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Curso de Experto Machine Learning Aplicado. Especialización en Deep Learning (semipresencial)
Cursos superiores

Cursos de Formación FUE-UJI

Modalidad
Semi-presencial

Del 02/11/2020
al 31/03/2021

170 horas

PDF
Curso

Información
de Matrícula

900€

PRESENTACIÓN

El aprendizaje automático (o machine learning) es una técnica que permite que las máquinas aprendan por ellas mismas. Es un campo que está demandando muchos profesionales por la cantidad de aplicaciones posibles que existen hoy en día y por las que se prevé que existirán en los próximos años. De entre todas las técnicas que existen, Deep Learning es una de las más importantes pues es la que se está usando en multitud de aplicaciones reales como el guiado autónomo de vehículos, el reconocimiento de objetos en imágenes y vídeo, la traducción de idiomas en línea, entre muchas otras.

 

A QUIEN SE DIRIGE
  • Licenciados/graduados de las titulaciones de informática, matemática computacional, ingeniería industrial, etc. Cualquier titulación en la que el desarrollo profesional implique el desarrollo de aplicaciones en el campo del aprendizaje automático. El curso también es de interés para estudiantes recién graduados o en el último curso que deseen completar su formación.
  • Estudiantes de las titulaciones de grado que tenga pendiente de superar menos de treinta créditos ECTS (incluyendo el trabajo Final de Grado). Nota: Este estudiantado no podrá optar a ningún certificado ni a la expedición del título propio hasta que no se obtenga la tituación correspondiente.
  • Profesionales del sector que, sin poseer título universitario, acrediten suficiente experiencia profesional (al menos tres años) como directivos o empleados en empresas o instituciones vinculadas al ámbito de estudio.
DATOS DEL CURSO

Duración: 17 créditos
Fechas: de 2 de noviembre 2020 a 31 de marzo de 2021
Modalidad: Semipresencial
Horario: viernes de 16 a 21 horas y sábados 9 a 14 h
Lugar: FUE-UJI. Edificio de Consejo Social. Campus de Riu Sec. Universitat Jaume I. (Ver mapa)
Teléfono de contacto: 964 38 72 09

-Recomendamos a los alumnos de que dispongan de su propio portátil-

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OBJETIVOS

Durante el curso el alumnado adquirirá las siguientes competencias:

  • Conocer las principales técnicas existentes y sus aplicaciones reales.
  • Desarrollar aplicaciones de machine learning usando las herramientas que usa la industria.
  • Saber aplicar la técnica correcta dado un problema concreto.
  • Ampliar los conocimientos de python especialmente los paquetes: sklearn, numpy, etc.
  • Desarrollar aplicaciones de Deep Learning usando tensorflow y pytorch.
METODOLOGÍA

El curso será semipresencial proporcionando al alumnado materiales que le permitirán seguir los distintos módulos. Las sesiones presenciales se aprovecharán para discutir sobre el funcionamiento de las diferentes técnicas, para resolver ejercicios prácticos y para resolver dudas prácticas.

PROGRAMA

M1: Introducción a Machine learning (6 créditos)
El objetivo de este primer módulo es dar al alumno/a una introducción al problema del machine
learning incidiendo en su aplicación a problemas reales. La metodología que se aplicará será de
carácter práctico, explicando el fundamento de las técnicas, pero sin entrar en excesivo detalle de su
funcionamiento interno. De esta forma se podrá dedicar más tiempo a explicar cómo se usan y que
tipo de problemas reales pueden resolver.
Algunas de las cuestiones que se tratarán son las siguientes:

  • Tipos de problemas de machine learning
  • Aprendizaje supervisado: técnicas de clasificación y regresión
  • Aprendizaje no supervisado: técnicas de agrupamiento.
  • Sistemas de recomendación
  • Aplicación de técnicas de Machine learning a problemas reales


M2: Machine learning con python (6 créditos)
El segundo módulo tiene como objetivo la práctica de todos los conceptos vistos en el primer
módulo usando un conjunto de bibliotecas para python. Se mostrarán las bibliotecas más utilizadas
en las aplicaciones reales.
Algunas de las cuestiones que se tratarán son las siguientes:

  • Bibliotecas numpy, pandas y skilearn.
  • Servicios de Amazon y Google en la nube para aplicaciones de ML.
  • Despliegue de aplicaciones con Spark.


