Título de Máster en

Máster Propio en Artificial Intelligence and Deep Learning - 23190

Área de conocimiento

Ingeniería y Arquitectura

Campus Universitario

Centro

Créditos

60 ECTS

Modalidad de enseñanza

Presencial

Idioma

Duración

Folleto Informativo

Procedimiento de admisión

Todo lo que necesitas saber para realizar tu preinscripción en Máster Propio en Artificial Intelligence and Deep Learning

Procedimiento de matrícula

Todo lo que necesitas saber para realizar tu matrícula en Máster Propio en Artificial Intelligence and Deep Learning

Título

Máster Propio en Artificial Intelligence and Deep Learning

Código del plan de estudios

EP99

Universidades participantes

Universidad de Alcalá


Dirección

 Director:

José Ignacio Olmeda Martos                         josei.olmeda@uah.es

         


Contacto

José Ignacio Olmeda Martos
Dirección:  Escuela Politécnica
Teléfono: 918856674
E-mail: josei.olmeda@uah.es

Leyre Ascordebeitia
Dirección: FGUA
Teléfono: 918856674
E-mail: leyrem.ascordebeitia@fgua.es

José Ignacio Olmeda Martos          josei.olmeda@uah.es     Tf: 918856674

 

Objetivos formativos

The study aims to provide a complete review of Artificial Intelligence and Deep Learning and their applications in Businesses and the Industry. It is intended that the student understands automated modeling and the enormous potentiality it offers.  

Specifically, the study intends that the student is able to:  

  • Know the formal foundations of Automated Learning. 
  • Be able to implement the different algorithms in high-level languages: (Python) in order to solve real problems as well as to understand the difficulties in implementing such algorithms in practice. 
  • Propose solutions based on Machine Learning from a broad perspective, considering the ethical and legal aspects and the economic and social implications of the automation of the processes in the businesses.

Competencias a adquirir

  1. Understand the tools of Artificial Intelligence and how to use them in different contexts such as Medicine, Finance, or Transportation.
  2. Understand the different architectures of Deep Learning, its mathematical foundations, and its applicability in the context of problems such as classification or dynamic prediction.
  3. Understand concepts such as Learning, Generalization, over-training, regularization, and others, and balance their impact in the construction of applied systems.
  4. Have a domain of the programming of data structures and program flow in high-level languages such as Python.
  5. Understand the main applications of automatic learning in different areas, such as credit scoring, marketing segmentation, detection of diseases through or autonomous driving of vehicles.

Público al que va dirigido

Professionals and students who are interested in understanding the  tools of the Artificial Intelligence and Deep Learning and how they  can be applied in sectors such as Medicine, Finance or Transport.

 

Participants may have a technical background but also come from areas such as economics, law, or biomedical sciences due to the general applicability of the tools covered in the program.

Plan de estudios


Créditos

60 ECTS

Modalidad de enseñanza

On-line


Periodo de impartición

Consultar con el contacto


Lugar de impartición

On-line


Horario de impartición

On-line


Plazo de preinscripción

Consultar con el contacto


Lugar de preinscripción

  Fundación General de la Universidad de Alcalá

  Departamento de formación

  C/ Mayor, 50

  28801 Alcalá de Henares

  Teléfono: 91.879.74.30

  Fax: 91.879.74.55

  e-mail: cursos@fgua.es


Requisitos generales de acceso


Requisitos adicionales de acceso


Documentación a presentar


Número de plazas

15

Plazo de matrícula

Consultar con el contacto


Procedimiento


Importe del estudio

Precio por crédito: 98,33 €

Importe preinscripción:  1.180,00 €

Este importe no incluye precios por servicios administrativos y seguro de accidentes.


Forma de pago

Fraccionado


Becas

  La convocatoria y adjudicación de las becas correrá a cargo de la dirección académica del estudio. El 10% de los ingresos de este estudio serán destinados a becas.

Colaboradores

Sin entidad colaboradora