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Precio
360€ 306€ -15% (hasta el 30/10/2025) * Becas y descuentos no aplicables a formación programada
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Descripción

¿A quién va dirigido?

This course is designed for professionals and graduates in the field who wish to expand or update their knowledge in artificial intelligence. Ideal for those seeking to understand the practical applications and techniques of AI without requiring advanced expertise, providing a solid foundation for career advancement and innovation.

Objetivos

- To understand the fundamental concepts of artificial intelligence and its applications. - To analyse various AI techniques and evaluate their effectiveness in different scenarios. - To identify ethical considerations and implications of AI in society and business. - To explore machine learning models and their roles in AI-driven solutions. - To assess the impact of AI technologies on current and future industry trends. - To learn about data processing methods and their importance in AI systems. - To gain insights into the development of intelligent systems and their real-world applications.

Salidas Profesionales

- AI Engineer in tech companies - Data Scientist in research organisations - Machine Learning Specialist in startups - AI Consultant for business optimisation - Robotics Developer in manufacturing - Natural Language Processing Expert in media - AI Product Manager in software firms - Predictive Modelling Analyst in finance - AI Researcher in academic institutions

Temario

UNIT 1. MACHINE LEARNING

  1. Machine Learning
  2. Types of machine learning
    1. - Supervised
    2. - Unsupervised
    3. - Reinforced
  3. Machine learning algorithms and models
  4. Evaluation metrics in machine learning
  5. Regularization and feature selection in machine learning

UNIT 2. ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN)

  1. Artificial Neural Networks (ANN)
  2. Structure and architecture
  3. Activation functions
  4. Training of the ANNs
  5. Convolutional Neural Networks (CNN) and their application
  6. Recurrent Neural Networks (RNN) and their application
  7. Generative Adversarial Models (GAN) and their application

UNIT 3. NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)

  1. Fundamentals of Natural Language Processing (NLP)
  2. Language representation in NLP
    1. - Bag of words
    2. - Language models
  3. Feature extraction in NLP
  4. Sequence-based NLP models
    1. - LSTM
    2. - GRU
    3. - Transformer
  5. NLP models for specific tasks
    1. - Text classification
    2. - Text generation
    3. - Machine translation
  6. Applications of NLP
    1. - Chatbots
    2. - Sentiment analysis
    3. - Text summarization

UNIT 4. COMPUTER VISION

  1. Computer vision
  2. Image preprocessing and transformation
    1. - Filters
    2. - Geometric transformations
  3. Object detection and recognition
    1. - Edge detection
    2. - Feature descriptors
    3. - Object classifiers
  4. Image segmentation and classification
    1. - Semantic segmentation
    2. - Region-based segmentation
    3. - Image classification with CNN
  5. Application of computer vision
    1. - Facial recognition
    2. - Autonomous driving
    3. - Augmented reality

UNIT 5. BIG DATA PROCESSING IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

  1. Big data in artificial intelligence
  2. Distributed storage and processing
    1. - Distributed file systems
    2. - Hadoop
    3. - Spark
  3. Technologies and tools for big data processing
    1. - MapReduce
    2. - Pig
    3. - Hive
  4. Knowledge extraction from big data
    1. - Data mining
    2. - Graph analysis
  5. Machine learning in big data
    1. - Distributed learning
    2. - Mini-batch
    3. - Stochastic Gradient Descent (SGD)

UNIT 6. OPTIMIZATION AND FINE-TUNING OF AI MODELS

  1. Model evaluation and performance metrics
  2. Hyperparameter optimization
    1. - Grid search
    2. - Random search
    3. - Bayesian optimization
  3. Regularization and overfitting prevention techniques
  4. Dimensionality reduction techniques
    1. - Principal Component Analysis (PCA)
    2. - Feature Selection
  5. Model tuning and ensemble methods

UNIT 7. REINFORCEMENT LEARNING

  1. Reinforcement learning
  2. Agents and environments in reinforcement learning
  3. Reinforcement learning methods
    1. - Q-Learning
    2. - SARSA
    3. - Actor-Critic
  4. Exploration and exploitation in reinforcement learning
  5. Applications of reinforcement learning
    1. - Games
    2. - Robotics

UNIT 8. DEPLOYMENT AND PRODUCTION OF AI MODELS

  1. Data preparation for model deployment
  2. Design and implementation of AI services
  3. Monitoring and evaluation of models in production
  4. Updating and maintenance of AI models
  5. Scalability and performance in AI model deployment

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Degree Issued and Endorsed by INESEM Business School. “Non-Official Education and Not Leading to the Award of an Official Degree or Certificate of Professionalism”.
Titulacion de INESEM

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Course on Techniques and Applications of Artificial Intelligence

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