UPCOMING 2023

Máster en Probabilistic Deep Learning

Conviértete en un experto en Inteligencia Artificial especializado en Deep Learning. Aprenderás a través de forma práctica el aprendizaje profundo probabilístico y sus técnicas más avanzadas. Adquiere habilidades en inteligencia artificial y comprende por qué el mercado global de IA superará los 1.6 billones de dólares para el año 2030.

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Online (Live Streaming)

Duración

16 semanas (máster) + 4 semanas (minor)

Early Bird

Obtén un 15% de descuento

Especialízate tanto en modelos de Deep Learning desde una aproximación probabilística enfocada a soluciones reales de negocio.

A quién va dirigido

A Data Scientists u otros perfiles profesionales con experiencia previa en Machine Learning y sólidos conocimientos de programación.

Salidas profesionales


AI Engineer / AI Specialist / AI Researcher
Deep Learning Engineer / Deep Learning Specialist / Deep Learning Researcher
Big Data Analyst / Big Data Engineer / Big Data Architect
Head of Data Science

Conoce el mercado mundial de la IA

Según el World Economic Forum, para 2025, el uso de la IA creará 133 millones de nuevos puestos de trabajo en todo el mundo y eliminará 75 millones de puestos de trabajo. Se prevé que esto resulte en una ganancia neta de 58 millones de puestos de trabajo.

Conoce la brecha de skills IA a nivel mundial

La transición a roles de IA requiere de habilidades específicas. Actualmente los perfiles que se enfrentan a este cambio carecen del 90% de éstas. Con la formación en Nuclio Digital School, es posible superar esta brecha para tener éxito en el campo de la IA.

¿Qué aprenderás en el Máster en Inteligencia Artificial?

Aprende los conceptos matemáticos en profundidad tales como qué significan los productos matriciales y cómo utilizarlos para resolver problemas de regresión lineal con una o múltiples variables, métricas de evaluación del rendimiento del modelo de regresión y optimización de parámetros.

Aprende cómo diseñar las arquitectura de las redes neuronales, las funciones de activación y cómo mejorar el proceso de optimización (backpropagation).

Aprende a usar modelos de aprendizaje profundo para problemas de regresión no lineales, entrenamiento de modelos y técnicas de regularización / optimización, y la importancia de la evaluación e interpretación de modelos.

Aprende a utilizar modelos de aprendizaje profundo para el análisis y la predicción de series temporales. Incluyendo filtrado de datos, mejorar el pronóstico de los predictores, detección de anomalías, explorar estado del arte recurrentes y basados en máscara para series temporales.

Aprende a usar modelos de aprendizaje profundo para problemas de clasificación, tales como la clasificación binaria y multiclase, comprender cuáles funciones de pérdida de clasificación se ajustan más a las necesidades, ajuste de hiperparámetros y regularización para evaluar el rendimiento del modelo.

Aprende a incorporar métodos probabilísticos en modelos de aprendizaje profundo. Ir más allá del enfoque determinista mediante el uso de técnicas bayesianas, la estimación y calibración de incertidumbre, y aplicarlo a distintas problemáticas comerciales reales.

Metodología disruptiva

En Nuclio Digital School cambiamos el sistema de aprendizaje tradicional para adaptarlo a ti.
¡Forma parte de una comunidad proactiva, creativa y disruptiva!

100% Hands-on
Nuestra metodología 100% hands on te permitirá integrar los conocimientos más relevantes en el aula, de la mano de los mejores expertos en IA y Deep Learning.

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Tu experiencia de aprendizaje será personalizada, interactiva y dinámica. Sumérgete en un entorno flexible y lidera tu aprendizaje.

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Nuclio Digital School premiada en la categoría de Formación Digital, siendo la escuela de formación digital líder en Europa.

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