Centro Premium
Durante el máster profundizarás en elementos de Deep Learning, dominarás los conocimientos necesarios para desarrollar disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos, entre otros.
¿Por qué estudiar en MIOTI. Tech Business School?
Personas interesadas en desarrollar conocimientos y habilidades en el sector del Deep Learning.
La finalidad del máster es proporcionar al estudiante una sólida formación en las más recientes técnicas de Machine Learning y Deep Learning.
Deep learning
Conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Se utilizarán las herramientas más importantes y se implementarán soluciones prácticas.
Computer vision
Un recorrido desde filtros de procesamiento básico a técnicas de reconocimiento de patrones mediante redes neuronales convolucionales.
Natural language processing
Conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural.
Entrepreneurship II
Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.
Machine learning II
Aprendizaje no supervisado. Métodos de clustering, selección de componentes principales, etc
Reinforcement Learning
Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, métodos de aproximación, etc
Machine learning III
Técnicas avanzadas de Machine Learning. Revisión de las últimas novedades y el futuro del Machine Learning.
Reto Kaggle
Escogerás y desarrollarás un reto para medirte con los mejores profesionales del mundo y así valorar lo que has aprendido.
Final Project
Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos durante el Máster
Finalizada la formación el estudiante recibirá una titulación como Máster en Deep Learning, emitida por MIOTI. Tech Business School.
Para acceder al Máster en Deep Learning, es necesario que el aspirante supere el proceso de admisión.
Información Adicional
Salidas profesionales