M3: Deep learning (6 créditos)
El tercer módulo está dedicado en exclusiva a deep learning. Al igual que en el módulo 1, se usará
un enfoque eminentemente práctico para aprender a realizar aplicaciones como las que se están
usando en aplicaciones actuales. Se usarán las librerías que se están usando en la actualidad como
tensorflow y pytorch.
Algunas de las cuestiones que se tratarán son las siguientes:

  • Introducción a las redes neuronales
  • Redes neuronales profundas
  • Redes convolucionales
  • Redes recurrentes
  • Autoencoders

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DIRECTOR ACADÉMICO

D. Oscar Belmonte Fernández

Doctor en Ciencias Físicas por la Universitat de València. Profesor Titular de Universidad en el departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos (http://www3.uji.es/~belfern/). Imparte docencia en el grado en Informática y en el Masters' Degree in Geospatial Technologies.

Sus intereses en investigación es el Aprendizaje Automático (Machine Learning) para el desarrollo de Entornos Inteligentes, y en particular, la localización en interiores y los servicios que se pueden proporcionar sobre esta tecnología.
 

PROFESORES

D. Raúl Montoliu Colás 

Doctor en Sistemas informáticos avanzados por la Universidad Jaume I (UJI).

Trabaja como Profesor contratado doctor en el departamento de Ingeniería y Ciencia de los computadores de la Universidad Jaume I, y como investigador del Instituto de Nuevas tecnologías de la imagen (INIT) dentro del grupo “Machine learning for Smart environments”.  

Sus principales líneas de investigación consisten en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a diferentes tipos de problemas, como por el ejemplo para dar soporte a sistemas de localización en interiores, en problemas de e-salud, al análisis de vídeos deportivos o a su aplicación al mundo de los videojuegos. http://www.raulmontoliu.com


D. Emilio Sansano Sansano

Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Valencia y Graduado en Ingeniería Informática por la Universidad Nacional de Educación a Distancia.

Profesor asociado del departamento de Ingeniería de Sistemas Industriales y Diseño e investigador en el Instituto de nuevas tecnologías de la imagen (INIT).

Sus intereses en investigación incluyen Machine Learning y Deep Learning aplicados al desarrollo de tecnologías y servicios sobre reconocimiento de actividades humanas.


D. Sergio Aguado González

Ingeniero Informático por la Universidad Jaume I de Castellón. Socio fundador y CTO de Soluciones Cuatroochenta S.A. (https://www.cuatroochenta.com.), consultora tecnológica nacida en Espaitec con sede en España y presencia internacional en países tales como Panamá, Italia, Colombia. Cuenta con un equipo de más de 100 personas y aplica el Big Data en varios desarrollos para poder obtener métricas de valor para sus clientes. Apasionado de la tecnología en general y de la IA en particular.

 

 

 

INFORMACIÓN SOBRE LA MATRÍCULA

IMPORTE DE LA MATRÍCULA

900€ (300 euros de reserva de plaza +600 euros resto de matrícula)

Tarifa alumni SAUJI Premium. Consulta condiciones.

DOCUMENTACIÓN QUE HAY QUE APORTAR

  • 1 Fotocopia del título
  • 1 copia del Expediente Académico
  • Curriculum Vitae
  • 1 fotografía a color.
  • 1 fotocopia del DNI (alumnos extranjeros, NIE o pasaporte).
  • Justificante del ingreso de 300 € como reserva de plaza
  • Número de cuenta para hacer efectiva la domiciliación bancaria
MODALIDADES DE PAGO                                                               

Los alumnos que deseen matricularse en este Curso de Experto, deben efectuar en el momento de la matrícula, un ingreso de 300 € a cuenta, en concepto de reserva de plaza y cumplimentar el "Formulario de Inscripción".
                          Nº de cuenta: ES64- 2100-4236-14-2200003795 (Entidad: La Caixa)

Resto del pago de la matrícula

1.  Ingreso/Transferencia Bancaria: Nº de cuenta: ES64-2100-4236-14-2200003795 (Entidad: La Caixa)

2. Domiciliación bancaria: Junto a la documentación que hay que aportar a la hora de realizar la matrícula se deberá entregar un número de cuenta para poder hacer efectivo la domiciliación bancaria, que se realizará al inicio del Curso.

3. Existen fuentes de financiación personalizadas

 

Los diplomas de especialización tienen una carga lectiva de entre 30 y 60 créditos ECTS, mientras que los títulos de experto o experta son de menor carga lectiva y comprenden entre 15 y 29 créditos ECTS.

