Inicio > Àrea de Ciències i Tecnologia > Master Propio Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA

1a Edició - Codi 20811230

Array ( [CODIGO] => 20811230 [EDICION] => 1 [SITUACION] => Aprobado [SITUACION_BIS] => Finalizado [MATRICULA] => 3000 [MATRICULA_2] => 0 [MATRICULA_3] => 0 [HORAS] => 60.00 [FECHA_INICIO] => 18/09/2020 [FECHA_FIN] => 24/07/2021 [LUGAR] => [NOMBRE_EMPRESA_ORGANIZADOR] => Departament d'Enginyeria Electrònica [FECHA_FIN_PREINSCRIPCION] => 30/08/2020 [AREA] => 8 [NOMBRE_EMPRESA_PATROCINADO] => [NOMBRE_EMPRESA_COLABORADOR] => Analog Devices, S.L.U / BIGML Labs, S.A.U. / Balearia Euroilíneas Marítimas, S.A. / Caixa Popular-Caixa Rural Coop. C.V. / Capgemini España, S.L. / Consum S. Coop. V. / Devstat. Servicios de Consultoría Estadística, S.L. / Egevasa, Empresa General Valenciana de Agua, S.A. / GFT IT Consulting S.L.U. / Generalitat Valenciana / Gestiweb Integración de Soluciones Web, SL / Global Tech Strategies, S.L. / Hospivalenica 2008, S.L. / INNOVALL Clúster Territorial de Innovación y Sostenibilidad / Lidem Construcciones Mecánicas, S.L. / NTT Data Spain.S.L.U / Proselección, S.L. / Protectel Gestión de Seguridad, S.A. / Reciclatges Guerola, S.L. / Servicios y Aplicaciones Inel, S.L. / Textil Casa Moda, S.L. / Visdeltex, S.L. [OBSERVACIONES_PREINSCRIPCION] => [TIPO_DOCENCIA] => A distancia [TIPO_DOCENCIA_1] => 3 [TIPO_DOCENCIA_2] => On-line [AULA_VIRTUAL_ADEIT] => 0 [TIPO_CURSO] => Postgrado [TIPO_CURSO_1] => Postgrado [DIRECCION_URL] => https://idal.uv.es/master_ia3/ [AÑO_CURSO] => 32 [URL_VIDEO] => [URL_FACEBOOK] => [URL_TWITTER] => [META_TITLE] => [META_DESCRIPTION] => [META_KEYWORDS] => [DIRECCION_CURSO_CORTO] => [GESTOR_NOMBRE] => Mariam [GESTOR_APELLIDOS] => Conca [GESTOR_EMAIL] => marian.conca@fundacions.uv.es [ADMINISTRATIVO_NOMBRE] => Carolina [ADMINISTRATIVO_APELLIDOS] => Escribano Asensi [ADMINISTRATIVO_EMAIL] => carolina.escribano@fundacions.uv.es [ES_INTERNO] => 1 [EMAIL_EXTERNO] => informacion@adeituv.es [PREINSCRIPCION_WEB] => 0 [URL_AULA_VIRTUAL] => [OFERTADO_OTRO] => 0 [ID_CURSO_OFERTADO] => 0 [DESCRIPCION_OFERTADO] => [TELEFONO_EXTERNO] => 96 160 3000 [MATRICULA_PDTE_APROBACION] => 0 [ID_IDIOMA] => 4 [PUBLICAR_WEB] => 0 [area_curs] => Àrea de Ciències i Tecnologia [NOMBRE_CURSO] => Master Propio Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA [TITULACION] => Màster Propi [HORARIO] => , [REQUISITOS_TITULACION] => [REQUISITOS_OTROS] => [ARG_VENTA] => Existeix en l'actualitat un increment en la potència computacional dels dispositius, a més d'un baix preu d'emmagatzematge de dades així com un augment exponencial en la quantitat de dades generades actualment. Això, sumat al cloud computing, ha suposat la consolidació del que podríem cridar com IA avanzaday aplicada. Cada dia apareixen nous algorismes de IA que milloren als anteriors, que a més s'apliquen a diferents branques del coneixement. És per això que comptar amb una formació sòlida i actual en aquest sector fa necessari el Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA3. El Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA3 té com a objectiu respondre a la demanda contínua i creixent de les empreses de professionals especialitzats en el desenvolupament de sistemes basats en IA. Existeixen estudis que assenyalen que, de cada 15 treballs sol·licitats per empreses en les xarxes socials, 6 d'ells estan relacionats amb la IA, la qual cosa es tradueix en què la IA copa el 50% dels treballs sol·licitats en totes les àrees de coneixement. Avantatges de cursar el Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA: 1. Adquirir una alta especialització i garantir-se una eixida laboral en excel·lents condicions donada la demanda de professionals especialitzats en IA. 2. Conéixer empreses en diferents àmbits tecnològics que apliquen aquest tipus de tecnologies. 3. Desenvolupar tasques de responsabilitat en empreses o iniciar activitats d'investigació tant teòrica com pràctica en IA. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => [MODALIDAD_EVALUACION] => Donat el caràcter del Màster usarem una metodologia definida com 'learning by doing: se li plantejaran a l'alumne diferents problemes que haurà d'anar resolent amb les eines/coneixements que se li aniran proporcionant. L'alumne estarà monitorat en tot moment pels professors del Màster. [MODALIDAD_EVALUACION2] => [OBSERVACION_MATRICULA_1] => [OBSERVACION_MATRICULA_2] => [OBSERVACION_MATRICULA_3] => [SALIDA_PROFESIONAL] => Actualment existeixen llocs de treball que queden sense cobrir per la falta de professionals qualificats. Dins d'aquesta problemàtica es troba l'àrea de la Intel·ligència Artificial. En tot just 5 anys el nombre d'aplicacions pràctiques, nous tipus de negocis, start-ups i totes les tecnologies relacionades amb aquest camp han crescut de manera exponencial. Aquest fet ha tingut un impacte clar en l'ocupació: es busca un gran nombre