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Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
sin intereses
Centro Líder
formación online
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Master en Computacion Cuantica e Inteligencia Artificial

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

David F

GUIPÚZCOA

Opinión sobre Master en Computacion Cuantica e Inteligencia Artificial

En general bastante bien. El temario es completo, aunque un poco denso. La verdad es que estoy bastante contento con todo.

Helena R

CÁCERES

Opinión sobre Master en Computacion Cuantica e Inteligencia Artificial

Realicé este máster por las salidas profesionales y temario. He aprendido sobre la computación en profundidad. Lo recomiendo.

María M

CASTELLÓN

Opinión sobre Master en Computacion Cuantica e Inteligencia Artificial

La metodología online es lo que más me ha sorprendido. Es la primera vez que realizo una formación así y por fin he podido compaginarlo sin ningún problema con mi trabajo.

Josep T

BARCELONA

Opinión sobre Master en Computacion Cuantica e Inteligencia Artificial

Desde siempre he querido especializarme en el ámbito de la inteligencia artificial. Gracias al curso he aprendido gran cantidad de nuevos conocimientos referentes al sector. En general me ha parecido muy completo.

Hugo N

MADRID

Opinión sobre Master en Computacion Cuantica e Inteligencia Artificial

Me gustaría haber tenido aún más contenido en forma de ejercicios. Los que teníamos me han venido genial para poner el temario en práctica, por eso he echado en falta tener más.
* Todas las opiniones sobre Master en Computacion Cuantica e Inteligencia Artificial, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master computación cuántica

MASTER COMPUTACIÓN CUÁNTICA. Amplía tus expectativas laborales con nuestra formación en la que adquirirás los conocimientos esenciales relacionados con este sector. ¡No dejes pasar esta oportunidad de metodología online y prepárate para alcanzar tus metas profesionales de la forma más cómoda y efectiva!

Resumen salidas profesionales
de Master computación cuántica

Con este Master de Computación Cuántica e Inteligencia Artificial aprenderás que la computación cuántica ha irrumpido en el ámbito corporativo, tecnológico y científico como una rama de la informática que supone una evolución respecto a la informática tradicional. Mediante esta teoría se podrán desarrollar superordenadores con una mayor capacidad de almacenaje y con más posibilidades de crear algoritmos más eficientes. La computación cuántica unida a la inteligencia artificial supone superar los límites de la informática como se había conocido hasta ahora. No es extraño, por lo tanto, que se requiera en la actualidad y aún más en el futuro, contar con profesionales especializados en el master en computación cuántica e inteligencia artificial, para obtener el mayor rendimiento.

Objetivos
de Master computación cuántica
- Aprender a crear algoritmos más eficientes haciendo uso de la computación cuántica y de sistemas de cómputo numérico como Matlab. - Estudiar las diferentes aplicaciones de la física cuántica en el ámbito de la tecnología, la medicina, el transporte, la energía o la electricidad. - Conocer el nexo de unión entre el Big Data y la inteligencia artificial para desarrollar algoritmos para las máquinas. - Manejar TensorFlow para generar aprendizaje automático y el lenguaje de programación Python para desarrollar aplicaciones. - Desarrollar chatbots con ChatterBot y Python o con Chatfuel para Facebook Messenger.
Salidas profesionales
de Master computación cuántica

Finalizado el Master en computación cuántica e inteligencia artificial, habilitará para ocupar puestos como desarrollador o investigador de algoritmos para finanzas, para aplicarlos a la inteligencia artificial, química, la optimización, la inteligencia artificial aplicada a la industria, el análisis de datos, el marketing o la investigación evidenciándose así, el carácter polivalente del master.

Para qué te prepara
el Master computación cuántica

A lo largo del Master en Computación Cuántica e Inteligencia Artificial, se conseguirá dominar herramientas de una u otra área como Matlab, TensorFlow, Python, o Chatterbot, entre otros. De esta forma, ser podrá sacar el máximo provecho de las posibilidades que esta nueva forma de hacer informática aporta a diferentes áreas de aplicación y elevar a las empresas hacia otro nivel de la mano de la inteligencia artificial.

A quién va dirigido
el Master computación cuántica

El Master en Computación Cuántica e Inteligencia Artificial se dirige principalmente a aquellas personas formadas en estadística, matemáticas, informática o telecomunicaciones. No obstante, las innumerables aplicaciones de la inteligencia artificial lo hacen apto también para otros perfiles como la economía o la administración de empresas, entre otros.

