Inicio > Área de Ciencias y Tecnología > Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA

1.ª Edición - Código 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] => Área de Ciencias y Tecnología [NOMBRE_CURSO] => Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA [TITULACION] => Master Propio [HORARIO] => [REQUISITOS_TITULACION] => Profesionales y estudiantes interesados en conocer las diversas herramientas de IA para ser aplicadas en diferentes empresas/sectores productivos. El perfil de los participantes es el de ingenieros, matemáticos, físicos, químicos, estadísticos y economistas. No es necesaria experiencia previa en este tipo de temática. [REQUISITOS_OTROS] => [ARG_VENTA] => Existe en la actualidad un incremento en la potencia computacional de los dispositivos, además de un bajo precio de almacenamiento de datos así como un aumento exponencial en la cantidad de datos generados actualmente. Esto, sumado al cloud computing, ha supuesto la consolidación de lo que podríamos llamar como IA avanzaday aplicada. Cada día aparecen nuevos algoritmos de IA que mejoran a los anteriores, que además se aplican a distintas ramas del conocimiento. Es por eso que contar con una formación sólida y actual en este sector hace necesario el Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA3. El Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA3 tiene como objetivo responder a la demanda continua y creciente de las empresas de profesionales especializados en el desarrollo de sistemas basados en IA. Existen estudios que señalan que, de cada 15 trabajos solicitados por empresas en las redes sociales, 6 de ellos están relacionados con la IA, lo que se traduce en que la IA copa el 50% de los trabajos solicitados en todas las áreas de conocimiento. Ventajas de cursar el Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA: 1. Adquirir una alta especialización y garantizarse una salida laboral en excelentes condiciones dada la demanda de profesionales especializados en IA. 2. Conocer empresas en diferentes ámbitos tecnológicos que aplican este tipo de tecnologías. 3. Desarrollar tareas de responsabilidad en empresas o iniciar actividades de investigación tanto teórica como práctica en IA. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => [MODALIDAD_EVALUACION] => Dado el carácter del Máster usaremos una metodología definida como 'learning by doing: se le plantearán al alumno diferentes problemas que tendrá que ir resolviendo con las herramientas/conocimientos que se le irán proporcionando. El alumno estará monitorizado en todo momento por los profesores del Master. [MODALIDAD_EVALUACION2] => [OBSERVACION_MATRICULA_1] => [OBSERVACION_MATRICULA_2] => [OBSERVACION_MATRICULA_3] => [SALIDA_PROFESIONAL] => Actualmente existen puestos de trabajo que quedan sin cubrir por la falta de profesionales cualificados. Dentro de esta problemática se encuentra el área de la Inteligencia Artificial. En apenas 5 años el número de aplicaciones prácticas, nuevos tipos de negocios, start-ups y todas las tecnologías relacionadas con este campo han crecido de forma exponencial. Este hecho ha tenido un impacto claro en el empleo: se busca un gran número de profesionales dentro de este ámbito y esta demanda ha provocado que se manejen grandes salarios y excelentes condiciones de trabajo. Por ello, la Universitat de València, atendiendo a esta actual, creciente e importante demanda, ofrece su Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA. Se trata de uno de los ámbitos que ofrece una mayor proyección en el ámbito laboral actual, que abarca tecnologías emergentes y que ofrece las destrezas, conocimientos y herramientas necesarias para sacar el mayor provecho que la IA ofrece, lo que convierte al Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA en un máster de vanguardia en el ámbito tecnológico. Además, este máster cuenta con el apoyo de una veintena de empresas interesadas en la aplicación de estas tecnologías; dichas empresas tendrán un papel importante en el desarrollo del máster en forma de ponencias, propuestas de trabajos fin de máster, etc. Gracias al Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA, los profesionales que lo cursen van a adquirir las siguientes destrezas y habilidades: - Conocer las herramientas de software que se manejan para la implementación de sistemas de IA. - Implementar sistemas de Deep Learning (Aprendizaje Profundo) en todo tipo de aplicaciones. - Manejar diferentes tipos de datos (estructurados y no estructurados) con todo tipo de tamaños (small, medium, big) en diferentes aplicaciones prácticas. - Contar con conocimientos adecuados, con herramientas tecnológicas y librerías de software utilizadas en la industria, así como de aplicaciones innovadoras y actuales. - Adquirir el dominio de técnicas avanzadas en Deep Learning, así como prácticas adecuadas y actualizadas. -Desarrollar y defender un proyecto industrial usando datos reales basado en IA [CRITERIO_ADMISION] => [CRITERIO_ADMISION2] => [CRITERIO_ADMISION3] => [FORMACION_APRENDIZAJE] => [FORMACION_APRENDIZAJE2] => [FORMACION_APRENDIZAJE3] => [ANO_CURSO_DESC] => Curso 2020/2021 [programa] => Array ( [0] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 20811230 [AÑO_CURSO] => 32 [CODIGO] => 1 [NOMBRE_MATERIA] => Herramientas para el uso 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] => Aprendizaje profundo (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] => Aprendizaje profundo (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] => Aprendizaje Reforzado [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] => Procesado del lenguaje natural avanzado [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] => Aplicaciones prácticas 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] => Trabajo Final de Máster [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] => ) ) ) )

Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA

Datos generales
-
 Programa
+
 Dirección
+
 Profesorado
+
 Metodología
+
 Acceso y Resultados de Aprendizaje
+

Datos generales

Curso académico: Curso 2020/2021

Tipo de curso: Master Propio

Número de créditos: 60.00 Créditos ECTS

Preinscripción al curso: Hasta el 30/08/2020

Fecha inicio: Septiembre 2020

Fecha fin: Julio 2021

Matrícula: 3000 € (importe precio público)

Modalidad: On-line

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.

Lugar de impartición:

Horario:

Más información

Objetivos del curso

Existe en la actualidad un incremento en la potencia computacional de los dispositivos, además de un bajo precio de almacenamiento de datos así como un aumento exponencial en la cantidad de datos generados actualmente. Esto, sumado al cloud computing, ha supuesto la consolidación de lo que podríamos llamar como IA avanzaday aplicada. Cada día aparecen nuevos algoritmos de IA que mejoran a los anteriores, que además se aplican a distintas ramas del conocimiento. Es por eso que contar con una formación sólida y actual en este sector hace necesario el Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA3.

El Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA3 tiene como objetivo responder a la demanda continua y creciente de las empresas de profesionales especializados en el desarrollo de sistemas basados en IA. Existen estudios que señalan que, de cada 15 trabajos solicitados por empresas en las redes sociales, 6 de ellos están relacionados con la IA, lo que se traduce en que la IA copa el 50% de los trabajos solicitados en todas las áreas de conocimiento.

Leer más

Objetivos profesionales

Actualmente existen puestos de trabajo que quedan sin cubrir por la falta de profesionales cualificados. Dentro de esta problemática se encuentra el área de la Inteligencia Artificial. En apenas 5 años el número de aplicaciones prácticas, nuevos tipos de negocios, start-ups y todas las tecnologías relacionadas con este campo han crecido de forma exponencial. Este hecho ha tenido un impacto claro en el empleo: se busca un gran número de profesionales dentro de este ámbito y esta demanda ha provocado que se manejen grandes salarios y excelentes condiciones de trabajo. Por ello, la Universitat de València, atendiendo a esta actual, creciente e importante demanda, ofrece su Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA.

Se trata de uno de los ámbitos que ofrece una mayor proyección en el ámbito laboral actual, que abarca tecnologías emergentes y que ofrece las destrezas, conocimientos y herramientas necesarias para sacar el mayor provecho que la IA ofrece, lo que convierte al Máster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA en un máster de vanguardia en el ámbito tecnológico. Además, este máster cuenta con el apoyo de una veintena de empresas interesadas en la aplicación de estas tecnologías; dichas empresas tendrán un papel importante en el desarrollo del máster en forma de ponencias, propuestas de trabajos fin de máster, etc.

Leer más

Solicita información

Responsable: Universitat de València. Edifici del Rectorat. Av. Blasco Ibáñez, 13. 46010-València.
Delegado de Protección de Datos: D. Javier Plaza Penadés lopd@uv.es
Finalidad: Enviar información relevante de cursos de postgrado.
Se obtienen perfiles al objeto de personalizar el trato conforme a sus características o necesidades y poder así dirigirle las novedades más convenientes.
Legitimación: Para el envío de información acerca de los Títulos Propios de la Universidad de València la base de legitimación es el consentimiento del interesado.
Destinatarios: Fundació Universitat-Empresa de Valéncia y Universitat de València.
Plazo: Los datos del Usuario serán conservados hasta que solicite su baja, se oponga o revoque su consentimiento.
Derechos: Acceder, rectificar y suprimir los datos así como otros derechos como se explica en la información adicional.
Amplíe información: www.adeituv.es/politica-de-privacidad.

FAQS
 
Imprimir información