Universidad de Alcalá - Máster en Deep Learning


Máster en Deep Learning

La carrera Máster en Deep Learning es una de las Másteres de Ingeniería y Tecnología que dicta la Universidad de Alcalá

Duración 1 AÑOS

La carrera está compuesta por 9 materias.

El título de Máster en Deep Learning es el título que otorga la Universidad de Alcalá para la carrera de Máster en Ingeniería

Objetivos formativos

El estudio tiene como objetivo proporcionar una formación completa en el ámbito del empleo de las herramientas de Aprendizaje Profundo en la gestión y toma de decisiones en diversos contextos. Se pretende que el alumno conozca la problemática general de la modelización automatizada y las enormes aplicaciones que esta permite. 

Específicamente el estudio pretende que el alumno sea capaz de:
  • Conocer los fundamentos formales de las herramientas de Aprendizaje Automático y, en particular, del Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
  • Ser capaces de implementar los distintos algoritmos en lenguajes de alto nivel (Python, R u otros) con el propósito de resolver problemas reales y de entender las dificultades de la implementación de dichos algoritmos en la practica.
  • Proponer soluciones basadas en Deep Learning desde una perspectiva amplia, considerando los aspectos éticos y legales  y las implicaciones económicas y sociales de la automatización de los procesos en los negocios.

Competencias a adquirir

  • Conocer y ser capaz de analizar las herramientas de Aprendizaje Automático susceptibles de ser empleadas en distintos contexto como la Medicina, las Finanzas o el Transporte.
  • Conocer las diversas arquitecturas de Aprendizaje Profundo, sus fundamentos matemáticos y su aplicabilidad en el contexto de diversos problemas como la clasificación o la predicción dinámica.
  • Comprender formalmente conceptos como Aprendizaje, Generalización, sobre-entrenamiento, regularización, etc. y entender cual es su impacto en la construcción de sistemas aplicados que permitan resolver problemas.
  • Dominar la programación de estructuras de datos y flujo de programas en lenguajes de alto nivel como Python.
  • Conocer en profundidad y ser capaces de emplear las distintas herramientas y esquemas de diseño que permiten la vectorización la paralelización de los algoritmos.
  • Conocer las principales aplicaciones del aprendizaje automatico en distintos ámbitos cono la concesión de creditos al consumo, la agrupación de los clientes en función de su tipología, la detección de enfermedades mediante análisis radiológicos o el guiado autónomo de vehículos.




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