Diplomado en Big Data e Inteligencia Artificial
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
Según los análisis y estudios realizados, el mercado de la Inteligencia Artificial superará los 100 Billones de dólares (100B$) en 2025, estimándose que los beneficios globales de esta tecnología alcanzarán los 36,7B$ en el mismo año. Esta tecnología disruptiva, con muchos años de historia entre nosotros, está contribuyendo a cambiar el mundo y a dotar de inteligencia a máquinas y sistemas. Tras la realización de este diplomado, el alumno será experto conocedor de los principios fundamentales del Big Data y la minería y el almacenamiento de datos.
Información importante
Documentación
- 186diplomado-big-data-inteligencia-artificial.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Realizar un análisis exhaustivo de la profunda transformación y el radical cambio de paradigma que se está experimentando en el actual proceso de digitalización global.
Aportar profundos conocimientos y las herramientas tecnológicas necesarias para afrontar y liderar el salto tecnológico y los retos presentes actualmente en las empresas.
Dominar los procedimientos de digitalización de las compañías y la automatización de sus procesos para crear nuevos campos de riqueza en áreas como la creatividad, innovación y eficiencia tecnológica.
Liderar el cambio digital.
Objetivos específicos
Profundizar en el conocimiento de los principios fundamentales de la inteligencia artificial.
Conseguir dominar las técnicas y herramientas de esta tecnología (machine learning/deed learning).
Obtener un conocimiento práctico de una de las aplicaciones más extendidas como son los Chatbots y asistentes virtuales.
Adquirir conocimientos en las diferentes aplicaciones transversales que esta tecnología tiene en todos los campos.
El Diplomado en Big Data e Inteligencia Artificial está orientado a facilitar la actuación del profesional para que adquiera y conozca las principales novedades en este ámbito, lo que le permitirá ejercer su profesión con la máxima calidad y profesionalidad.
Este Diplomado en Big Data e Inteligencia Artificial contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de las evaluaciones por parte del alumno, éste recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente Título de Diplomado emitido por la TECH - Universidad Tecnológica.
Título: Diplomado en Big Data e Inteligencia Artificial
Nº Horas Oficiales: 150
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
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Opiniones
Materias
- Lenguaje
- Redes
- Inteligencia artificial
- Ingeniería
- Big Data
Profesores
Pablo Segovia Escobar
Profesor
Pedro Diezma López
Profesor
Temario
Módulo 1. Big data e inteligencia artificial
1.1. Principios fundamentales de Big Data
1.1.1. El Big Data
1.1.2. Herramientas para trabajar con Big Data
1.2. Minería y almacenamiento de datos
1.2.1. La Minería de datos. Limpieza y normalización
1.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc
1.2.3. Tipos de almacenamiento de datos
1.3. Aplicaciones de ingesta de datos
1.3.1. Principios de la ingesta de datos
1.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio
1.4. Visualización de datos
1.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos
1.4.2. Herramientas para llevarla a cabo. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®
1.5. Aprendizaje Automático (Machine Learning)
1.5.1. Entendemos el Machine Learning
1.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado
1.5.3. Tipos de Algoritmos
1.6. Redes Neuronales (Deep Learning)
1.6.1. Red neuronal: Partes y funcionamiento
1.6.2. Tipo de redes: CNN, RNN
1.6.3. Aplicaciones de las redes neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del lenguaje natural
1.6.4. Redes generativas de texto: LSTM
1.7. Reconocimiento del Lenguaje Natural
1.7.1. PLN (Procesamiento del lenguaje natural)
1.7.2. Técnicas avanzadas de PLN: Word2vec, Doc2vec
1.8. Chatbots y Asistentes Virtuales
1.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
1.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
1.8.3. Integraciones: web, slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Herramientas de desarrollo de asistenes: dialog Flow, Watson Assistant
1.9. Emociones, creatividad y personalidad en la AI
1.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
1.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
1.10. Futuro de la inteligencia artificial
1.11. Reflexiones
Diplomado en Big Data e Inteligencia Artificial