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5.ª Edición - Código 24811230

Array ( [CODIGO] => 24811230 [EDICION] => 5 [SITUACION] => Aprobado [SITUACION_BIS] => Pendiente [MATRICULA] => 3500 [MATRICULA_2] => 0 [MATRICULA_3] => 0 [HORAS] => 60.00 [FECHA_INICIO] => 13/09/2024 [FECHA_FIN] => 31/07/2025 [LUGAR] => Online [NOMBRE_EMPRESA_ORGANIZADOR] => Escola Tècnica Superior d'Enginyeria (ETSE-UV) [FECHA_FIN_PREINSCRIPCION] => 08/09/2024 [AREA] => 8 [NOMBRE_EMPRESA_PATROCINADO] => [NOMBRE_EMPRESA_COLABORADOR] => [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] => Título Propio de Pos [DIRECCION_URL] => [AÑO_CURSO] => 36 [URL_VIDEO] => [URL_FACEBOOK] => [URL_TWITTER] => [META_TITLE] => [META_DESCRIPTION] => [META_KEYWORDS] => [DIRECCION_CURSO_CORTO] => inteligencia-artificial-IA [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] => 1 [URL_AULA_VIRTUAL] => [OFERTADO_OTRO] => 0 [ID_CURSO_OFERTADO] => 0 [DESCRIPCION_OFERTADO] => [TELEFONO_EXTERNO] => 96 160 3000 [MATRICULA_PDTE_APROBACION] => 1 [ID_IDIOMA] => 4 [PUBLICAR_WEB] => 1 [area_curs] => Área de Ciencias y Tecnología [NOMBRE_CURSO] => Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial [TITULACION] => Máster de Formación Permanente [HORARIO] => Viernes de 16:00 a 21:00 y Sábado de 9:00 a 14:00 [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] => Este máster tiene como objetivos proporcionar los conocimientos necesarios para poder aplicar las técnicas más avanzadas de Inteligencia Artificial, teniendo la capacidad de formar profesionales altamente cualificados y con los conocimientos/skills necesarios para resolver problemas complejos, desarrollar tareas de responsabilidad en empresas o iniciar actividades de investigación tanto teórica como práctica en inteligencia artificial. Se dirige a todas las personas que procedan del ámbito de las ingenierías, ciencias puras (Matemáticas/Física) o Económicas con un background en modelización. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => [MODALIDAD_EVALUACION] => Se seguirá una política de learning by doing donde se planteará una pequeña introducción a los diferentes modelos de Deep Learning/IA para, posteriormente pasar directamente a la práctica [MODALIDAD_EVALUACION2] => [OBSERVACION_MATRICULA_1] => [OBSERVACION_MATRICULA_2] => [OBSERVACION_MATRICULA_3] => [SALIDA_PROFESIONAL] => Estos perfiles profesionales pueden desarrollar su actividad en cualquier organización que utilice herramientas de IA o analice datos de cara a optimizar su negocio. Está especialmente diseñado para formar profesionales en los siguientes sectores: Sector financiero y de seguros; Sector de consultoría; Comercio electrónico; Institutos de investigación; Instituciones públicas; así como Departamentos de análisis de datos de otras industrias. [CRITERIO_ADMISION] => Para admitir a los estudiantes se tendrá en cuenta: a) titulación universitaria con la que se accede; b) experiencia laboral previa en tema de datos/IA; c) entrevista personal con el estudiante [CRITERIO_ADMISION2] => [CRITERIO_ADMISION3] => [FORMACION_APRENDIZAJE] => 1. Definir los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, incluyendo redes neuronales, algoritmos de aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, y visión computacional. 2. Describir el funcionamiento y la aplicación de algoritmos clave de aprendizaje profundo, en problemas de regresión, clasificación, agrupamiento y de IA generativa. 3. Interpretar el rendimiento de modelos de inteligencia artificial, utilizando métricas de evaluación como precisión, recall, F1-score, y curvas ROC para comprender la efectividad y el comportamiento de los modelos. 4. Relacionar conceptos teóricos de aprendizaje profundo con aplicaciones prácticas, vinculando algoritmos y enfoques teóricos con problemas del mundo real en áreas como medicina, finanzas, y tecnología. 5. Demostrar habilidades en el diseño, entrenamiento y evaluación de modelos de inteligencia artificial para resolver problemas prácticos, aplicando técnicas de preprocesamiento, selección de características y ajuste de hiperparámetros. [FORMACION_APRENDIZAJE2] => [FORMACION_APRENDIZAJE3] => [ANO_CURSO_DESC] => Curso 2024/2025 [programa] => Array ( [0] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 24811230 [AÑO_CURSO] => 36 [CODIGO] => 2 [NOMBRE_MATERIA] => Herramientas para la IA [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Ferramentes per a la IA [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => Introducción al máster: Machine/Deep Learning/IA. Principales programas para IA. R/Python/Tensorflow/Keras/Pytorch. Conceptos de algebra; probabilidad; estadística. Machine Learning. Revisión de conceptos. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => Introducció al màster: Machine/Deep Learning/IA. Principals programes per a IA. R/Python/Tensorflow/Keras/Pytorch. Conceptes de algebra; probabilitat; estadística. Machine Learning. Revisió de conceptes. [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 1 ) [1] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 24811230 [AÑO_CURSO] => 36 [CODIGO] => 6 [NOMBRE_MATERIA] => Aprendizaje profundo (I) [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Aprenentatge profund (I) [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => Redes neuronales multicapa estrechas y profundas. Implementación de modelos neuronales profundos con Keras/Tensorflow. Aplicaciones en modelización y clasificación: ejemplos. Autoencoders. Redes convolucionales. Arquitecturas y Algoritmos de aprendizaje. Aprendizaje por transferencia. Ejemplos de aplicación. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => Xarxes neuronals multicapa estretes i profundes. Implementació de models neuronals profunds amb Keras/Tensorflow. Aplicacions en modelització i classificació: exemples. Autoencoders. Xarxes convolucionals. Arquitectures i Algorismes d'aprenentatge. Aprenentatge per transferència. Exemples d'aplicació. [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 2 ) [2] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 24811230 [AÑO_CURSO] => 36 [CODIGO] => 9 [NOMBRE_MATERIA] => Aprendizaje profundo (II) [NOMBRE_MATERIA_VAL] => Aprenentatge profund (II) [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => Redes neuronales recurrentes (RNN): LSTM (Long Short Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit), Bidirectional LSTM. Aplicaciones en finanzas. Redes Generativas Adversariales (GAN). [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => Xarxes neuronals recurrents (RNN): LSTM (Long Short Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit), Bidirectional LSTM. Aplicacions en finances. Xarxes Generatives Adversariales (GAN). 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Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial

