Impulsa tu carrera con el Master Implantación de Modelos Inteligencia Artificial con Título Propio de Master en Inteligencia Artificial, Gestión e Implantación de Modelos con 60 Créditos ECTS expedido por la Universidad Católica de Murcia y en colaboración con Structuralia

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Plataforma Web
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24 Horas
Centro Líder
Centro Líder
formación online
Equipo Docente
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Isabel H.

MURCIA

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS

Cada uno de los temas me ha aportado cosas y conceptos nuevos, lo recomiendo a aquellos que quieran especializarse en la IA.

Inés R.

CASTELLÓN

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS

Me ha gustado mucho el master online, nunca antes había realizado una formación online y es de lo más cómodo.

Alejandra F.

CÓRDOBA

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS

Todo más que genial, el máster online es completo y además, los métodos de formación son muy completos.

Alejandro T.

VALENCIA

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS

Todo genial. Dudas resueltas en óptimos plazo de tiempo y el poder hacerlo online es un punto a favor.

Juan Antonio P.

MADRID

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS

Me han gustado mucho los contenidos. Recomiendo este Master Implantación de Modelos Inteligencia Artificial con el que puedes obtener el reconocimiento de 60 ECTS.
* Todas las opiniones sobre Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS, 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 implantación de modelos inteligencia artificial

MASTER IMPLANTACIÓN DE MODELOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso! 

Resumen salidas profesionales
de Master implantación de modelos inteligencia artificial
Este Máster de Inteligencia Artificial (IA) está pensado para dar respuesta a las nuevas necesidades de conocimiento y formación que han surgido en este ámbito ante el auge vivido en los últimos años de modelos, algoritmos y empresas que se dedican a la Inteligencia Artificial. Se estima que el sector de la IA tendrá un volumen de negocio a nivel global de unos 16 trillones de dólares para el 2030. Así mismo, empresas especializadas en la búsqueda y selección de perfiles profesionales apunta a la IA como uno de los conocimientos que será más demandado en los próximos años.
Objetivos
de Master implantación de modelos inteligencia artificial
El objetivo global del Máster es que el alumno sea entender, aplicar, gestionar y liderar iniciativas y proyectos de IA en una organización. Este objetivo global se alcanza a través de los siguientes objetivos parciales: 1. Comprender realmente qué es la IA, sus límites y sus posibilidades. 2. Familiarizarse con los lenguajes de programación, herramientas y plataformas más comúnmente usados en los proyectos de IA. 3. Conocer los algoritmos más usados en Machine Learning y Deep Learning. 4. Analizar otras tecnologías que surgen en el entorno de la IA y que ayudan a desarrollar modelos de negocio innovadores y diferenciales. 5. Revisar las principales metodologías para gestionar proyectos de IA. 6. Entender las implicaciones y aplicaciones de la IA en diferentes áreas funcionales de la empresa.
Salidas profesionales
de Master implantación de modelos inteligencia artificial
Al ser la IA una disciplina transversal que afecta a todas las áreas funcionales de la empresa, este Máster está dirigido a cualquier profesional con inquietud por las nuevas tecnologías. Está especialmente enfocado a aquellos que quieran dirigir proyectos de IA o ponerse al frente de esta iniciativa a nivel organizacional. Adicionalmente, este Máster es muy adecuado para cualquier responsable de departamento que quiera actualizar sus contenidos y no quedarse atrás en relación a esta tecnología que va a afectar a multitud de sectores y áreas de las organizaciones.
Para qué te prepara
el Master implantación de modelos inteligencia artificial
El Máster está pensado para que puede ser abordado por cualquier perfil profesional, ya que comenzará desde los fundamentos de la IA y no requerirá gran conocimiento previo de programación y estadística (aunque sí se requiere un conocimiento básico de estas disciplinas). Se estructura en dos grandes bloques: un bloque técnico, donde exploraremos los principales modelos y algoritmos de Machine Learning y Deep Learning; y un bloque aplicado a negocio, donde estudiaremos las principales implicaciones y aplicaciones de la IA en las empresas. Los alumnos, a la finalización del Máster, tendrán las competencias necesarias para realizar proyectos de IA, gestionarlos e impulsar esta iniciativa dentro de una organización.
A quién va dirigido
el Master implantación de modelos inteligencia artificial
Al ser la IA una disciplina transversal que afecta a todas las áreas funcionales de la empresa, este Máster está dirigido a cualquier profesional con inquietud por las nuevas tecnologías. Está especialmente enfocado a aquellos que quieran dirigir proyectos de IA o ponerse al frente de esta iniciativa a nivel organizacional. Adicionalmente, este Máster es muy adecuado para cualquier responsable de departamento que quiera actualizar sus contenidos y no quedarse atrás en relación a esta tecnología que va a afectar a multitud de sectores y áreas de las organizaciones. Está especialmente indicado a: - Desarrolladores software - Ingenieros de sistemas - Ingenieros informáticos - Profesionales IT - Gestores de proyectos - Responsables de departamentos - Emprendedores
Metodología
de Master implantación de modelos inteligencia artificial
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 implantación de modelos inteligencia artificial

