximación.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Kaggle Challenge
Kaggle Challenge
Formarás parte de un equipo en Kaggle donde solucionarás un reto de Data Science.
Final Project
Final Project
Creación de tu proyecto en grupo de las ultimas técnicas de ciencia de datos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
Solicita información
Solicita admisión
Alberto Rodriguez
Presidente
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
David Gordo
Co-Founder
Diego García
Co Founder, Technology & Development Leader
Fabiola Pérez
CEO
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Oscar Picazo
IT Specialist - Freelance

Ver todos

Alberto Rodriguez
Presidente
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
David Gordo
Co-Founder
Diego García
Co Founder, Technology & Development Leader
Fabiola Pérez
CEO
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Oscar Picazo
IT Specialist - Freelance
Ruben Zazo
Research Team Leader
Alberto Rodriguez
Presidente
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
David Gordo
Co-Founder
Diego García
Co Founder, Technology & Development Leader
Fabiola Pérez
CEO
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Oscar Picazo
IT Specialist - Freelance
Ruben Zazo
Research Team Leader
Próxima
convocatoria


Fecha inicio
Septiembre
2022

Horario
Martes
18:30 - 22:30

Jueves
18:30 - 22:30

Duración
4 meses
170 horas

Plaza
25 personas
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“Este máster te permite profundizar en ciertos temas que en la primera parte se ven más por encima como pueden ser las redes neuronales o todo lo relacionado con el tratamiento de imágenes, con un enfoque muy práctico y fácil de entender».

“Me ha permitido conocer un mundo que no conocía y, sobre todo, poder aplicarlo en mi vida laboral. Me quedo con haber aprendido a trastear y resolver problemas complejos que al principio pueden parecer demasiado complicados”.

Carolina Alonso
Consultant II en WeDo
Alumna del Máster en Deep Learning
Eduardo Tremps
Ingeniero Naval y Oceánico en Navantia
Alumno del Máster en Deep Learning
Precio &
Financiación
Máster en
Data Science &
Deep Learning
370h
14.750€
Máster en
Deep Learning
170h
7.750€
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Estás a 3 pasos de convertirte en un experto en Deep Learning & Inteligencia Artificial

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