Máster Inteligencia Artificial
con empleo garantizado

En este módulo, comprenderás el concepto, el alcance y la historia de la Inteligencia Artificial. Te familiarizarás con aplicaciones y casos de uso reales que están transformando diversas industrias, y entenderás cómo la IA ha evolucionado y hacia dónde se dirigirá en el futuro.

• Definición y alcance de la IA.
• Historia de la IA.
• Aplicaciones y casos de uso de la IA. En la vida real.
• Evolución de la IA.

Desarrollarás estrategias efectivas y establecerás una sólida gobernanza de datos. Adquirirás un conocimiento profundo de las tecnologías de Big Data y los lagos de datos, además de la capacidad para aplicar técnicas avanzadas de minería de datos.

• Estrategia y gobernanza del dato.
• Minería de Datos.
• Big Data y lagos de datos.

Comprenderás los conceptos básicos de la IA, como los agentes, los entornos y los problemas de búsqueda. Aprenderás a representar el conocimiento y aplicar el razonamiento lógico, mientras dominaremos algoritmos de búsqueda, tanto informada como no informada. Además, nos capacitaremos en la programación con lenguajes y herramientas clave de IA como Python, R, TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.

• Conceptos básicos de IA: agentes, entornos, problemas de búsqueda.
• Representación del conocimiento y razonamiento.
• Lógica proposicional y de primer orden.
• Algoritmos de búsqueda: búsqueda no informada e informada.
• Programación y Herramientas de IA: Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.

Entenderás los principios y técnicas esenciales del aprendizaje automático. Adquirirás conocimientos sobre los diferentes tipos de aprendizaje, ya sea supervisado, no supervisado o por refuerzo. Desarrollarás y evaluarás modelos de aprendizaje supervisado para tareas de regresión y clasificación, habilidad
fundamental, así como la comprensión de conceptos clave como la generalización, el sobreajuste y la validación cruzada.

• Introducción al aprendizaje automático.
• Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Modelos de aprendizaje supervisado: regresión y clasificación.
• Evaluación de modelos de aprendizaje automático.
• Conceptos básicos de generalización, sobreajuste y validación cruzada.

Comprenderás los fundamentos de las redes neuronales artificiales y te familiarizarás con arquitecturas básicas como el perceptrón y las redes feedforward. Aprenderás a entrenar redes neuronales utilizando el algoritmo de retropropagación, y adquirirás la capacidad para aplicar redes neuronales
convolucionales (CNN) en visión por computadora y redes neuronales recurrentes (RNN) en procesamiento de lenguaje natural. Además, entenderás el concepto y las aplicaciones de las Redes Generativas Adversarias (GANs).

• Introducción a las redes neuronales artificiales.
• Entrenamiento de redes neuronales: algoritmo de retro propagación.
• Arquitecturas básicas de redes neuronales: perceptrón, redes feedforward.
• Redes neuronales convolucionales (CNN) y su aplicación en visión por computadora.
• Redes neuronales recurrentes (RNN) y su aplicación en procesamiento de lenguaje natural. GANs.

Desarrollarás la habilidad para crear aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural, como análisis de sentimientos, chatbots, traducción automática y generación de texto. También serás capaz de implementar técnicas de Visión por Computador, como el reconocimiento de imágenes y la
detección de objetos. Además, adquirirás conocimientos sobre aplicaciones de IA en Robótica, incluyendo sistemas autónomos e interacción humano-robot, y utilizaremos servicios de IA en la nube de proveedores como AWS, Azure y Google Cloud.

• Procesamiento del Lenguaje Natural:Análisis de sentimientos, chatbots, traducción automática, generación de texto.
• Visión por Ordenador: Reconocimiento de imágenes, detección de objetos.
• Robótica e IA: Sistemas autónomos, interacción humano-robot.
• IA en la Nube: AWS, Azure, Google Cloud. IA Services.