Máster Oficial en Inteligencia Artificial

Módulo 1. Aprendizaje automático

01 Introducción al aprendizaje automático.
02 El Comienzo: Preprocesamiento de Datos.
03 Selección de funciones.
04 Extracción de características.
05 Desarrollo de Modelos.
06 Regresión.
07 K-Vecinos más cercanos.
08 Clasificación: Regresión Logística y Clasificador Naïve Bayes.
09 Red Neuronal I: El Perceptrón.
10 Red Neural II: El Perceptrón Multicapa.
11 Máquinas de vectores de soporte.
12 Árboles de Decisión.
13 Introducción al aprendizaje en conjunto.
14 Agrupación.
15 Aprendizaje profundo.

Módulo 2. Inteligencia Computacional para Aplicaciones de Ciberseguridad

01 Big Data y Blockchain para Aplicaciones de Ciberseguridad: Retos y Soluciones.
02 Técnicas de Aprendizaje Profundo para Aplicaciones de Ciberseguridad.
03 Técnicas de Aprendizaje Profundo para la Clasificación de Malware.
04 Aprendizaje Automático y Blockchain para la Gestión de la Seguridad en el Sistema Bancario.
05 Técnicas de aprendizaje automático para la gestión de tolerancia a fallos.
06 Un enfoque eficiente para la detección y reconocimiento de imágenes utilizando inteligencia artificial en sistemas ciberfísicos.
07 Inteligencia Artificial incorporada en Business Analytics y Blockchain para mejorar la seguridad.
08 Soluciones Blockchain para cuestiones de seguridad y privacidad en la atención médica inteligente.
09 Algoritmo AIC para la Gestión de Confianza en eWOM para Sistemas Digitales.
10 Estudio de Seguridad IoT para la Gestión Blockchain: Una Aplicación al Backup de Datos.
11 Gestión de la Ciberseguridad en Sistemas Ciberfísicos Usando Blockchain.

Módulo 1. Procesamiento de lenguaje natural

01 Procesamiento del Lenguaje Natural.
02 Procesamiento del lenguaje natural de última generación.
03 Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural.
04 Fundamentos del Reconocimiento de Voz.
05 Modelos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de voz.
06 Modelos de reconocimiento de voz de extremo a extremo.
07 Conceptos básicos de visión por computadora.
08 Modelos de Aprendizaje Profundo para Visión por Computador.
09 Aplicaciones de la Visión por Computador.

Módulo 2. Visión por computador

01 Auge de la visión por computadora y el Internet de las cosas.
02 IoE: una tecnología innovadora para mejoras futuras.
03 Una descripción general de los problemas de seguridad del Internet de las cosas.
04 Uso de la Robótica en Aplicaciones en Tiempo Real.
05 Prevención de violaciones de seguridad en las redes sociales: amenazas y técnicas de prevención.
06 Papel del procesamiento de imágenes en la inteligencia artificial y el Internet de las cosas.
07 Visión por computadora en quirófano quirúrgico e imágenes médicas.
08 Coches autónomos: herramientas y tecnologías.
09 IoT y teledetección.
10 Biología sintética e inteligencia artificial.
11 Innovación y tecnologías emergentes de visión por computadora e inteligencia artificial en el control del coronavirus.
12 Estado del arte de la inteligencia artificial en odontología y su futuro esperado.
13 Introducción a la IA generativa.
14 Predicción de terremotos basada en CapsNet y KNN utilizando datos sísmicos y eólicos.
15 Detección de cáncer de pulmón asistida por computadora y clasificación de imágenes de TC utilizando una red neuronal convolucional.
16 Implementaciones en tiempo real de resta de fondo para aplicaciones de IoT.
17 El papel de la inteligencia artificial en la cibersalud: concepto, posibilidades y desafíos.

Módulo 3. Convergencia de la nube con la IA

01 Evolución del Internet de las cosas (IoT): pasado, presente y futuro de los sistemas de fabricación.
02 Cuarta Revolución Industrial: Industria 4.0.
03 Interacción de Internet de las Cosas y Sensores para Mecanizado.
04 Aplicación del Internet de las cosas (IoT) en la industria automotriz.
05 IoT para la fabricación de alimentos y bebidas.
06 Oportunidades: Aprendizaje automático para aplicaciones industriales de IoT.
07 Papel del IoT en el mantenimiento predictivo de la industria.
08 Papel de la IoT en el desarrollo de productos.
09 Beneficios de IoT en sistemas automatizados.
10 Integración de IoT en la gestión de la energía.
11 Papel de la IoT en el sector de las energías renovables.

Módulo 4. Liderazgo positivo

01 La inteligencia emocional del líder. Un reto colosal para un mundo en crisis.
02 El líder en época de innovación y de profundos cambios.
03 Liderar con sentido es liderar con valores. Misión, visión y operativa.
04 Liderar personas es esencial conocer biología y conducta del individuo y del grupo.
05 Creando y ejecutando estrategia para obtener mejores resultados de negocio con la gestión del conocimiento en la innovación.
06 Comunicación pública y desarrollo de presentaciones eficaces.
07 Liderar el impacto mediático. Comunicación con medios de prensa.

Denominación de la asignatura: Trabajo Fin de Máster
Créditos ECTS: 10
Carácter de la asignatura: Obligatoria
Materia a la que pertenece: Trabajo Fin de Máster

"Nunca consideres el estudio como una obligación, sino como una oportunidad para penetrar en el bello y maravilloso mundo del saber" - Albert Einstein