Directorio Masters en Tecnologías de la Información Masters en Informática de Sistemas
Septiembre 2025
En la era actual de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el Deep Learning se ha convertido en un campo esencial que impulsa avances significativos en tecnología y ciencia. El Máster en Deep Learning es un programa educativo diseñado para capacitar a profesionales en la vanguardia de esta disciplina, ofreciendo un profundo entendimiento de las redes neuronales y su aplicación en una amplia variedad de sectores. En esta guía, exploraremos las salidas profesionales y las razones para considerar este máster, que brinda la oportunidad de convertirse en un experto en la revolucionaria tecnología del Deep Learning.
Salidas Profesionales:
- Ingeniero de Machine Learning: Los graduados pueden desempeñar un papel clave en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y la creación de modelos de Deep Learning para resolver problemas complejos en sectores como la atención médica, finanzas y tecnología.
- Científico de Datos: Algunos profesionales optan por trabajar como científicos de datos, utilizando técnicas de Deep Learning para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones.
- Desarrollador de Aplicaciones de Inteligencia Artificial: Los graduados pueden diseñar y crear aplicaciones que aprovechen las capacidades del Deep Learning, desde asistentes virtuales hasta sistemas de visión por computadora.
- Investigador en Inteligencia Artificial: Algunos eligen una carrera en la investigación, contribuyendo al avance del campo del Deep Learning y desarrollando nuevas técnicas y aplicaciones.
Razones para Estudiar un Máster en Deep Learning:
- Revolucionando la Tecnología: El Deep Learning está en el corazón de avances tecnológicos como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y la toma de decisiones autónoma, lo que lo convierte en un campo emocionante para participar.
- Demanda Constante: La creciente demanda de profesionales con experiencia en Deep Learning garantiza oportunidades laborales y salarios competitivos en el mercado laboral.
- Impacto en Diversos Sectores: El Deep Learning tiene aplicaciones en una amplia gama de sectores, desde la atención médica y la conducción autónoma hasta el comercio electrónico y la seguridad cibernética.
- Investigación y Desarrollo: Este máster brinda la oportunidad de contribuir a la investigación y el desarrollo de tecnologías que transforman la sociedad y la industria.
ONLINE
Precio del Curso: 8250.00 EUROS
Aplica Inteligencia Artificial desde el primer día.
El Máster en Deep Learning te ofrece un recorrido completo por las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning , base necesaria para desarrollar disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos, entre otros.
¿Por qué Deep Learning?
- Nº1 Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
Fuente: Glassdoor.
- La demanda de especialistas en inteligencia artificial ha aumentado +74% en los últimos 4 años.
Fuente: LinkedIn.
Algunas de las salidas profesionales que estarán a tu alcance:
- Data Scientist
- Data Engineer
- Data Analyst
- Deep Learning Expert
- Business Analyst
Módulo 1 Máster en Deep Learning
- Deep Learning: Conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Se utilizarán las herramientas más importantes y se implementarán soluciones prácticas.
- Computer Vision: Un recorrido desde filtros de procesamiento básico a técnicas de reconocimiento de patrones mediante redes neuronales convolucionales.
- Natural Language Processing: Conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural.
- Entrepreneurship II: Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.
- Machine Learning II: Aprendizaje no supervisado. Métodos de clustering, selección de componentes principales, etc.
- Reinforcement Learning: Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, métodos de aproximación, etc
- Machine Learning III: Técnicas avanzadas de Machine Learning. Revisión de las últimas novedades y el futuro del Machine Learning
- Kaggle Challenge: Escogerás y desarrollarás un reto para medirte con los mejores profesionales del mundo y así valorar lo que has aprendido.
- Final Project: Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos durante el Máster.
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