En la Fundación Universitat Jaume I-Empresa
Área de Formación
Edificio Escuela de Doctorado y Consejo Social.
Campus del Riu Sec. Universitat Jaume I.
12071 Castellón de la Plana
Teléfono: (+34) 964 387 209/222. formacion@fue.uji.es

La preinscripción y matrícula se realizan durante los meses de junio y julio (el primer plazo) y septiembre y octubre (el segundo plazo). La preinscripción se puede realizar online a través de dicho apartado en la página web de cada curso. Para formalizar la matrícula se deberá enviar la documentación que requiera cada curso, así como realizar el pago del mismo.

Además de la solicitud de admisión se deberá presentar: 1 fotocopia del título; expediente académico; curriculum vitae; 1 fotografía; 1 fotocopia del DNI (alumnado extranjero, NIE o pasaporte); justificante del ingreso de 300 € como reserva de plaza. La documentación se puede entregar presencialmente a las oficinas de la FUE-UJI o enviar por correo electrónico a formacion@fue.uji.es.

En caso de titulación no homologada la decisión de acceso recae sobre la dirección del curso de especialización o título de experto o experta.

Todos los cursos que sean de modalidad presencial se llevan a cabo en el Edificio de la Escuela de Doctorado y Consejo Social, dentro del recinto de la Universitat Jaume I, en el campus del Riu Sec.

El pago debe realizarse de manera íntegra antes del inicio del curso. Al realizar la preinscripción se abonará una cantidad fija como reserva de plaza y el resto del importe se abonará íntegro antes de comenzar el curso.

Sí, es obligatoria la asistencia a las clases, de la que habrá un seguimiento de entrada. El porcentaje de faltas permitido es el 20 % de las horas presenciales que se imparten en el curso.

El estudiantado de las titulaciones de grado que tengan pendiente menos de 30 créditos ECTS (incluyendo el trabajo de final de grado) podrán cursarlo. Pero este estudiantado no podrá optar a ningún certificado ni a la expedición del título propio hasta que no se obtenga la titulación correspondiente.

Podrán acceder al curso los profesionales del sector que, sin poseer el título universitario, acrediten suficiente experiencia profesional (al menos tres años) como directivos o empleados en empresas o instituciones vinculadas al ámbito de estudio.

Sí, siempre que aparezca en el plan de estudios del curso. Las prácticas suelen ser un complemento formativo adicional a la programación académica, por lo que no es necesario que todas las personas matriculadas las lleven a cabo.

Los créditos de las asignaturas se corresponden con créditos ECTS (European Credits Transfer System). Es una forma de medir la duración de los estudios universitarios y cuya equivalencia es 1 crédito=25 horas de dedicación.

Dependiendo de cada curso se ofrecerá la posibilidad de recuperar la asignatura en caso de suspenso en la primera oportunidad. Al inicio de cada curso se concretarán cuáles son las pruebas de evaluación durante el curso académico. Es necesario aprobar todas las asignaturas del curso para obtener el título del mismo.

Es una plataforma electrónica donde se añade todo el material necesario para cursar el máster, a la que se tiene acceso durante todo el curso académico mediante un nombre de usuario que se le proporciona a cada participante.

Los títulos propios los expide la rectora de la Universitat Jaume I en modelos normalizados.

Las tasas de emisión de título o certificado que acredite la realización del curso por parte de la Universitat Jaume I no están incluidas en el importe de la matrícula.

BONIFICADO POR LA FUNDAE

La formación de la FUE-UJI puede ser bonificable a través de la FUNDAE para la formación en el empleo (FTFE).

Para poder acceder a las ayudas para formación se deben cumplir esencialmente los siguientes requisitos:

  1. La persona participante debe ser un trabajador por cuenta ajena, (no autónomos ni administraciones públicas).
     
  2. La formación debe ser pagada por la empresa.
     
  3. La empresa debe tener ubicación en el territorio español.

Toda empresa dispone cada año de un crédito para gastar en formación. Para calcular dicho crédito hay que considerar dos factores:

  1. Plantilla media del año anterior.
     
  2. Importe (total) de las bases de cotización por contingencias profesionales pagadas por la empresa en el año anterior.

A partir de ahí, y en función del número de personal en plantilla, se aplicará un porcentaje de bonificación.

