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Inicio   >  Másters y posgrados  >  Formación  >  Posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning
Este curso tiene las plazas agotadas. Abierto un segundo grupo para el curso 2020-21

Programa

Edición
4ª Edición
Créditos
15 ECTS (120 horas lectivas)
Modalidad
Idioma de impartición
Inglés
Precio
3.900€
Opciones de pago de la matrícula

Opciones de pago de la matrícula:
- En un único pago antes del plazo establecido en la carta de admisión al programa.
- Pago fraccionado en dos plazos:

  • El 60% del importe total deberá pagarse en el plazo indicado en la carta de admisión del programa.
  • El 40% restante deberá abonarse, como máximo, al cabo de 60 días a partir de la fecha de inicio del programa.
Observaciones campaña 0,7%

Fechas de realización
Fecha de inicio: 27/10/2020
Fecha de fin: 16/03/2021
Observaciones a las fechas.
Horario
Martes: 18:30 a 21:30
Jueves: 18:30 a 21:30
Lugar de realización
Tech Talent Center
C/ de Badajoz, 73-77
Barcelona
¿Por qué este programa?
La inteligencia artificial (IA) es el núcleo de la revolución industrial 4.0, basada en el procesamiento automático de datos. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y recursos computacionales a costes asequibles ha hecho posible el entrenamiento de redes neuronales profundas (deep learning), una potente herramienta en el aprendizaje automático. Múltiples empresas ya aplican hoy este nuevo paradigma de programación orientado a los datos, mientras que, paralelamente, las Administraciones públicas también desarrollan planes estratégicos para liderar el sector. Sin embargo, el mismo reto se repite en todas partes: la escasez de profesionales capaces de entender el potencial y las oportunidades de estas herramientas, así como su implementación de forma práctica y escalable.

Según el Índice 2019 en IA de la Universidad de Stanford, en el 2019, la inversión privada en IA superó los 70 millones de dólares, con inversiones en startups superiores a los 37 millones de dólares, después de una tasa de crecimiento media anual constante de más del 48% desde el 2010. Esto ha supuesto un aumento significativo de las ofertas de trabajo que, en Estados Unidos, pasó del 0,3% en 2012 al 0,8% del total de ofertas de trabajo en el 2019. En el Estado español, la cantidad de contratos de trabajo relacionados se duplicó en 2019 respecto a la media del periodo 2015-2016. Estos perfiles requieren competencias en procesamiento del lenguaje natural, visión por computador y robótica, aplicaciones que recientemente han experimentado grandes avances gracias al aprendizaje profundo. En términos de financiación pública, la financiación de la UE para la investigación y la innovación para IA ha crecido en 1.500 millones de euros entre el 2017 y el 2019, es decir, un aumento del 70% respecto al periodo anterior. En este contexto es comprensible que el portal de análisis del mercado laboral glassdoor.com haya escogido la ingeniería de datos como el mejor trabajo de los Estados Unidos durante los últimos años, siendo las competencias en el aprendizaje profundo las más demandadas.

El posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning tiene como objetivo satisfacer la gran demanda de profesionales gracias a un equipo docente con experiencia y reconocimiento global tanto en la industria como en el ámbito académico. El profesorado del curso desarrolla sistemas basados en redes neuronales profundas para muchos clientes, y también dirige investigaciones innovadoras presentadas en conferencias científicas de primer nivel como la Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) o la International Conference on Learning Representations (ICLR). Con su apoyo, los estudiantes de nuestro programa adquieren experiencia tanto en implementaciones prácticas basadas en PyTorch, como una base sólida teórica que permite entender sus oportunidades y limitaciones.
Objetivos
  • Diseñar modelos de aprendizaje profundo, especialmente para procesar texto, vídeo y audio.
  • Optimizar y monitorizar el entrenamiento de redes neuronales profundas.
  • Procesar grandes corpus de datos con hardware especializado: Central Processing Unit (CPU) y Graphics Processing Unit (GPU).
  • Implementar soluciones en entornos de software especializados en aprendizaje profundo.
  • Desarrollar productos basados ​​en inteligencia artificial.
¿A quién va dirigido?
  • Titulados del sector de las telecomunicaciones, la informática, las matemáticas y la física que quieran desarrollar competencias en aprendizaje automático basado en redes neuronales profundas. 
  • Profesionales que ya trabajen en el ámbito TIC y quieran reorientar su actividad hacia la inteligencia artificial. 
  • Programadores que deseen beneficiarse de las nuevas oportunidades que ofrece la inteligencia artificial.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
4 ECTS 39h
Deep Learning
  • Introducción al aprendizaje automático. Métricas de evaluación.
  • El perceptrón y el perceptrón de múltiples capas.
  • Redes convolucionales, recurrentes y de grafos. Modelos con atención.
  • Aprendizaje supervisado, no supervisado y refuerzo.
  • Entrenamiento para retropropagación, por población y neuroevolución.
  • Optimización. Normalización por paquetes.
  • Modelos generativos.
  • Transferencia del aprendizaje. Aprendizaje incremental y olvido catastrófico.
2 ECTS 18h
Computer Vision
  • Clasificación de imágenes y vídeos.
  • Detección, seguimiento y segmentación de objetos.
  • Búsqueda visual.
  • Reconocimiento y reconstrucción 3D.
  • Predicción de la atención visual humana.
2 ECTS 18h
Natural Language Processing
  • Incrustaciones de palabras y modelos de lenguaje.
  • Procesado de texto.
  • Clasificación y resúmenes de textos.
  • Traducción neuronal.
  • Sistemas de diálogo.
  • Recomendadores.
2 ECTS 18h
Speech and Audio Processing
  • Reconocimiento, conversión y síntesis de la voz.
  • Música.
  • Eventos acústicos.
  • Procesado multi-modal del vídeo: audio y visión.
1 ECTS 9h
Reinforcement Learning
  • Markov Decision Processes.
  • Policy gradients.
  • Deep Q-Learning.
  • Actor-Critic.
4 ECTS 18h
Project
  • Programación en Python para aprendizaje profundo.
  • Entornos de desarrollo por aprendizaje profundo: Kera/TensorFlow y PyTorch/Caffe2.
  • Monitorización del entrenamiento de una red: curvas de entrenamiento y uso de recursos de computación.
  • Cargadores de datos. Sincronización entre CPU y GPU.
  • Computación en la nube.
Titulación
Diploma de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud del art. 34.1 de la L.O. 4/2007, de 12 de abril, por la cual se modifica la L.O. 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria oficial. De no ser así, el estudiante obtendrá un certificado de superación expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya.

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiante y la consecución de las competencias necesarias.

Los alumnos deberán llevar un ordenador portátil a determinadas sesiones del programa, que se concretarán en el calendario académico. El portátil no requiere de ningún hardware ni software especial, solo el navegador Google Chrome.

Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Tutorías
Se presta apoyo técnico a los estudiantes en el desarrollo del proyecto final, en función de su especialidad y de la temática del proyecto.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Realización y presentación del proyecto final
Proyectos individuales o grupales en los que se aplican los contenidos impartidos en el programa. El proyecto puede estar basado en casos reales y comprender la identificación de una problemática, el diseño de la solución, su implementación o un plan de negocio. Contará con una presentación y la defensa pública del proyecto.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space los estudiantes podrán visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
Los estudiantes de este posgrado tendrán acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre estudiantes, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Giró Nieto, Xavier
    Ver perfil en futur.upc
    Profesor agregado de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) especializado en aprendizaje profundo aplicado a datos multimedia. Ha trabajado como investigador visitante en la Universidad de Columbia. Actualmente trabaja en colaboración con el Barcelona Supercomputing Center (BSC) con proyectos financiados por Facebook, La Caixa y las Administraciones públicas catalanas y españolas. Ha impulsado un amplio catálogo de cursos de inteligencia artificial en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación de Barcelona (ETSETB) de la UPC.
Profesorado
  • Bou Balust, Elisenda
    Ver perfil en futur.upc
    Doctora ingeniera de Telecomunicación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Electrónica/Aerospai UPC-Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Es cofundadora y chief technology officer (CTO) de Vilynx, donde lidera un equipo de ingeniería de más de cuarenta personas con el objetivo de construir el primer sistema de inteligencia artificial con autoaprendizaje. Tiene más de diez años de experiencia en sistemas complejos distribuidos, task scheduling e inteligencia artificial, campos que combina con ontologies/knowledge graphs, self-learning (autoaprendizaje), emergencia de funciones y reasoning.
  • Campos Camúñez, Víctor
    Ver perfil en Linkedin
    Ingeniero en Electrónica y máster en Ingeniería Electrónica por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Actualmente lleva a cabo la tesis doctoral sobre la convergencia entre el aprendizaje profundo y la computación de alto rendimiento en el Barcelona Supercomputing Center (BSC), con el apoyo de la Obra Social La Caixa a través del programa internacional de Becas La Caixa-Severo Ochoa. Ha realizado estancias de prácticas en el Centro de Investigación Alemán para la Inteligencia Artificial (DFKI), en la Universidad de Columbia y en Salesforce Research. Sus líneas de investigación son el aprendizaje automático a gran escala.
  • Carós Roca, Mariona