de professionals dins d'aquest àmbit i aquesta demanda ha provocat que es manegen grans salaris i excel·lents condicions de treball. Per això, la Universitat de València, atesa aquesta actual, creixent i important demanda, ofereix el seu Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA. Es tracta d'un dels àmbits que ofereix una major projecció en l'àmbit laboral actual, que abasta tecnologies emergents i que ofereix les destreses, coneixements i eines necessàries per a traure el major profit que la IA ofereix, la qual cosa converteix al Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA en un màster d'avantguarda en l'àmbit tecnològic. A més, aquest màster compta amb el suport d'una vintena d'empreses interessades en l'aplicació d'aquestes tecnologies; aquestes empreses tindran un paper important en el desenvolupament del màster en forma de ponències, propostes de treballs fi de màster, etc. Gràcies al Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA, els professionals que ho cursen adquiriran les següents destreses i habilitats: - Conéixer les eines de programari que es manegen per a la implementació de sistemes de IA. - Implementar sistemes de Deep Learning (Aprenentatge Profund) en tota mena d'aplicacions. - Manejar diferents tipus de dades (estructurats i no estructurats) amb tota mena de grandàries (small, medium, big) en diferents aplicacions pràctiques. - Comptar amb coneixements adequats, amb eines tecnològiques i llibreries de programari utilitzades en la indústria, així com d'aplicacions innovadores i actuals. - Adquirir el domini de tècniques avançades en Deep Learning, així com pràctiques adequades i actualitzades. -Desenvolupar i defensar un projecte industrial usant dades reals basat en IA [CRITERIO_ADMISION] => [CRITERIO_ADMISION2] => [CRITERIO_ADMISION3] => [FORMACION_APRENDIZAJE] => [FORMACION_APRENDIZAJE2] => [FORMACION_APRENDIZAJE3] => [ANO_CURSO_DESC] => Curs 2020/2021 [programa] => Array ( [0] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 1 [NOMBRE_MATERIA] => Eines per a l'ús de IA [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Eines per a l'ús de IA [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => - Introducción al máster: Machine/Deep Learning/IA. - Principales programas para IA. - R Python/Tensorflow/Keras/Pytorch. - Ejemplos de programación en dichas herramientas. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 1 ) [1] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 2 [NOMBRE_MATERIA] => Aprenentatge profund (I) [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Aprenentatge profund (I) [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => -Redes neuronales multicapa estrechas y profundas. -Autoencoders. -Implementación de modelos neuronales profundos con Keras/Tensorflow. -Aplicaciones en modelización y clasificación: ejemplos. -Redes convolucionales. -Arquitecturas. -Algoritmos de aprendizaje Arquitecturas populares. -Aprendizaje por transferencia. -Ejemplos de aplicación. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 2 ) [2] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 3 [NOMBRE_MATERIA] => Aprenentatge profund (II) [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Aprenentatge profund (II) [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => -Redes neuronales recurrentes (RNN): aplicaciones. -LSTM (Long Short Term Memory) . -GRU (Gated Recurrent Unit). -Bidirectional LSTM. -Aplicaciones en finanzas y texto. -Redes Generativas Adversariales. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 3 ) [3] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 4 [NOMBRE_MATERIA] => Aprenentatge Reforçat [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Aprenentatge Reforçat [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => -Introducción. -Fundamentos matemáticos: Ecuación de Bellman. -Procesos MDP. -Aprendizaje por diferencias temporales. -SARSA. -Q-Learning. -DQN. -Doble DQN. -DQN en duelo. RL basado en políticas. -Modelos Actor-Crítico. -Versiones profundas. -Implementación de casos prácticos. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 4 ) [4] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 5 [NOMBRE_MATERIA] => Processament del llenguatge natural avançat [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Processament del llenguatge natural avançat [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => -Adquisición de texto de diferentes formatos. -Preprocesado: estandarizacion, tokenización, -Stemming y lematización. -One-hot encoding, N-grams, Matriz de -Co-ocurrencia. -TF-IDF. -Word embeddings. -FastText. -Análisis de sentimientos. -Agrupamiento de documentos. -Transformers y modelos generativos. