El Máster en Desarrollo de Inteligencia Artificial para Programadores se posiciona como una formación esencial en un sector en pleno auge. La inteligencia artificial está transformando industrias a una velocidad sin precedentes, generando una demanda creciente de profesionales capacitados. Este máster te ofrece la oportunidad de dominar técnicas avanzadas como el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural. A través de módulos específicos, explorarás desde la minería de datos hasta la integración de herramientas Copilot, y la programación de visión artificial con Python y OpenCV. Este enfoque integral no solo amplía tus capacidades técnicas, sino que también te prepara para ser un innovador en el campo de la IA. Al elegir este máster, te posicionarás a la vanguardia de la tecnología, adquiriendo habilidades que son altamente valoradas en el mercado laboral global. Con un enfoque online, podrás aprender a tu ritmo, asegurando una formación adaptada a tus necesidades y horarios.
El Máster en Desarrollo de Inteligencia Artificial para Programadores está diseñado para programadores y profesionales de la tecnología que buscan especializarse en IA. Dirigido a aquellos interesados en data mining, redes neuronales, machine learning y visión artificial, este máster avanzado ofrece herramientas para integrar IA en proyectos complejos, optimizando procesos y mejorando la interacción con usuarios a través de chatbots y PLN.
Objetivos
‘- Aprender a implementar algoritmos de clustering para la extracción de estructuras de datos. – Desarrollar sistemas de recomendación utilizando técnicas avanzadas de clasificación. – Diseñar redes neuronales aplicando conceptos de deep learning para mejorar modelos predictivos. – Aplicar procesamiento de lenguaje natural en Python para crear chatbots eficientes. – Integrar Chat GPT en aplicaciones web para optimizar la interacción con el usuario. – Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para optimización de decisiones. – Desplegar modelos de IA en producción asegurando rendimiento y escalabilidad.
Salidas Profesionales
‘- Científico de datos – Ingeniero de aprendizaje automático – Desarrollador de sistemas de recomendación – Especialista en procesamiento de lenguaje natural – Ingeniero de visión artificial – Desarrollador de chatbots – Analista de big data – Ingeniero de redes neuronales – Consultor en inteligencia artificial aplicada – Especialista en robótica e inteligencia artificial
Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
Árboles de decisión
Reglas de inducción
Redes Bayesanas
Algoritmos Genéticos
Ciclo data mining
Minería de Textos y Web Mining
Data mining y marketing
Introducción a la inteligencia artificial
Historia
La importancia de la IA
Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
Relación entre inteligencia artificial y big data
IA y Big Data combinados
El papel del Big Data en IA
Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
Sistemas expertos
Estructura de un sistema experto
Inferencia: Tipos
Fases de construcción de un sistema
Rendimiento y mejoras
Dominios de aplicación
Creación de un sistema experto en C#
Añadir incertidumbre y probabilidades
Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático
Introducción
Algoritmos
Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos
Clasificadores
Algoritmos
Componentes
Aprendizaje
Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación
¿Qué es PLN?
¿Qué incluye el PLN?
Ejemplos de uso de PLN
Futuro del PLN
PLN en Python con la librería NLTK
Otras herramientas para PLN
Principios del análisis sintáctico
Gramática libre de contexto
Analizadores sintácticos (Parsers)
Aspectos introductorios del análisis semántico
Lenguaje semántico para PLN
Análisis pragmático
Aspectos introductorios
Pasos en la extracción de información
Ejemplo PLN
Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
Aspectos introductorios
¿Qué es un chatbot?
¿Cómo funciona un chatbot?
VoiceBots
Desafios para los Chatbots
Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
Usos y beneficios de los chatbots
Diferencia entre bots, chatbots e IA
Áreas de aplicación de Chatbots
Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
¿Qué es ChatGPT?
Cómo afecta la inteligencia artificial en ChatGPT?
Versiones de ChatGPT y funcionalidades
Usos de ChatGPT
Beneficios de la IA y ChatGPT
¿Cómo funciona ChatGPT?