El coste máximo bonificable de cada curso dependerá del número de personas participantes, la modalidad y duración del curso.

Si tienen pensado realizar algún curso de los que ofrecemos en el catálogo de la FUE-UJI y quieren bonificarse, pueden ponerse en contacto con formacion@fue.uji.es  o al teléfono 964 387 212 y estaremos encantados de asesorarles

Si decides hacer un Curso de Postgrado con nosotros dispondrás de tu carné de estudiante de la Universitat Jaume I y de todos los beneficios que esto supone.

UN CAMPUS ÚNICO. La UJI ofrece toda su formación reglada en un único campus, moderno y atractivo, que permite unas relaciones humanas más próximas. El campus cuenta con unas modernas instalaciones que concentran actividades académicas e investigadoras, culturales y sociales que enriquecen la vida universitaria. http://www.campus.uji.es.

PRÁCTICAS EN EMPRESAS Y EMPLEO. La Oficina de Inserción Profesional y Estancias en Prácticas (OIPEP) lleva a cabo otras acciones como la orientación y formación para el empleo, realización de ferias y jornadas de empleo, intermediación laboral, Observatorio Ocupacional, prácticas internacionales, etc. preocupat@uji.es  

La FUE-UJI gestiona el programa de prácticas extracurriculares voluntarias para estudiantado de postgrado, asimismo también se ocupa de las becas para titulados y tituladas universitarios en empresas. Dispone de una bolsa de empleo de titulados y tituladas de postgrados propios.

BIBLIOTECA. El alumnado matriculado en los másteres y cursos de especialización de la UJI tiene acceso a los más de 500.000 ejemplares de la Biblioteca, así como a las 54.000 revistas electrónicas y los 5.500 DVD disponibles. El Centro de Documentación – Biblioteca es un centro de recursos de información que se ubica en un único edificio y cuenta con diferentes espacios y equipos adaptados a distintas modalidades de estudio e investigación (2.100 espacios de lectura y más de 90 salas de trabajo en grupo), con un amplio horario durante todo el año. 

biblioteca@uji.es – https://www.uji.es/serveis/cd/

CURSOS DE IDIOMAS. La UJI dispone del Centro de Autoaprendizaje de Lenguas (CAL) donde pueden estudiarse lenguas extranjeras y donde se realizan cursos presenciales de distintos idiomas, entre ellos cursos intensivos de español para extranjeros y catalán. También se organizan grupos de conversación de las diferentes lenguas para perfeccionar la expresión oral.

SERVICIO DE DEPORTES. El Servicio de Deportes es la unidad encargada de procurar a la comunidad universitaria un bienestar añadido por medio de la formación y mejora de la condición física. El fomento de la actividad física y deportiva favorece el desarrollo de bienes y valores relacionados con la salud, los hábitos higiénicos, la competitividad y la mejora de la calidad de vida, como complemento necesario a la actividad académica normal. se@uji.es – www.uji.es/serveis/se/

NUEVAS TECNOLOGÍAS. La UJI impulsa la innovación en todos sus ámbitos y es pionera en la utilización de las nuevas tecnologías dirigidas al estudiantado: 100 % de aulas multimedia, acceso wifi gratis a Internet en el campus, numerosas aulas de informática de acceso libre, préstamo de ordenadores portátiles y cámara de video, etcétera.

AULAS MULTIMEDIA. Las aulas del campus de la UJI disponen de las más modernas tecnologías para la docencia de los cursos de postgrado. El profesorado dispone de equipamiento audiovisual y multimedia integrado en la mesa del aula que facilita considerablemente el proceso de enseñanza-aprendizaje.

FORMATO PARA AMÉRICA LATINA

Si eres alumno de América Latina y estás interesado en realizar este programa formativo, no dudes en ponerte en contacto con nosotros, disponemos de:

  • Distintas modalidades: presencial intensiva, online o Live Learning.

  • Horarios adaptados

  • Alojamiento a precios especiales para estudiantes.

Para más información envíanos un correo electrónico a formacion@fue.uji.es indicando:

  • Nombre y apellidos

  • Master/curso en el que estás interesado

  • Correo electrónico de contacto

  • País

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Silvia
Silvia Membrilla

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Andrea Navarro

Teléfono: 964 38 72 12
formacion@fue.uji.es

Reyes
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Teléfono: 964 38 72 10
formacion@fue.uji.es

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