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ONLINE
1500 H
450 H
60 ECTS
Entidad
Presentación
Descripción
Con este Master de Computación Cuántica e Inteligencia Artificial aprenderás que la computación cuántica ha irrumpido en el ámbito corporativo, tecnológico y científico como una rama de la informática que supone una evolución respecto a la informática tradicional. Mediante esta teoría se podrán desarrollar superordenadores con una mayor capacidad de almacenaje y con más posibilidades de crear algoritmos más eficientes. La computación cuántica unida a la inteligencia artificial supone superar los límites de la informática como se había conocido hasta ahora. No es extraño, por lo tanto, que se requiera en la actualidad y aún más en el futuro, contar con profesionales especializados en el master en computación cuántica e inteligencia artificial, para obtener el mayor rendimiento.
Objetivos
- Aprender a crear algoritmos más eficientes haciendo uso de la computación cuántica y de sistemas de cómputo numérico como Matlab.
- Estudiar las diferentes aplicaciones de la física cuántica en el ámbito de la tecnología, la medicina, el transporte, la energía o la electricidad.
- Conocer el nexo de unión entre el Big Data y la inteligencia artificial para desarrollar algoritmos para las máquinas.
- Manejar TensorFlow para generar aprendizaje automático y el lenguaje de programación Python para desarrollar aplicaciones.
- Desarrollar chatbots con ChatterBot y Python o con Chatfuel para Facebook Messenger.
Para qué te prepara
A lo largo del Master en Computación Cuántica e Inteligencia Artificial, se conseguirá dominar herramientas de una u otra área como Matlab, TensorFlow, Python, o Chatterbot, entre otros. De esta forma, ser podrá sacar el máximo provecho de las posibilidades que esta nueva forma de hacer informática aporta a diferentes áreas de aplicación y elevar a las empresas hacia otro nivel de la mano de la inteligencia artificial.
A quién va dirigido
El Master en Computación Cuántica e Inteligencia Artificial se dirige principalmente a aquellas personas formadas en estadística, matemáticas, informática o telecomunicaciones. No obstante, las innumerables aplicaciones de la inteligencia artificial lo hacen apto también para otros perfiles como la economía o la administración de empresas, entre otros.
temario
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- Tipos de inteligencia artificial
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
- Introducción a la Inteligencia artificial
- El Test de Turing
- Agentes Inteligentes
- Aplicaciones de la inteligencia artificial
- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
- VoiceBots
- Desafios para los Chatbots
- Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
- Usos y beneficios de los chatbots
- Diferencia entre bots, chatbots e IA
- Áreas de aplicación de Chatbots
- Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
- Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
- La visión artificial: definiciones y aspectos principales
- Ópticas
- Iluminación
- Cámaras
- Sistemas 3D
- Sensores
- Equipos compactos
- Metodologías para la selección del hardware
- Algoritmos
- Software
- Segmentación e interpretación de imágenes
- Metodologías para la selección del software
- Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
- Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
- Descripción general OpenCV
- Instalación OpenCV para Python en Windows
- Instalación OpenCV para Python en Linux
- Anaconda y OpenCV
- Manejo de archivos
- Leer una imagen con OpenCV
- Mostrar imagen con OpenCV
- Guardar una imagen con OpenCV
- Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
- Funciones de dibujo
- Redimensión de imágenes
- Erosión de imágenes
- Desenfoque de imágenes
- Bordeado de imágenes
- Escala de grises en imágenes
- Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
- Erosión y dilatación de imágenes
- Umbrales simples
- Umbrales adaptativos
- Umbral de Otsu
- Contornos de imágenes
- Incrustación de imágenes
- Intensidad en imágenes
- Registro de imágenes
- Extracción de primer plano
- Operaciones morfológicas en imágenes
- Pirámide de imágen
- Analizar imágenes usando histogramas
- Ecualización de histogramas
- Template matching
- Detección de campos en documentos usando Template matching
- Espacios de color en OpenCV
- Cambio de espacio de color
- Filtrado de color
- Denoising de imágenes en color
- Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
- Detección de líneas
- Detección de círculos
- Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
- Detectar esquinas (método Harris)
- Encontrar círculos y elipses
- Detección de caras y sonrisas
- Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
- Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Hardware y software unidos por la Inteligencia Artificial
- Inteligencia Artificial y Visión Artificial
- Arduino: introducción
- Instalación de Arduino
- Configurando tu Arduino para Python
- Control de Arduino
- Manejo de entradas
- Entradas analógicas
- Salidas analógicas
- Valores analógicos en Arduino
- Introducción al machine learning
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Redes neuronales y deep learning
- Series Temporales
- Funciones y parámetros
- Variables y constantes especializadas
- Estructura de control
- Introducción
- ¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
- ¿Por qué se requieren datos de entrenamiento de IA?
- ¿Cuántos datos son adecuados?
- ¿Qué afecta la calidad de los datos en el entrenamiento?
- Crear red neural paso a paso
- Redes neuronales: Aprendizaje
- Otras redes neuronales
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
- Introducción
- Algoritmos
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Clasificadores
- Algoritmos
- Componentes
- Aprendizaje
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
- Computación cuántica
- Circuitos cuánticos
- Desafíos y perspectivas de la tecnología cuántica
- Principales algoritmos utilizados
- Desarrollo de Hardware Cuántico
- Introducción a las comunicaciones cuánticas
- ¿Qué es la criptografía cuántica?
- Criptografia post-cuántica
- Fundamentos de la simulación cuántica
- Métodos de simulación cuántica
- Presentación de la computación cuántica adiabática como un paradigma alternativo
- Modelos de Computación Cuántica Adiabática
- Definición y características de los paseos cuánticos
- Algoritmos de paseo cuántico
- Errores cuánticos
- Fuentes de errores cuánticos
- Detección y corrección de errores cuánticos
- La ciencia
- El Sistema Internacional de Unidades
- Física clásica
- Física moderna
- ¿Qué es la física cuántica?
- Nociones básicas sobre la estructura atómica
- Introducción al espectro electromagnético
- ¿Qué es el espectro electromagnético?
- Cuantos de energía. Postulado de Planck
- Principio de dualidad. Postulado de De Broglie
- Modelo atómico de Bohr
- Introducción al efecto fotoeléctrico
- La luz como una onda
- Explicación de Albert Einstein
- El efecto Compton
- Frecuencia de la luz y la frecuencia umbral v0
- Tendencia de la amplitud de onda
- Dualidad onda-corpúsculo. Principio de incertidumbre de Heisenberg
- Modelo mecano-cuántico del átomo
- Estructura del átomo
- Configuración electrónica
- Números cuánticos y orbitales atómicos
- Núcleo atómico
- Masas nucleares
- Propiedades de la estructura nuclear
- Tamaño de los núcleos
- Ley de desintegración radiactiva
- Teoría cuántica de la desintegración radiactiva
- Desintegración nuclear
- ¿Qué es el campo punto cero?
- Partículas virtuales
- Efecto Casimir
- Introducción a las aplicaciones de la física cuántica
- Transistor
- El láser
- Otras aplicaciones de la física cuántica
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación de Máster de Formación Permanente en Computación Cuantica e Inteligencia Artificial con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Opiniones de los alumnos
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Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
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