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 5 ) [5] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 6 [NOMBRE_MATERIA] => IA en Cloud [NOMBRE_MATERIA_VAL] => IA en Cloud [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => -Soluciones AWS: personalize/forecast/rekognition/ comprehend/textract/ polly/tex/ translate/transcribe. -Soluciones Google: AutoML, AI Hub, APIs de aprendizaje automático. -Azure Machine Learning: servicios cognitivos. -IBM: AutoAI. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 6 ) [6] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 7 [NOMBRE_MATERIA] => Aplicacions pràctiques de la IA [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Aplicacions pràctiques de la IA [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => Se darán aplicaciones en diferentes campos del negocio, empresa y salud. Serán impartidas por profesionales de diferentes empresas/consultoras/industrias. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 7 ) [7] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 8 [NOMBRE_MATERIA] => Treball Final de Màster [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Treball Final de Màster [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 8 ) ) [professors] => Array ( [0] => Array ( [DNI] => emp384287 [NOMBRE_PERSONA] => Kenza [APELLIDOS] => Ait Si Abbou Lyadini [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [1] => Array ( [DNI] => emp368945 [NOMBRE_PERSONA] => Jacinto [APELLIDOS] => Arias Martínez [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => CEA / Demosense [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [2] => Array ( [DNI] => emp380995 [NOMBRE_PERSONA] => Ricardo [APELLIDOS] => Baeza Yates [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [3] => Array ( [DNI] => emp385799 [NOMBRE_PERSONA] => Julián [APELLIDOS] => Ballesteros García [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Grado en Ingeniería Electrónica de Telecomunicación [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [4] => Array ( [DNI] => emp385800 [NOMBRE_PERSONA] => Diego [APELLIDOS] => Calvete Sanz [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [5] => Array ( [DNI] => emp368940 [NOMBRE_PERSONA] => Raúl Vicente [APELLIDOS] => Casaña Eslava [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Data Scientist / Santa Bárbara [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [6] => Array ( [DNI] => emp376854 [NOMBRE_PERSONA] => Javier [APELLIDOS] => Cózar del Olmo [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => CTO [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [7] => Array ( [DNI] => emp368946 [NOMBRE_PERSONA] => Javier [APELLIDOS] => Cuadra Alconero [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Data Scientis t/ BME [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [8] => Array ( [DNI] => emp68049 [NOMBRE_PERSONA] => Ignacio [APELLIDOS] => Díaz Blanco [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Físico. [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [9] => Array ( [DNI] => emp385796 [NOMBRE_PERSONA] => José Antonio [APELLIDOS] => Esteban Sánchez [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [10] => Array ( [DNI] => emp388486 [NOMBRE_PERSONA] => Cristina [APELLIDOS] => Flores Fernández [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [11] => Array ( [DNI] => emp381120 [NOMBRE_PERSONA] => Yvonne [APELLIDOS] => Gala García [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [12] => Array ( [DNI] => uni68405 [NOMBRE_PERSONA] => Juan José [APELLIDOS] => Garcés Iniesta [PDI] => 2 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Técnico/a Medio de Investigación [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [13] => Array ( [DNI] => emp385801 [NOMBRE_PERSONA] => Natalia [APELLIDOS] => García Martín [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [14] => Array ( [DNI] => uni62229 [NOMBRE_PERSONA] => Vicent [APELLIDOS] => Girbés Juan [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Ayudante/a Doctor/a [NPI] => Q9889 [EMAIL_FACULTAD] => girjuan@uv.es [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [15] => Array ( [DNI] => uni56104 [NOMBRE_PERSONA] => Juan [APELLIDOS] => Gómez Sanchis [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Profesor/a Titular de Universidad [NPI] => M8537 [EMAIL_FACULTAD] => juango3@uv.es [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [16] => Array ( [DNI] => emp368944 [NOMBRE_PERSONA] => Mykola [APELLIDOS] => Harvat [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Data Scientist / Autónomo [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [17] => Array ( [DNI] => emp380233 [NOMBRE_PERSONA] => Ana María [APELLIDOS] => Jiménez Pastor [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [18] => Array ( [DNI] => uni62469 [NOMBRE_PERSONA] => Valero [APELLIDOS] => Laparra Pérez-Muelas [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Ayudante/a Doctor/a [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [19] => Array ( [DNI] => emp368947 [NOMBRE_PERSONA] => Ángel [APELLIDOS] => Llosá Guillén [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Data Scientist / EVERIS [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [20] => Array ( [DNI] => emp382609 [NOMBRE_PERSONA] => Rafael [APELLIDOS] => López González [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Data Scientist  QUIBIM, S.L. [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [21] => Array ( [DNI] => emp387610 [NOMBRE_PERSONA] => Marina [APELLIDOS] => Martínez García [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [22] => Array ( [DNI] => uni62689 [NOMBRE_PERSONA] => Francisco [APELLIDOS] => Martínez Gil [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Informàtica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Profesor/a Titular de Universidad [NPI] => H6216 [EMAIL_FACULTAD] => fmgil@uv.es [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [23] => Array ( [DNI] => emp246039 [NOMBRE_PERSONA] => Francisco [APELLIDOS] => Martinez Martinez [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Data Scientist/Santa Bárbara. Ingeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad en Sistemas Electrónicos [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => Data Scientist / Santa Bárbara ) [24] => Array ( [DNI] => uni62696 [NOMBRE_PERSONA] => José María [APELLIDOS] => Martínez Martínez [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Profesor/a Asociado de Universidad [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [25] => Array ( [DNI] => uni62742 [NOMBRE_PERSONA] => Fernando [APELLIDOS] => Mateo Jimenez [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Ayudante/a Doctor/a [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [26] => Array ( [DNI] => emp376772 [NOMBRE_PERSONA] => Alberto [APELLIDOS] => Oteo García [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Data scientist [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [27] => Array ( [DNI] => emp385797 [NOMBRE_PERSONA] => Eduardo Cristóbal [APELLIDOS] => Páez Hernandez [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [28] => Array ( [DNI] => uni55311 [NOMBRE_PERSONA] => María [APELLIDOS] => Piles Guillem [PDI] => 6 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Investigador/a Contratado/a Ramón y Cajal. Universitat de València [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [29] => Array ( [DNI] => emp381119 [NOMBRE_PERSONA] => Jesús [APELLIDOS] => Prada Alonso [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => profesional [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [30] => Array ( [DNI] => emp376801 [NOMBRE_PERSONA] => Alejandro [APELLIDOS] => Rodríguez García [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [31] => Array ( [DNI] => emp382247 [NOMBRE_PERSONA] => Daniel [APELLIDOS] => Ruiz Riquelme [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => GFT IT Consulting S.L.U. [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [32] => Array ( [DNI] => emp382246 [NOMBRE_PERSONA] => Víctor [APELLIDOS] => Sánchez Gayá [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [33] => Array ( [DNI] => uni64103 [NOMBRE_PERSONA] => Manuel Antonio [APELLIDOS] => Sánchez-Montañés Isla [PDI] => 3 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Contratado Doctor - Universidad Autónoma de Madrid [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [34] => Array ( [DNI] => emp382104 [NOMBRE_PERSONA] => Robert Dargavel [APELLIDOS] => Smith [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [35] => Array ( [DNI] => uni51421 [NOMBRE_PERSONA] => Emilio [APELLIDOS] => Soria Olivas [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Catedrático/a de Universidad [NPI] => H4268 [EMAIL_FACULTAD] => soriae@uv.es [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [36] => Array ( [DNI] => emp380657 [NOMBRE_PERSONA] => Iván [APELLIDOS] => Vallés Pérez [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Grado en Ingeniería Electrónica de Telecomunicación [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [37] => Array ( [DNI] => uni55893 [NOMBRE_PERSONA] => Joan [APELLIDOS] => Vila Francés [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Profesor/a Titular de Universidad [NPI] => H1797 [EMAIL_FACULTAD] => vifranjo@uv.es [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) ) [direccio] => Array ( [0] => Array ( [0] => Array ( [DNI] => uni51421 [NOMBRE_PERSONA] => Emilio [APELLIDOS] => Soria Olivas [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Catedrático/a de Universidad [NPI] => H4268 [EMAIL_FACULTAD] => soriae@uv.es [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) ) [1] => Array ( [0] => Array ( [DNI] => emp368937 [NOMBRE_PERSONA] => Rafael [APELLIDOS] => Plá Micó [PDI] => 4 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => [CARGO_FACULTAD] => [NPI] => [EMAIL_FACULTAD] => [CARGO_EMPRESA] => Presidente de Innovall Cluster [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) ) ) )