Diferencias entre ChatGPT y otros chatbots
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Aprendizaje por transferencia
Cómo entrenar un modelo de ChatGPT
Elección de la plataforma de desarrollo
Configuración del entorno de desarrollo
Preparación de los datos de entrenamiento
Entrenamiento del modelo de ChatGPT
Integración del modelo en el chatbot
Pruebas y mejora del modelo
Análisis de la conversación con el usuario
Personalización de la conversación
Uso de emojis y respuestas con imágenes
Integración de voz y audio
Respuestas multilingües
Integración del chatbot en una página web
Integración del chatbot en una aplicación móvil
Personalización del aspecto del chatbot
Gestión de la seguridad y privacidad del usuario
Modelos de negocio para chatbots
Monetización a través de publicidad
Monetización a través de suscripciones
Monetización a través de compras in-app
Análisis del rendimiento y la rentabilidad
Aspectos éticos y responsabilidad en la IA
Sesgos en la IA y cómo evitarlos
Derechos y privacidad del usuario
Regulaciones y normativas sobre chatbots
Responsabilidad social y ambiental
Chatbots para atención al cliente
Chatbots para servicios financieros
Chatbots para servicios de salud
Chatbots para educación
Chatbots para entretenimiento y ocio
Plataformas de desarrollo de Chatbots
Librerías y frameworks para el desarrollo de IA
Bases de datos y almacenamiento
Recursos de formación y aprendizaje
Comunidades y grupos de apoyo para desarrolladores
Desarrollo de un Chatbot avanzado
Caso de estudio en atención al cliente
Caso de estudio en educación
Caso de estudio en salud
Caso de estudio en ocio
Concepto e historia
Bases de la robótica actual
Plataformas móviles
Crecimiento esperado en la industria robótica
Límites de la robótica actual
Robótica
Inteligencia artificial
Objetivos de la inteligencia artificial
Historia de la inteligencia artificial
Lenguaje de programación: el idioma de los robots
Investigación y desarrollo en áreas de la inteligencia artificial
Robótica y la inteligencia artificial
Introducción
Robótica y beneficios
Robótica industrial
Futuro de la robótica
Robótica y las nuevas tecnologías
Tendencias
Evolución de la robótica
Futuro de la robótica
Robótica en la ingeniería e industria
Inteligencia natural y artificial
Inteligencia artificial y cibernética
Autonomía en robótica
Sistemas expertos
Agentes virtuales con animación facial por ordenador
Actualidad
La robótica aplicada al ser humano: biónica
Reseña histórica de las prótesis
Diseño de prótesis en el siglo XX
Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
Sistemas protésicos
Uso de materiales inteligentes en las prótesis
Introducción
Situación actual y tendencias para el futuro
Objetivos
Metodología y estructura
Introducción, concepto y funciones de la estadística
Estadística descriptiva
Estadística inferencial
Medición y escalas de medida
Variables: clasificación y notación
Distribución de frecuencias
Representaciones gráficas
Propiedades de la distribución de frecuencias
Medidas de posición
Medidas de dispersión
Medidas de forma
Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
Introducción al análisis conjunto de variables
Asociación entre dos variables cualitativas
Correlación entre dos variables cuantitativas
Regresión lineal
Conceptos previos de probabilidad
Variables discretas de probabilidad
Distribuciones discretas de probabilidad
Distribución normal
Distribuciones asociadas a la distribución normal
Conceptos previos
Métodos de muestreo
Principales indicadores
Introducción a las hipótesis estadísticas
Contraste de hipótesis
Contraste de hipótesis paramétrico
Tipologías de error
Contrastes no paramétricos
Introducción a los modelos de regresión
Modelos de regresión: aplicabilidad
Variables a introducir en el modelo de regresión
Construcción del modelo de regresión
Modelo de regresión lineal
Modelo de regresión logística
Factores de confusión
Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
Características de las pruebas
Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
Pruebas no paramétricas para una muestra
Chi-cuadrado o ji-cuadrado
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
Prueba binomial
Prueba de rachas
Prueba de los signos
Prueba del rango con signo de Wilcoxon
Prueba de McNemar
Pruebas para k muestras relacionadas
Prueba de Cochran
Prueba de Friedman
Coeficiente de concordancia de W de Kendall
Pruebas para dos muestras independientes
Prueba U de Mann Whitney
Prueba de Wald-Wolfowitz
Prueba de reacciones extremas de Moses
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
Prueba de la mediana
Prueba H de Kruskal-Wallis
Prueba de Jonckheere-Terpstra
Descripción general OpenCV
Instalación OpenCV para Python en Windows
Instalación OpenCV para Python en Linux
Anaconda y OpenCV
Manejo de archivos
Leer una imagen con OpenCV
Mostrar imagen con OpenCV
Guardar una imagen con OpenCV
Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
Funciones de dibujo
Redimensión de imágenes
Erosión de imágenes
Desenfoque de imágenes
Bordeado de imágenes
Escala de grises en imágenes
Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
Erosión y dilatación de imágenes
Umbrales simples
Umbrales adaptativos
Umbral de Otsu
Contornos de imágenes
Incrustación de imágenes
Intensidad en imágenes
Registro de imágenes
Extracción de primer plano
Operaciones morfológicas en imágenes
Pirámide de imágen
Analizar imágenes usando histogramas
Ecualización de histogramas
Template matching
Detección de campos en documentos usando Template matching
Espacios de color en OpenCV
Cambio de espacio de color
Filtrado de color
Denoising de imágenes en color
Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
Detección de líneas
Detección de círculos
Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
Detectar esquinas (método Harris)
Encontrar círculos y elipses
Detección de caras y sonrisas
Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
Titulación
Titulación de Máster en Desarrollo de Inteligencia Artificial para Programadores con 1500 horas expedida por EDUCA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado, con Validez Profesional a Nivel Internacional