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  1. Estado del arte de la inteligencia artificial
  2. Filosofía de la inteligencia artificial
  3. Futuro de la inteligencia artificial
  4. Procesos de desarrollo de proyecto con inteligencia artificial
  5. Los datos, tu mayor activo
  1. Aprendizaje automático
  2. Aprendizaje profundo
  3. Transformers
  4. Generación de datos sintéticos
  5. Hiperparámetros en los modelos de inteligencia artificial
  1. Regresión lineal
  2. Regresión no lineal y Support Vector Machine (SVM)
  3. Árboles de decisión y bosques aleatorios
  4. Lógica difusa y descenso del gradiente
  5. Sistemas de recomendación
  1. Preparación del entorno de trabajo: Anaconda, Visual Studio Code y Python
  2. Dataset de entrada y procesado de datos
  3. TensorHub, TensorFlow y Keras
  4. Tratamiento de imágenes
  5. Generación de modelos de inteligencia artificial
  1. Introducción
  2. Alfabetización de los datos
  3. Trabajar con datos
  4. Soluciones y técnicas para tratamiento de datos
  5. Gestión de la calidad de datos
  1. Trabajar con datos en Excel
  2. Conjunto de datos (DATASET)
  3. Data Cleasing con Excel
  4. Data Wrangling con Excel
  5. Data Blending en Excel
  1. Instalación Talend Data Preparation Desktop
  2. Trabajar con datos en Talend
  3. Data Cleasing con Talend
  4. Data Wrangling con Talend
  5. Data Blending con Talend
  1. Registro en dataprep by Trifacta
  2. Trabajar con datos con Dataprep by Trifacta
  3. Data Cleasing con Trifacta
  4. Data Wrangling con Dataprep by Trifacta
  5. Data Blending con Dataprep by Trifacta
  1. Introducción
  2. Regresión lineal, múltiple y logística (I)
  3. Regresión lineal, múltiple y logística (II)
  4. Máquina de vectores soporte (SVM)
  5. Árboles de decisión
  1. KNN (K-Nearest Neighbors)
  2. Naive bayes
  3. Evaluación de modelos supervisados
  4. Ejercicio de ejemplo
  5. Ejercicio propuesto
  1. Introducción a clustering: propósito y métricas
  2. K-means clustering
  3. Clústering jerárquico, otras técnicas y ejemplos
  4. Análisis de componentes principales (PCA)
  5. Ejercicio de ejemplo PCA
  1. Redes neuronales artificiales (ANN) (I)
  2. Redes neuronales artificiales (ANN) (II)
  3. Redes neuronales artificiales (ANN) (III)
  4. Ejercicio de ejemplo
  5. Ejercicio propuesto
  1. Introducción y repaso de Redes Neuronales Artificiales (ANN)
  2. Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Introducción y casos de uso
  3. CNN: Intuición
  4. CNN: Descripción matemática
  5. CNN: Ejemplo de programación con Python y TensorFlow
  6. Ejercicio: Visión artificial con CNN
  1. Repaso de Series Temporales
  2. Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Introducción y casos de uso
  3. RNN: Intuición
  4. RNN: Descripción matemática
  5. RNN: Ejemplo de programación con Python Y TensorFlow
  6. Ejercicio: Series Temporales con RNN
  1. Repaso de Sistemas de Recomendación
  2. Deep Bolztmann Machines (DBM): Introducción y casos de uso [Video]
  3. DBM: Intuición
  4. DBM: Descripción matemática
  5. DBM: Ejemplo de programación con Python y TensorFlow
  6. Ejercicio: Sistema de Recomendación con DBM
  1. Detección de anomalías
  2. Self-Organizing Maps (SOM): Introducción e intuición
  3. SOM: Descripción matemática
  4. AutoEncoders (AE): Introducción e intuición
  5. AE: Descripción matemática
  6. Ejercicio: Detección de anomalías con SOM y AE
  1. Introducción a Power BI
  2. Diferentes tipos de Power BI: ¿es realmente gratis?
  3. Sumerjámonos en ello: primer informe simple
  4. Power Query: fuente de datos
  5. Transformación de datos
  1. Modelado de datos
  2. Comenzando con DAX (I)
  3. Comenzando con DAX (II)
  4. Dominando DAX (I)
  5. Dominando DAX (II)
  1. Tabla y matriz
  2. Tendencias
  3. Cómo filtrar tus datos adecuadamente
  4. Marcadores
  5. Obtención de detalles
  1. Entendiendo Power BI Service
  2. Compartiendo contenido en Power BI Service
  3. Comparando Power BI Service y Power Report Service
  4. Integrando Python y R en Power BI Desktop
  5. Introduciendo Bravo para Power BI Desktop