Master Propio Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA

Dades generals
-
 Programa
+
 Direcció
+
 Professorat
+
 Metodologia
+
 Accés i Resultats d'Aprenentatge
+

Dades generals

Curs acadèmic: Curs 2020/2021

Tipus de curs: Màster Propi

Nombre de crèdits: 60.00 Crèdits ECTS

Preinscripció al curs: Hasta el 30/08/2020

Data inici: Setembre 2020

Data fi: Juliol 2021

Matrícula: 3000 € (import preu públic)

Modalitat: On-line

Col·laborador: Analog Devices, S.L.U / BIGML Labs, S.A.U. / Balearia Euroilíneas Marítimas, S.A. / Caixa Popular-Caixa Rural Coop. C.V. / Capgemini España, S.L. / Consum S. Coop. V. / Devstat. Servicios de Consultoría Estadística, S.L. / Egevasa, Empresa General Valenciana de Agua, S.A. / GFT IT Consulting S.L.U. / Generalitat Valenciana / Gestiweb Integración de Soluciones Web, SL / Global Tech Strategies, S.L. / Hospivalenica 2008, S.L. / INNOVALL Clúster Territorial de Innovación y Sostenibilidad / Lidem Construcciones Mecánicas, S.L. / NTT Data Spain.S.L.U / Proselección, S.L. / Protectel Gestión de Seguridad, S.A. / Reciclatges Guerola, S.L. / Servicios y Aplicaciones Inel, S.L. / Textil Casa Moda, S.L. / Visdeltex, S.L.