Metodología
de Master computación cuántica
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master computación cuántica

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el temario en PDF
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  1. Introducción
  2. Conceptos básicos sobre computadores
  3. Componentes de un computador
  4. Software de un computador
  5. Parámetros característicos del computador digital
  6. Clasificación de los computadores
  7. Breve historia de los computadores
  8. Estudio de los computadores
  9. Computación Científica en supercomputadores
  1. Introducción
  2. Resolución de problemas
  3. Lenguajes de programación
  4. Herramientas de cálculo numérico
  1. Introducción
  2. Acceso a MATLAB
  3. Introducción de matrices
  4. Operaciones sobre matrices y componentes de matrices
  5. Expresiones y variables
  6. El espacio de trabajo
  7. Funciones para construir matrices
  8. Control de flujo programando en MATLAB
  9. Funciones escalares
  10. Funciones vectoriales
  11. Funciones matriciales
  12. Generación de submatrices
  13. Ficheros .M
  14. Entrada y salida de texto
  15. Medidas de eficiencia de algoritmos
  16. Formato de salida
  17. Gráficos en dos dimensiones
  18. Gráficos en tres dimensiones
  19. Elaboración de programas en MATLAB
  1. Introducción
  2. Representación interna de números
  3. Errores debidos a la representación interna de los números
  4. Errores en la realización de operaciones
  5. Algoritmos estables e inestables. Condicionamiento de un problema
  6. Ejercicios complementarios
  1. Introducción
  2. Método de bisección o bipartición
  3. Método de interpolación lineal o Regula Falsi
  4. Método de aproximaciones sucesivas o punto fijo
  5. Método de Newton-Raphson
  6. Método de la secante
  7. Criterios de convergencia para los métodos iterativos
  8. Dificultades a la hora de calcular las raíces de una función
  9. Cálculo de ceros de polinomios
  10. Ejercicios complementarios
  1. Introducción
  2. Métodos directos
  3. Métodos iterativos
  4. Comparación entre métodos iterativos y directos
  5. Introducción a los sistemas de ecuaciones algebraicas no lineales
  6. Ejercicios complementarios
  1. Introducción
  2. Interpolación polinomial
  3. -Series de Taylor
  4. -Interpolación polinómica: forma de Vandermoide
  5. Aproximación por polinomios
  6. Introducción a la interpolación por funciones racionales
  7. Ejercicios complementarios
  1. Introducción
  2. Diferenciación numérica
  3. Integración numérica
  4. Ejercicios complementarios

  1. La ciencia
  2. El Sistema Internacional de Unidades
  3. Física clásica
  4. Física moderna
  5. ¿Qué es la física cuántica?
  1. Nociones básicas sobre la estructura atómica
  2. Introducción al espectro electromagnético
  3. ¿Qué es el espectro electromagnético?
  4. Cuantos de energía. Postulado de Planck
  5. Principio de dualidad. Postulado de De Broglie
  6. Modelo atómico de Bohr
  1. Introducción al efecto fotoeléctrico
  2. La luz como una onda
  3. Explicación de Albert Einstein
  4. El efecto Compton
  5. Frecuencia de la luz y la frecuencia umbral v0
  6. Tendencia de la amplitud de onda
  1. Dualidad onda-corpúsculo. Principio de incertidumbre de Heisenberg
  2. Modelo mecano-cuántico del átomo
  3. Estructura del átomo
  4. Configuración electrónica
  5. Números cuánticos y orbitales atómicos
  1. Núcleo atómico
  2. Masas nucleares
  3. Propiedades de la estructura nuclear
  4. Tamaño de los núcleos
  5. Ley de desintegración radiactiva
  6. Teoría cuántica de la desintegración radiactiva
  7. Desintegración nuclear
  1. ¿Qué es el campo punto cero?
  2. Partículas virtuales
  3. Efecto Casimir
  1. Introducción a las aplicaciones de la física cuántica
  2. Transistor
  3. El láser
  4. Otras aplicaciones de la física cuántica

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Tipos de inteligencia artificial
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

  1. Introducción a la Inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes Inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

  1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
  2. Hardware y software unidos por la Inteligencia Artificial
  3. Inteligencia Artificial y Visión Artificial
  4. Arduino: introducción
  1. Instalación de Arduino
  2. Configurando tu Arduino para Python
  1. Control de Arduino
  1. Manejo de entradas
  2. Entradas analógicas
  1. Salidas analógicas
  2. Valores analógicos en Arduino
  1. Introducción al machine learning
  2. Aprendizaje supervisado
  3. Aprendizaje no supervisado
  1. Redes neuronales y deep learning
  2. Series Temporales
  1. Funciones y parámetros
  2. Variables y constantes especializadas
  3. Estructura de control
  1. Introducción
  2. ¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
  3. ¿Por qué se requieren datos de entrenamiento de IA?
  4. ¿Cuántos datos son adecuados?
  5. ¿Qué afecta la calidad de los datos en el entrenamiento?
  1. Crear red neural paso a paso
  2. Redes neuronales: Aprendizaje
  3. Otras redes neuronales

  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

Titulación de Master computación cuántica

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y CLADEA (Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración)

Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

Master EuroinnovaMaster computación cuánticaCurso Online EuroinnovaTitulación con la APOSTILLA de la HayaMiembro de CLADEA - Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración

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Juan Ríos Jiménez
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Técnico informático en desarrollo de aplicaciones multiplataforma (DAM) con especialización en ciberseguridad. Cuenta con experiencia laboral como programador Full Stack. Apasionado de la rama Ciberseguridad enfocado en seguridad ofensiva. Además, le encanta estar actualizado tecnológicamente y siempre está comprometido por mejorar sus conocimientos.
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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

15%
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Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15%
Beca Amigo

La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master computación cuántica

Información complementaria

Preguntas al director académico sobre el Master computación cuántica

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