    - Regresión Lineal.

    - Regresión Logística.

    - Redes Neuronales.

    - Clustering.

  1. Principal Component Analysis (PCA).

    - Redes neuronales profundas.

    - Optimización de algoritmos.

    - Redes neuronales convolucionales.

    - Redes neuronales recurrentes.

    - NPL. Procesamiento de lenguaje natural.

    - Creación de Tablas e informes.

    - Transformación y filtrado de datos.

    - Visualización de los datos.

    - Cálculo. Relaciones entre tablas de datos, métricas e indicadores.

    - Panel de control dinámico e interactivo.

    - Aplicación. Clasificación de objetos en imágenes.

    - Aplicación. Detección de objetos en imágenes.

    - Aplicación. Reconocimiento facial.

    - Aplicación. Detección de palabras para asistentes de voz.

    - Aplicación. Business Intelligence.

  1. Cuarta revolución industrial
  2. Transformación digital en las empresas
  3. Fundamentos y puntos clave
  4. Beneficios
  5. Tecnologías habilitadoras
  1. Big Data
  2. Cloud Computing
  3. Cibersecurity
  4. Inteligencia artificial
  5. Realidad virtual y aumentada
  1. BIM
  2. Robots colaborativos
  3. Fabricación aditiva
  4. Hiperconectividad
  5. IoT
  1. Manufacturing Execution System (MES)
  2. Integración y eficiencia de procesos
  3. Casos de uso
  4. Nuevas metodologías: Agile, Lean Startup o Design Thinking.
  5. Gestión del cambio en la empresa
  1. Introducción
  2. Elementos clave para la gestión de proyectos de IA
  3. Características de los proyectos de IA
  4. Introducción a las principales metodologías ágiles y de ideación
  5. Integración de las diferentes metodologías
  1. Introducción
  2. Fase I: Empatizar
  3. Fase II: Definir
  4. Fase III: Idear
  5. Fase IV: prototipar
  1. Lean start-up. Conceptos básicos
  2. Lean Start-up. Herramientas
  3. Scrum. Introducción
  4. Scrum. Roles
  5. Scrum. Ceremonias y artefactos
  1. Introducción
  2. Ideando el proyecto
  3. Ejecutando el proyecto
  4. Algunos consejos a la hora de implementar las metodologías
  5. Resumen y conclusiones
  1. Logística y operaciones
  2. Marketing
  3. Ventas y Atención al cliente
  4. Finanzas y Control
  5. People Analytics
  1. Escenario actual de un sector en auge
  2. Financiación y fondos
  3. Startups destacadas
  4. Futuro del ecosistema
  5. Inicio de una empresa de IA
  1. Ética. Notas generales.
  2. Ejemplos de sesgos.
  3. Iniciativas globales.
  4. Organismos públicos y regulación.
  5. IA en los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Titulación de Master implantación de modelos inteligencia artificial

