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 Electrnica [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 Euroilneas Martimas, S.A. / Caixa Popular-Caixa Rural Coop. C.V. / Capgemini Espaa, S.L. / Consum S. Coop. V. / Devstat. Servicios de Consultora Estadstica, S.L. / Egevasa, Empresa General Valenciana de Agua, S.A. / GFT IT Consulting S.L.U. / Generalitat Valenciana / Gestiweb Integracin de Soluciones Web, SL / Global Tech Strategies, S.L. / Hospivalenica 2008, S.L. / INNOVALL Clster Territorial de Innovacin y Sostenibilidad / Lidem Construcciones Mecnicas, S.L. / NTT Data Spain.S.L.U / Proseleccin, S.L. / Protectel Gestin 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, matemticos, fsicos, qumicos, estadsticos y economistas. No es necesaria experiencia previa en este tipo de temtica. [REQUISITOS_OTROS] => [ARG_VENTA] => Existe en la actualidad un incremento en la potencia computacional de los dispositivos, adems de un bajo precio de almacenamiento de datos as como un aumento exponencial en la cantidad de datos generados actualmente. Esto, sumado al cloud computing, ha supuesto la consolidacin de lo que podramos llamar como IA avanzaday aplicada. Cada da aparecen nuevos algoritmos de IA que mejoran a los anteriores, que adems se aplican a distintas ramas del conocimiento. Es por eso que contar con una formacin slida y actual en este sector hace necesario el Mster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA3. El Mster 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 sealan que, de cada 15 trabajos solicitados por empresas en las redes sociales, 6 de ellos estn relacionados con la IA, lo que se traduce en que la IA copa el 50% de los trabajos solicitados en todas las reas de conocimiento. Ventajas de cursar el Mster Propio de Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada: IA: 1. Adquirir una alta especializacin y garantizarse una salida laboral en excelentes condiciones dada la demanda de profesionales especializados en IA. 2. Conocer empresas en diferentes mbitos tecnolgicos que aplican este tipo de tecnologas. 3. Desarrollar tareas de responsabilidad en empresas o iniciar actividades de investigacin tanto terica como prctica en IA. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => Curso 2020/2021 [MODALIDAD_EVALUACION] => Dado el carcter del Mster usaremos una metodologa definida como 'learning by doing: se le plantearn al alumno diferentes problemas que tendr que ir resolviendo con las herramientas/conocimientos que se le irn proporcionando. El alumno estar 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. 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[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. 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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. 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[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. 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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] => ) ) ) )

Dirección

Organizador: Departament d'Enginyeria Electrnica

Dirección: Emilio Soria Olivas. Catedrático/a de Universidad. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València.
Rafael Plá Micó. Presidente de Innovall Cluster.

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