Máster en Inteligencia Artificial online

En este módulo empezamos literalmente desde 0 en el mundo de la Informática, para que antes de que nuestros alumnos comiencen a programar, aprendan cómo funciona un ordenador, qué es el sistema binario, diferencias entre hardware y software, los diferentes niveles de lenguajes de programación, etc.

De esta forma, conseguimos que en nuestro Máster puedan aprender Desarrollo de IA tanto desarrolladores expertos, como personas que comienzan absolutamente de 0.

Comenzamos entendiendo las bases de la programación (variables, funciones, etc.) con Pseudocódigo para hacer el aprendizaje mucho más sencillo a nuestros estudiantes principiantes. Una vez aprendidas las bases con Pseudocódigo, comenzamos con Python.

El Pseudocódigo, no es programación real. Se podría decir que es una "simulación de programación", con la que conseguimos entrenar la mente de nuestros alumnos para que aprendan a pensar como programadores. De esta forma, conseguimos que proceso de aprendizaje sea más sencillo, motivante, y llevadero.

En este módulo aprenderás el lenguaje de programación Python, desde lo más básico hasta lo más avanzado.

Python es uno de los lenguajes de programación más flexibles y usados en todo el mundo, y con el cual ya puedes comenzar a hacer tus primeros trabajos, e incluso tener tus primer puesto de trabajo como Junior.

Python es usado en aplicaciones web, desarrollo de todo tipo de software, ciencia de datos, Machine Learning, etc.

Después de aprender las bases de Python, el siguiente paso lógico es dar el salto al manejo de datos con Python, así como el aprendizaje de sus principales librerías.

La mayoría del Machine Learning se programa en Python, es por ello que nos enfocamos en que construyas unas bases muy sólidas en este lenguaje.

Una vez aprendido Python, nos adentramos de lleno en la teoría de Machine Learning y Redes Neuronales.

En este módulo no se toca código como tal, sino que se aprende todo el funcionamiento lógico de pensamiento detrás del Machine Learning.

Tras aprender las bases del funcionamiento del Machine Learning y las Redes Neuronales, nos adentramos en primer lugar en el estudio de Machine Learning Avanzado, como la aplicación de los distintos tipos de Redes Neuronales, y posteriormente la metodología para ir añadiendo distintas capas de profundidad y complejidad, hasta llegar al Deep Learning.

Aprendida toda la teoría y el funcionamiento lógico del Machine Learning, Redes Neuronales, y Deep Learning, es hora de pasar a la práctica, y comenzar a desarrollar con la librería de Python "PyTorch", que es una de las librerías más importantes de herramientas aplicadas al Machine Learning.

En este módulo ponemos en práctica y bajamos a código todo lo aprendido en el Módulo 5.

El siguiente paso lógico, es aprender a añadir las capas de profundidad a nuestros algoritmos de Machine Learning, que nos permita profesionalizar nuestros desarrollos y que nos sirva de puente hacia el Deep Learning.

Es importante notar que el Deep Learning es una aplicación concreta del Machine Learning donde se aplican Redes Neuronales Profundas. En este módulo se aprende cómo añadir capas de aprendizaje a un algoritmo de Machine Learning, dando como resultado un algoritmo de Deep Learning.

Una vez has aprendido a Desarrollar Machine Learning y Deep Learning en PyTorch, es hora de pasar a hablar de aplicaciones específicas.

Computer Vision es una rama de la Inteligencia Artificial que enseña a los ordenadores a interpretar y entender el mundo visual, mientras el Natural Language Processing, es la rama de la Inteligencia Artificial que estudia la capacidad de los ordenadores de entender nuestro lenguaje hablado y escrito de la misma forma que lo hacen los humanos.

En este módulo, aprenderemos las bases del desarrollo de estas 2 aplicaciones específicas de la Inteligencia Artificial.

El módulo comienza con una introducción a los conceptos fundamentales de la ciencia de datos, como la manipulación de datos, la limpieza y el preprocesamiento. En este módulo, aprenderás todo lo que necesitas saber relacionado con el manejo de datos, habilidad muy necesaria en el desarrollo de Inteligencia Artificial.

Los estudiantes también aprenden a utilizar diversas herramientas y lenguajes de programación, como R y SQL, para analizar datos de diferentes fuentes.

Además, el módulo de Data Science también incluye la enseñanza de técnicas de visualización de datos para comunicar información de manera efectiva a diferentes públicos. Los estudiantes aprenden a crear gráficos e infografías interactivas utilizando herramientas como Tableau y PowerBI.

En este Bonus aprenderás cómo las diferentes ramas del Machine Learning tales como el Computer Vision y el Natural Language Processing al mundo de la robótica.

¿Sabes cuál es la diferencia entre ganar $50,000 al año, o $150,000 al año como Desarrollador?

En muchas ocasiones, no está tanto en tus habilidades como programador (que obviamente, también tiene mucho que ver), sino para qué mercado trabajas. Puedes tener un buen salario trabajando para una empresa española o de latinoamérica, pero los salarios más altos están en Estados Unidos.

Un Súper Bonus que incluye nuestro Máster, es que tenemos incluida una academia de inglés, para que desde el primer día comiences a aprender inglés, y en un futuro puedas trabajar para empresas de EE.UU.

No te preocupes, todo el contenido del Máster está en español. Este bonus es adicional para que, paralelamente, aprendas inglés mientras aprendes a programar.

¿Te imaginas saber cómo el Machine Learning puede mejorar los procesos y ahorrar costos a cualquier empresa del mundo?, ¿cuánto crees que te pagaría una empresa por esos conocimientos?

En este Súper Bonus te enseñamos cómo aplicar el Machine Learning a la empresa, cómo puedes crear tus propias aplicaciones o software as a service (SAAS) con Inteligencia Artificial, o detectar puntos de mejora y optimización en cualquier industria, para poder brindar las soluciones que todas las empresas desean.

Una vez finalices el Máster, tienes la opción de certificarte con nosotros.

Emitimos un certificado de Conquer Blocks, que funciona mediante tecnología blockchain, y demuestra que has sido uno de nuestros alumnos y has completado el Máster con éxito.

Para obtenerlo, tendrás que hacer un trabajo de fin de grado en grupo con tus compañeros, donde desarrollaréis un proyecto basado en Machine Learning. Cuando esté finalizado, el equipo de Conquer revisará el trabajo, y os dará su feedback. Una vez el trabajo esté aprobado, obtendrás tu certificación.

Además, este proyecto de fin de grado, puedes utilizarlo para comenzar tu portafolio personal de proyectos desarrollados, y demostrarle a las empresas que ya tienes experiencia poniendo en práctica tus conocimientos, lo cual es un punto a tu favor en el mercado laboral.