Master Implantacion Modelos Inteligencia Artificial StructuraliaMaster Implantacion Modelos Inteligencia Artificial Structuralia
Título Propio de Master de Formación Permanente en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos con 60 Créditos ECTS expedido por la Universidad Católica de Murcia y en colaboración con Structuralia. 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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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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Tutor
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
Tutor
Ingeniero informático
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Jorge
Tutor
Graduado en Matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Máster de Profesorado.
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7 razones para realizar el Master implantación de modelos inteligencia artificial

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Como parte de su infraestructura y como muestra de su constante expansión, Euroinnova incluye dentro de su organización una editorial y una imprenta digital industrial.

Información complementaria

Master Implantación de Modelos Inteligencia Artificial

¿Quieres impulsar tu carrera como un auténtico profesional? ¿Conoces las ventajas de la aplicación de la Inteligencia Artificial? Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova con el Master Implantación de Modelos Inteligencia Artificial e impulsa tu carrera laboral con la empresa líder en formación. Gracias a la metodología e-learning de Euroinnova podrás formarte de la manera más fácil y cómoda.

Adquiere las competencias necesarias en la aplicación de la inteligencia artificial en las necesidades de la sociedad, brindando el conocimiento y la formación que requiere la inteligencia artificial en el incremento de esta en los últimos tiempos. 

Por ello, gracias al Master Implantación de Modelos Inteligencia Artificial podrás especializarte dentro del sector, con el que podrás convertirte en un auténtico profesional del sector. Llevando a cabo la formación de este máster online, podrías impulsar tu carrera de forma profesional y aumentar tus posibilidades en el terreno laboral. 

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Master en Eficiencia Energética y Energías Renovables Structuralia

 

¿Te interesa el campo de las inteligencia artificial? ¿Conoces las aplicaciones y los avances de la IA?

La Inteligencia Artificial o IA es un concepto que tenemos en nuestro vocabulario casi en nuestro día a día, este refiere a la aplicación que desempeñan actividades complejas que requerían del ser humano. Como sabemos, la IA conlleva una serie de cambios a nivel de la sociedad, por ello, surge la constante necesidad de perfiles especializados en el sector, ya que es un campo con gran auge y que va evolucionando de forma exponencial. Gracias a la Inteligencia Artificial la maquinaria es capaz de solventar los problemas aplicando técnicas de razonamiento, imaginación y habilidades de planteamiento y de proyección. 

Los desarrolladores de la Inteligencia Artificial facilitan la automatización de algunos procesos que gestionan la información. Por ello, es importante conseguir la información y la divulgación de la Inteligencia Artificial. En la sociedad actual, la IA optimiza el rendimiento y la actividad gracias a la automatización de estas. 

Hace ya algún tiempo que la inteligencia artificial se coló en nuestras vidas, casi que no la percibimos, pero detrás de esta hay grandes profesionales que trabajan en el día a día para elevar las funciones en diversos terrenos. La IA se aplican en los diferentes sectores, por ejemplo: en el sector de la sanidad, finanzas, transporte o incluso en el sector de la educación. 

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Los avances de la Inteligencia Artificial están aumentando las habilidades y el proceso de la cuantía de la tecnología. Podemos ver cómo todo lo de nuestro alrededor está avanzando a pasos veloces, incluso a veces nos cuesta adaptarnos a estos, por tanto, debemos conocer la importancia que supone el impulso de la IA en nuestro día a día. 

Muchas de las grandes empresas requieren expertos en inteligencia artificial para acelerar y automatizar algunas labores y actividades de su empresa. Consideran este elemento como una de las claves para el óptimo funcionamiento de la entidad. La inteligencia Artificial supone uno de los grandes aliados del ser humano y de las labores que desempeña.

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