Ficha del curso

II DIPLOMA DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA SAMSUNG INNOVATION CAMPUS (81531121001-1)

NIVEL:  Diplomas de Extensión Universitaria

CAMPO DE CONOCIMIENTO:  Ingenierías y arquitectura

Descripción:
Aborda programación Python y estadistica y desarrollo de aplicaciones de IA usando como base el lenguaje Python y amplía con visualización, machine learning, deep learning y procesamiento de texto

Proponente:  VICERRECTORADO DE TRANSFERENCIA, EMPRESA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL
Director:  Ezequiel López Rubio    Teléfonos:  617827904  /  951952982
E-mail:  dlopezf@uma.es

Nº plazas:  35
Precio:  1830.00 €

Plazo de preinscripción:  desde   04/08/2025    hasta 04/09/2025

Plazo de matrícula:  desde   04/08/2025    hasta     04/09/2025
1º plazo:  1830.00 €       Fecha:  hasta 04/09/2025       
2º plazo:  0.00 €       Fecha:  hasta 04/09/2025       

Permitido el pago por tarjeta bancaria.

Permitido el pago presencial.

Fecha de inicio de curso:  15/09/2025       Fecha de fin:  17/02/2026      
Lugar:  Campus Virtual
Horario:  16:30-20:30
Requisitos de acceso:
EL ALUMNADO HA DE TENER FORMACIÓN PREVIA EN ALGUNAS MATERIAS CLAVE EN EL ÁMBITO DE LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES. IMPRESCINDIBLE HABER SUPERADO PREVIAMENTE ALGUNA DE LAS DOS EDICIONES DE LA "MICROCREDENCIAL UNIVERSITARIA EN INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN EN PYTHON PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL".

SAMSUNG ELECTRONICS IBERIA, S.A.U. REALIZARÁ UNA CONVOCATORIA PARA QUE LAS PERSONAS INTERESADAS QUE HAYAN SUPERADO ALGUNA DE LAS DOS EDICIONES DE LA MICROCREDENCIAL UNIVERSITARIA EN INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN EN PYTHON PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ENVÍEN SUS CANDIDATURAS Y EVALUARÁ DICHAS CANDIDATURAS. SÓLO SE ADMITIRÁN LAS CANDIDATURAS APROBADAS POR SAMSUNG.

Duracion y creditos ECTS
Docencia teórico-práctica en aula:  0.00 ECTS     
Docencia On-line:  35.00 ECTS     
Prácticas externas en empresas:  0.00 ECTS     
Trabajo fin de titulo:  0.00 ECTS     
Créditos europeos totales:  35.00 ECTS     
Horas de clase presencial:  0.00      
Horas de trabajo del estudiante:  875.00     

Programa:
Módulo 1.- Introduction to Artificial Intelligence
Módulo 2.- Math for Data Science
Módulo 3.- NumPy Arrays for Optimized Numerical Computation & Pandas for Exploratory Data Analysis
Módulo 4.- Probability and Statistics
Módulo 5.- Machine Learning – Supervised Learning
Módulo 6.- Machine Learning – Unsupervised Learning
Módulo 7.- Natural Language Processing and Language Models for Text Mining
Módulo 8.- Neural Network and Deep Learning
Módulo 9 - Various Deep Learning Techniques
: Deep Learning Techniques for Video and Language Intelligence
Módulo 10 - Starting an AI Project
Módulo 11 - Project


Módulo 1.- Introducción a la Inteligencia Artificial
Módulo 2.- Matemáticas para la ciencia de datos
Módulo 3.- Matrices NumPy para cómputo numérico optimizado
& Pandas para análisis de datos exploratorios
Módulo 4.- Probabilidad y Estadísticas
Módulo 5.- Machine Learning – Aprendizaje Supervisado
Módulo 6.- Machine Learning – Aprendizaje no Supervisado
Módulo 7.- Procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguajes para el análisis de textos
Módulo 8.- Redes Neuronales y Deep Learning
Módulo 9 - Técnicas de Deep Learning en videos y lenguajes inteligentes
Módulo 10 - Comenzando un proyecto de Inteligencia Artificial
Módulo 11 - Proyecto final