Máster de Deep Learning e Inteligencia Artificial Máster

Temario del Máster de Deep Learning e Inteligencia Artificial

• BLOQUE 1: DEEP LEARNING
• Introducción al Deep Learning
• Deep Learning vs Machine Learning
• Álgebra para hackers
• Comparación de Frameworks de Deep Learning
• Aprendizaje no supervisado (I). Autoencoders
• Redes convolucionales
• Optimización y Regularización
• Redes recurrentes (no NLP)
• Reinforcement Learning (RL)
• Bayesian Deep Learning
• Aprendizaje no Supervisado (II)
• Sesgos, equidad e interpretabilidad en Deep Learning
• Modelos de atención
• Transfer Learning
• Beyond Deep Learning
• Caso Práctico 1
• BLOQUE 2: PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
• Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
• Tareas básicas del pipeline de NLP
• Aplicaciones de NLP
• Deep Learning aplicado a NLP
• Caso Práctico 2
• BLOQUE 3: INTERFACES CONVERSACIONALES
• Introducción a las interfaces conversacionales
• Introducción a la tecnología para interfaces conversacionales
• Diseño inicial y prototipado
• Implementación de interfaz conversacional de texto
• Testing
• IC y emociones
• Caso práctico 3