Lloc d'impartició:

Horari: ,

Més informació

Objectius del curs

Existeix en l'actualitat un increment en la potència computacional dels dispositius, a més d'un baix preu d'emmagatzematge de dades així com un augment exponencial en la quantitat de dades generades actualment. Això, sumat al cloud computing, ha suposat la consolidació del que podríem cridar com IA avanzaday aplicada. Cada dia apareixen nous algorismes de IA que milloren als anteriors, que a més s'apliquen a diferents branques del coneixement. És per això que comptar amb una formació sòlida i actual en aquest sector fa necessari el Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA3.

El Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA3 té com a objectiu respondre a la demanda contínua i creixent de les empreses de professionals especialitzats en el desenvolupament de sistemes basats en IA. Existeixen estudis que assenyalen que, de cada 15 treballs sol·licitats per empreses en les xarxes socials, 6 d'ells estan relacionats amb la IA, la qual cosa es tradueix en què la IA copa el 50% dels treballs sol·licitats en totes les àrees de coneixement.

Leer más

Objectius professionals

Actualment existeixen llocs de treball que queden sense cobrir per la falta de professionals qualificats. Dins d'aquesta problemàtica es troba l'àrea de la Intel·ligència Artificial. En tot just 5 anys el nombre d'aplicacions pràctiques, nous tipus de negocis, start-ups i totes les tecnologies relacionades amb aquest camp han crescut de manera exponencial. Aquest fet ha tingut un impacte clar en l'ocupació: es busca un gran nombre de professionals dins d'aquest àmbit i aquesta demanda ha provocat que es manegen grans salaris i excel·lents condicions de treball. Per això, la Universitat de València, atesa aquesta actual, creixent i important demanda, ofereix el seu Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA.

Es tracta d'un dels àmbits que ofereix una major projecció en l'àmbit laboral actual, que abasta tecnologies emergents i que ofereix les destreses, coneixements i eines necessàries per a traure el major profit que la IA ofereix, la qual cosa converteix al Màster Propi d'Intel·ligència Artificial Avançada i Aplicada: IA en un màster d'avantguarda en l'àmbit tecnològic. A més, aquest màster compta amb el suport d'una vintena d'empreses interessades en l'aplicació d'aquestes tecnologies; aquestes empreses tindran un paper important en el desenvolupament del màster en forma de ponències, propostes de treballs fi de màster, etc.

Leer más

Solicita información

Responsable: Universitat de València. Edifici del Rectorat. Av. Blasco Ibáñez, 13. 46010-València.
Delegat de Protecció de Dades: D. Javier Plaza Penadés lopd@uv.es
Finalitat: Enviar informació rellevant de cursos de postgrau.
S'obtenen perfils a fi de personalitzar el tracte conforme a les seves característiques o necessitats i poder així dirigir-li les novetats més convenients.
Legitimació: Per a l'enviament d'informació sobre els títols propis de la Universitat de València la base de legitimació és el consentiment de l'interessat.
Destinataris: Fundació Universitat-Empresa de Valéncia and Universitat de València
Termini: Les dades de l'Usuari seran conservats fins que sol·liciti la seva baixa, s'oposi o revoqui el seu consentiment.
Drets: Accedir, rectificar i suprimir les dades així com altres drets com s'explica a la informació addicional.
Amplieu informació: www.adeituv.es/politica-de-privacidad.

FAQS
 
Imprimir la informaciò