    Máster en Ingeniería de Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), con la especialización en multimedia (aprendizaje profundo en visión, habla y texto). Actualmente trabaja como analista de datos en el Centro I+D de Telefónica, diseñando y desarrollando modelos machine learning i deep learning para la detección de anomalías en redes. Es miembro de Young IT Girls, una organización sin ánimo de lucro para favorecer la incorporación de chicas en la tecnología.
  • Escolano Peinado, Carlos

    Máster en Inteligencia Artificial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Ingeniero Informático por la UPC. Actualmente es doctorando en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la UPC, donde trabaja en traducción automática con redes neuronales.
  • Favory, Xavier
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    Máster en Acústica, Procesamiento de Señales e Informática Aplicados a la Música (ATIAM) por el Institut o de Investigación y Coordinación Acústica/Musical (IRCAM) y máster en Ingeniería Electrónica por la Escuela Nacional Superior de Electrónica (ENSEA). Actualmente es doctorando en informática aplicada a las tecnologías musicales en el Grupo de Tecnología Musical de la Universidad Pompeu Fabra (UPF). Tiene experiencia académica en procesamiento de señales acústicas, aprendizaje automático e interacción persona-ordenador, y experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones web.
  • Fojo Àlvarez, Daniel
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    Graduado en Matemáticas y en Ingeniería Física por el Centro de Formación Interdisciplinaria Superior (CFIS) y máster en Matemáticas Avanzadas e Ingeniería Matemática. Data scientist a Glover.
  • Giró Nieto, Xavier
    Ver perfil en futur.upc
    Profesor agregado de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) especializado en aprendizaje profundo aplicado a datos multimedia. Ha trabajado como investigador visitante en la Universidad de Columbia. Actualmente trabaja en colaboración con el Barcelona Supercomputing Center (BSC) con proyectos financiados por Facebook, La Caixa y las Administraciones públicas catalanas y españolas. Ha impulsado un amplio catálogo de cursos de inteligencia artificial en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación de Barcelona (ETSETB) de la UPC.
  • Lapedriza i Garcia, Agata
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    Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Barcelona (UB) y doctora en Informática por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB). Actualmente es profesora de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) e investigadora visitante en el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Sus líneas principales de investigación son la visión por computador, el machine learning y la inteligencia artificial emocional. En la UOC dirige el máster universitario en Bioinformática y Bioestadística UOC-UB.
  • Luque Serrano, Jordi
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    Doctor ingeniero por Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Actualmente es profesor asociado del departamento de Ciencias de la Computación de la UPC e investigador científico dentro del grupo científico en Telefónica I+D. Sus intereses de investigación incluyen estudios en el campo de la lingüística cuantitativa, reconocimiento del habla con bajos recursos y el procesamiento de señal mediante técnicas de aprendizaje profundo. Su experiencia en la industria se centra en el prototipado y pruebas A/B de algoritmos originales para el procesamiento del habla y el lenguaje natural, la integración de los mismos y su despliegue, junto con la consultoría, ideación y prospección de aplicaciones pioneras.
  • Masuda Mora, Issey
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    Grado en Ciencias y Tecnologías de la Telecomunicación. Trabajo Fin de Grado en deep learning aplicado a visual question answering finalizado con matrícula de honor. Actualmente jefe del equipo de deep learning en Vilynx, una startup con sede en San Francisco y Barcelona dedicada a la inteligencia artificial. Amplia experiencia desarrollando modelos de deep learning y aplicándolos en entornos escalables y sistemas de producción. Uso extensivo de TensorFlow como framework principal de deep learning. Tiene un background sólido en programación (desde el diseño de software hasta la implementación) apoyado por experiencia laboral como ingeniero de software en Trovit.
  • Mosella Montoro, Albert
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    Ingeniero en Sistemas Audiovisuales por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y llevó a cabo el Trabajo Final de Grado sobre detección de objetos en trayectoria de colisión. Máster interuniversitario en Visión por Computador por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), la Universidad Pompeu Fabra (UPF), la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) i la UPC, en cuyo marco se llevó a cabo el Trabajo Final de Máster sobre detección de vehículos usando segmentación de instancias, gracias a la colaboración entre la UPC y Adasens Automotive GmbH. Actualmente es doctorando en la UPC y sus líneas de investigación son comprensión de escenas en 3D y técnicas de aprendizaje profundo.
  • Pons Puig, Jordi
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    Ingeniero de Telecomunicación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), doctor en Tecnología Musical, Grandes Colecciones de Sonidos y Aprendizaje Profundo en el Grupo de Tecnología Musical de la Universidad Pompeu Fabra (UPF). Además, tiene un máster en Tecnologías del Sonido y de la Música. Actualmente es investigador en Dolby Laboratories. Hizo estancias de prácticas en el Instituto de Investigación y Coordinación Acústica/Musical de París (IRCAM), en el Centro Alemán de Audición de Hannover, a Pandora Radio y en Telefónica Research.
  • Puch Giner, Santiago
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    MSc in Computer Vision by Universitat Autònoma de Barcelona. Bachelor's degree in Telecommunications Engineering by Universitat Politècnica de Catalunya. Currently working at QMENTA Inc, a medical software company, as a Deep Learning Engineer. With more than 2 years of experience in the medical imaging space and several publications in highly ranked conferences.
  • Ruiz Costa-Jussà, Marta
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctora ingeniera de Telecomunicación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Tecnologías de la Lengua y Habla y European Master of Research on Information and Communication Technologies (MERIT), ambos por la UPC. Actualmente es investigadora Ramón y Cajal de la UPC y encabeza los proyectos DeepVoice y ALLIES.Ha trabajado en el Laboratorio de Informática para Ciencias de la Mecánica y la Ingeniería (LIMS) del Centro Nacional Francés de Investigaciones Científicas (CNRS) de París, el Centro de Innovación Media de Barcelona, en la Universidad de São Paulo, en el Instituto de Investigación Infocomm de Singapur y en el Instituto Politécnico Nacional de México.
  • Segura Perales, Carlos