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

Datos generales

Curso académico: Curso 2024/2025

Tipo de curso: Máster de Formación Permanente

Número de créditos: 60.00 Créditos ECTS

Preinscripción al curso: Hasta el 08/09/2024

Fecha inicio: Septiembre 2024

Fecha fin: Julio 2025

Matrícula: 3500 € (importe precio público pendiente de aprobación por el Consejo Social Universitat de València.)

Modalidad: On-line

Lugar de impartición: Online

Horario: Viernes de 16:00 a 21:00 y Sábado de 9:00 a 14:00

Más información

Objetivos del curso

Este máster tiene como objetivos proporcionar los conocimientos necesarios para poder aplicar las técnicas más avanzadas de Inteligencia Artificial, teniendo la capacidad de formar profesionales altamente cualificados y con los conocimientos/skills necesarios para resolver problemas complejos, desarrollar tareas de responsabilidad en empresas o iniciar actividades de investigación tanto teórica como práctica en inteligencia artificial. Se dirige a todas las personas que procedan del ámbito de las ingenierías, ciencias puras (Matemáticas/Física) o Económicas con un background en modelización.

Objetivos profesionales

Estos perfiles profesionales pueden desarrollar su actividad en cualquier organización que utilice herramientas de IA o analice datos de cara a optimizar su negocio. Está especialmente diseñado para formar profesionales en los siguientes sectores: Sector financiero y de seguros; Sector de consultoría; Comercio electrónico; Institutos de investigación; Instituciones públicas; así como Departamentos de análisis de datos de otras industrias.

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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.

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