UP

Artificial Intelligence with Deep Learning

Posgrado Presencial.

Presentación

UPC School

La inteligencia artificial (IA) es el motor de la revolución industrial 4.0 basada en la automatización en el procesamiento de los datos. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y recursos computacionales con costes asequibles ha permitido entrenar modelos basados ​​en redes neuronales profundas (deep learning), que hasta hace muy poco no estaban al alcance. Varios sectores industriales ya están aplicando esta programación basada en datos en su día a día, mientras en paralelo las administraciones públicas también desarrollan planes estratégicos para liderar el sector. En todas partes pero hay el mismo reto: la necesidad de formar profesionales capaces de entender el potencial y oportunidades de estas herramientas, así como su implementación de forma práctica y escalable.

En abril de 2018, la Comisión Europea estimaba que la inversión en inteligencia artificial en la UE durante el año 2017 había sido entre 4.000 y 5.000 millones de euros, una cifra que prevé que aumente hasta los 20.000 millones de euros en el 2020. En el Reino Unido, se ha impulsado el pacto AI Sector Deal entre la administración pública y la industria con el fin de mantener el país al frente de este sector. En Francia, la administración pública ha anunciado que inyectará 1.500 millones de euros para desarrollar el sector. En Estados Unidos, el principal impulso proviene de los gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, que están expandiendo sus centros de desarrollo e investigación en todo el mundo. Mientrastanto, China está diseñado un plan nacional que pretende convertir al país en el líder mundial en inteligencia artificial, con las expectativas de generar un volumen de negocio de 150.000 millones de dólares en 2030. No es extraño pues que el portal glassdoor.com haya escogido el científico de datos como el mejor puesto de trabajo en los Estados Unidos, siendo el conocimiento en técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) como el más solicitado (The New York Times 2017).

Este posgrado pretende dar respuesta a esta demanda de profesionales a través de un equipo docente con una amplia experiencia en investigación (publicaciones a NIPS, ICLR, CVPR) y formación en aprendizaje profundo desde 2016. Los graduados dominarán tanto los conceptos teóricos como su implementación en plataformas como Tensorflow y PyTorch, para desarrollar modelos basados ​​en redes neuronales profundas. El posgrado también incluirá sesiones donde profesionales de la industria explicarán cómo aplican estas tecnologías en sus proyectos de innovación.

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 (CPU y 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.


Los alumnos deberán llevar un ordenador portátil a determinadas sesiones del programa que se concretarán en el calendario académico.

Sesiones informativas
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(34) 93 114 68 05

Créditos:
15 ECTS
(120 horas lectivas)

Fechas de realización:
Fecha de inicio:12/02/2019 Fecha de fin:04/07/2019
Horario:
Martes  18:30 a 21:30Jueves  18:30 a 21:30
Lugar de realización:
Tech Talent Center
C/ de Badajoz, 73-77
Barcelona
mapa y accesos

Importe de la matrícula:
3.800 €

Idioma de impartición:
Inglés

Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.

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