Máster en Inteligencia Artificial

Máster en Inteligencia Artificial

Domina la Inteligencia Artificial y transfórmate en el arquitecto del futuro digital

Curso impartido por:

Cursos de Tokio School
  • Matrícula abierta
  • A medida
  • On line
  • Master
  • España
  • Todas
  • Español

Dirigido a: Este máster está diseñado para estudiantes y profesionales con inquietud tecnológica y pasión por innovar digitalmente. Especialmente para quienes cuentan con una base STEM o conocimientos previos en programación y quieren dar el salto a la IA para liderar proyectos disruptivos.

Requisitos: Nivel básico en programación, especialmente en Python.

Recomendable contar con formación STEM previa para aprovechar al máximo el temario y las prácticas

Para qué te prepara: Objetivos: dominar fundamentos históricos y éticos, aprender programación en Python con librerías IA como TensorFlow y PyTorch, explorar Machine Learning, Deep Learning, visión artificial y NLP, y aplicar sistemas inteligentes mediante proyectos reales

Salidas profesionales: consultor o desarrollador de IA, arquitecto de sistemas, experto en NLP, ingeniero de visión por ordenador o científico de datos; con sectores de aplicación que incluyen tecnología, finanzas, salud o marketinG

Certificado: Una vez hayas finalizado con éxito tu formación recibirás las siguientes titulaciones:

- Tokio School Certified Professional acreditativo de superación del Curso

- Diploma del idioma elegido

Contenido del curso Máster en Inteligencia Artificial

  • Módulo 1: Primeros pasos en la Inteligencia Artificial

    • Historia de la IA

    • Conceptos fundamentales

    • Tipologías: IA débil y fuerte

    • Ética en IA

    • Sesgos en datos y algoritmos

    • Privacidad y seguridad

    • Regulación y políticas

  • Módulo 2: Programación Python y análisis matemático

    • Python básico (parte I y II)

    • POO y métodos aplicados

    • Librerías IA: Jupyter, TensorFlow, PyTorch

    • Álgebra lineal y cálculo aplicado

    • Estadística

  • Módulo 3: Machine Learning

    • Conceptos iniciales

    • Aprendizaje supervisado y no supervisado

    • Validación y selección de modelos

    • Casos prácticos

    • Tendencias actuales y futuras

  • Módulo 4: Deep Learning y redes neuronales

    • Principios y tipos de redes (perceptrones, multicapa)

    • Entrenamiento y modelos preentrenados

    • CNN, RNN y modelos secuenciales

    • Aplicaciones reales

  • Módulo 5: Visión artificial

    • Fundamentos y procesamiento de imágenes

    • Detección de objetos y reconocimiento facial

    • Segmentación

    • Casos de uso

  • Módulo 6: NLP e IA generativa

    • Introducción al procesamiento del lenguaje natural

    • Representación vectorial de texto

    • Modelos secuenciales y atención

    • Audio‑texto

    • IA generativa: LLMs, generación de imágenes y vídeo

    • Futuro de la IA generativa

    TFM (Trabajo Final de Máster) – Elige uno:
    • Visión artificial: sistema de detección emocional con CNN

    • ML: análisis y optimización de modelos

    • NLP: desarrollo de chatbot bilingüe para e‑commerce

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