    Investigador en Telefónica I+D en Barcelona. Trabajó en Herta Security como director de Innovación dentro del programa Torres Quevedo, trabajando en reconocimiento de hablantes. Ha participado en proyectos nacionales y europeos, y ha publicado numerosos artículos científicos en revistas internacionales y conferencias internacionales para expertos. Sus intereses de investigación incluyen aprendizaje profundo, el procesamiento de la voz, la visión y el lenguaje natural.

Entidades colaboradoras

Socios colaboradores

Salidas profesionales

  • Ingeniero de inteligencia artificial.
  • Ingeniero en redes neuronales profundas.
  • Ingeniero en visión por computador.
  • Ingeniero en procesamiento del lenguaje natural.
  • Ingeniero en procesamiento del audio y de la voz.
  • Analista de datos/data scientist.

Testimonios y noticias

Testimonios

Buscaba una formación para profundizar en el área del deep learning y poder entrar, así, en el mundo laboral. Yo partía de un perfil totalmente teórico, ya que mi background es matemático. Del posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning destacaría, por un lado, su enfoque práctico y, por otro, el gran abanico de contenidos tratados. Además, se trabajan desarrollos tanto clásicos como modernos de ciertas ideas. Esta formación me ha abierto un campo con nuevas oportunidades, ya que esta área tiene mucha repercusión en el contexto actual. El proyecto final fue muy interesante, trató sobre la segmentación de imágenes médicas. La verdad es que cuando empecé el posgrado no me imaginaba capaz de hacer algo de tal complejidad. En definitiva, recomendaría esta formación por su enfoque aplicado, enfocado al mundo laboral, en la que aprendes la mecánica que se esconde detrás del deep learning y adquieres las herramientas necesarias para ponerlo en práctica

Núria Sánchez, alumni del posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning

Testimonios<
La inteligencia artificial es uno de los temas tecnológicos de más actualidad, fuera y dentro del mundo profesional. A parte de un interés propio, como miembro del equipo de digitalización de una empresa industrial, tengo que estar al día de las tendencias. Si además puedo conseguir un conocimiento técnico detallado, esto supone un gran valor añadido tanto para la empresa para la que trabajo como para mi proyecto profesional personal. Esto es precisamente lo que me aportó el posgrado en Deep Learning: una primera inmersión en este campo de la IA, así como la posibilidad sumergirme con más profundidad en sus diferentes áreas en función de mi interés. El hecho de que el alumnado estuviera formado por profesionales de diferentes sectores me aportó nuevos puntos de vista, sobre todo a la hora de identificar potenciales proyectos en los que aplicar IA. Con los conocimientos adquiridos puedo promover de una manera informada el uso de la tecnología dentro de la empresa para optimizar los procesos e, incluso, idear nuevas vías de negocio.

Martí Pomés, Technical Lead de Proyectos de Robótica de Procesos en Omya

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