• Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Deep Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales. • Entender y saber aplicar los algoritmos de Deep Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real. • Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales de Big Data/Ciencia de datos que impliquen técnicas de Deep Learning.

Módulo 1: Nociones teóricas iniciales • Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? • Evolución histórica de la Inteligencia Artificial • Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo • Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación Módulo 2: Herramientas básicas • Programación en Python • Linux Shell essentials • Visión general de las herramientas Cloud disponibles • Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib… • Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización, estandarización…) Módulo 3: Deep Learning • Introducción a los sistemas cognitivos y al aprendizaje profundo • Regresión Lineal y Regresión Logística • Perceptrones multi capa (MLP) • Aspectos prácticos en el entrenamiento de redes neuronales y computación en GPU/TPU • Redes Convolucionales (CNN) • Redes Recurrentes (RNN) • Auto-Encoders • Redes Generativas Adversarias (GAN) • Deep Reinforcement Learning (DRL) • Deep Learning Frameworks: Keras, TensorFlow, Pytorch…

ACCESO A BOLSA DE EMPLEO Dirigido a: • Científicos de datos y analistas que quieran especializarse en Deep Learning. • Consultores de Inteligencia Artificial que quieran progresar en su carrera profesional aprendiendo las técnicas más punteras de Deep Learning. • Desarrolladores Big Data que quieran trabajar en proyectos de Deep Learning. • Becarios de Ciencia de datos que quieran adquirir conocimientos avanzados que les ayude progresar en su carrera profesional. Salidas Laborales • Trabajar como científico de datos especializado en Machine Learning. • Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría. • Liderar proyectos como experto en machine learning. Las empresas más comunes que buscan a estos especialistas son: • Empresas de consultoría. • Empresas de producto que desarrollen soluciones de tratamiento y análisis de datos. • Empresas de Banca y Finanzas. • Empresas del sector retail. • En industria (IoT). • Empresas del sector salud. • Empresas de energía. • Empresas de logística y transporte. • Empresas de sector seguros. Prácticas: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.