Máster en Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) + 60 Créditos ECTS Máster en Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) + 60 Créditos ECTS

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Máster en Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) + 60 Créditos ECTS

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Duración total

1500 horas

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Teleformación

450 horas

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Créditos

60 ECTS

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Resumen del curso

Descripción

Gracias a este Máster Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) podrás conocer de primera mano los aspectos más importantes de la creación de sistemas inteligentes capaces de entender y generar lenguaje humano en un mundo tan conectado y dependiente de la información textual y oral. Cuando hayas finalizado, tendrás conocimientos sólidos para desarrollar y desplegar soluciones avanzadas de NLP, utilizando Deep Learning, Transformers y las últimas arquitecturas como BERT o GPT, dominando además un espectro muy amplio de técnicas. Sin olvidar que, gracias al estudio profundo de modelos de atención, técnicas avanzadas y aplicaciones en dominios específicos, conocerás qué estrategias son más efectivas y cómo abordar los desafíos reales del NLP.

Objetivos

- Dominar fundamentos de Deep Learning y su aplicación en NLP. - Preprocesar y representar texto para modelos de lenguaje avanzados. - Aplicar redes neuronales (RNN, CNN) y Transformers en tareas NLP. - Utilizar modelos como BERT y GPT para comprensión y generación. - Implementar técnicas avanzadas de NLP y aprendizaje por refuerzo. - Desplegar y operacionalizar modelos NLP (MLOps) en producción. - Gestionar la ética, sesgos y privacidad en proyectos de NLP.

Para qué te preparará

Con este Máster Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) tendrás la posibilidad de aprender las técnicas más sofisticadas para el tratamiento del lenguaje mediante IA, dirigidas al diseño, desarrollo, despliegue y mantenimiento de sistemas NLP robustos y escalables, la innovación en la aplicación de modelos Transformers en diversos dominios y profundizando en aspectos de MLOps, ética y evaluación de modelos.

A quien va dirigido

Este Máster Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) va dirigido a profesionales de ingeniería, ciencia de datos o investigación y desarrollo, y para personas que quieran especializarse en la creación de soluciones de NLP de vanguardia, mejorando sus habilidades técnicas con modelos de Deep Learning complejos, o liderar la innovación en IA y lenguaje.

Temario

Titulación

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Titulación de Máster de Formación Permanente en Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.

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Claustro

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Docente

JOSÉ ANTONIO RUBIO BLANCO

Doctor Ingeniero en Informática, Máster en Gestión TIC y Director de Seguridad por el Ministerio del Interior. Cuenta... Doctor Ingeniero en Informática, Máster en Gestión TIC y Director de Seguridad por el Ministerio del Interior. Cuenta con certificaciones internacionales ISO 27001, ISO 22301, CISM, CISA y CRISC. Su trayectoria se centra en ciberseguridad, gestión de riesgos, continuidad de negocio, cumplimiento normativo y gobierno de TI, combinando actividad técnica, participación en comités de normalización y docencia en educación superior. Ha desempeñado funciones de responsabilidad en comités nacionales e internacionales de estandarización en ciberseguridad y protección de datos, así como en consejos asesores y órganos estratégicos vinculados a la confianza digital y la inteligencia artificial. Compagina esta actividad con divulgación especializada y participación en medios de comunicación. Experiencia docente: Profesor Asociado — Universidad Complutense de Madrid. Asesor y docente en diversas escuelas de negocios. Experiencia profesional: Coordinador Nacional — ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 4 y WG 5 de AENOR. Secretario — UNE/CTN 320/SC 4 sobre Servicios y Controles de Seguridad. Miembro — CEN/CLC/JTC 13 Cybersecurity and Data Protection. Miembro de Comités Técnicos de Normalización en: Gestión de Riesgos; Continuidad de Infraestructuras y Servicios Críticos; Sistemas de Gestión del Cumplimiento; Sistemas de Gestión Anticorrupción; Gestión y Gobierno de los Servicios de TI; Servicios y Plataformas para Aplicaciones Distribuidas; Ciberseguridad en el ámbito del vehículo; Miembro del Consejo Asesor — ISACA Madrid; Miembro del Consejo de Redacción — Privacidad y Derecho Digital de RDU; Miembro de Comisiones — Asociación Española de Usuarios de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información; Co-presentador — Programa En la Ciberguarida, Cadena SER Comunidad de Madrid; Presidente — Asociación Española de Confianza y Cumplimiento Digital; Contributing Editor — Revista CSO España; Miembro del Comité de Expertos — Estrategia Nacional de Ciberseguridad de España; Miembro del Comité de Expertos — Proyecto de sandboxing del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial en España; Miembro del Grupo de Trabajo sobre data stewardship — Consejo Superior de Estadística; Miembro del Comité de Certificación — DEKRA; Miembro del Capítulo Español del Club de Roma; Miembro — Foro Nacional de Confianza Digital. Publicaciones: Miembro del Consejo de Redacción de la revista Privacidad y Derecho Digital; Contributing Editor de la revista CSO España. Competencias profesionales: Ciberseguridad y protección de datos; Gestión de riesgos y continuidad de negocio; Sistemas de gestión ISO 27001 e ISO 22301; Gobierno y gestión de servicios TI; Cumplimiento normativo y compliance digital; Normalización técnica nacional e internacional; Estrategia de ciberseguridad y regulación tecnológica. Méritos: Premio en innovación tecnológica — Sun Microsystems; Premio en el ámbito del ensayo — Fundación Everis; Reconocido como uno de los 25 profesionales de la ciberseguridad más influyentes en España — IDG.
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Docente

CARLOS ÁLVAREZ GONZÁLEZ

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantaci... Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica. Experiencia profesional: Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial. Competencias profesionales: Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).
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