Inteligencia artificial con Deep Learning

Diploma de curso de formación universitaria

Ámbito: Enxeñería informática e de sistemasCódigo: TCS:1113/3
Área de interés principal: Tecnoloxía | Área de interés secundaria: Transversal

Inicio y fin

27/02/2026 – 08/05/2026

Modalidad

Presencial

Créditos ECTS

4.0 ECTS

Estado

Finalizado

32 plazas

 

Descripción

El curso Inteligencia Artificial con Deep Learning tiene un enfoque eminentemente práctico y está diseñado para aquellos que quieren adentrarse en el mundo del aprendizaje profundo. Se trabajará con el framework Keras, que nos permitirá construir aplicaciones de redes neuronales sin necesidad de conocimientos matemáticos, con solo conocimientos muy básicos de programación. A lo largo del curso, el asistente aprenderá a procesar secuencias y reconocer imágenes con arquitecturas como LSTM, CNN, etc. Además, el curso cubrirá temas como redes MLP, optimización de modelos y evaluación de resultados. Al final del curso, el estudiante tendrá las habilidades necesarias para construir sus propios modelos de aprendizaje profundo y aplicarlos a problemas del mundo real.

 

Director/a:

Amador Rodríguez Dieguez

Teléfono contacto:

986130304

Email contacto:

amador@uvigo.es

Entidad organizadora:

Centro de Posgrado y Formación Permanente

PERÍODO DE INSCRIPCIÓN
Inscripción cerrada
01/12/2025 – 18/02/2026


PERÍODO DE MATRÍCULA
Matrícula cerrada
02/12/2025 – 24/02/2026

Matrícula cerrada

 

 

Modalidad

Docencia presencial/virtual

32 horas

Docencia no presencial

0 horas

Prácticas en empresa

0 horas

Lugar de impartición
Escuela de Ingeniería Industrial (sede campus) y PLATAFORMA DE TELEFORMACIÓN: Moovi

 

Horario

Viernes de 16h a 20h.

(Sin clase 20/03, 27/03 y 01/05 de 2026)

 

 

Precios

Público en general Alumni UVigo Comunidad UVigo
240 € 216 € 204 €

Observaciones a los precios
As persoas en situación de desemprego ou discapacidade recoñecida poderán solicitar o prezo reducido da comunidade universitaria no momento da matrícula.

 

Objetivos

– Conocimiento de los principios en los que se basan las redes neuronales.

– Preparación de datos para ser utilizables por redes neuronales.

– Construcción de las principales arquitecturas de redes neuronales: MLP, CNN, RNN, LSTM, etc.

– Uso de las principales técnicas de optimización de redes neuronales: regularización, normalización, etc.

– Conocimiento y uso de los optimizadores e inicializadores más importantes.

– Conocimiento y ajuste de hiperparámetros

– Uso de funciones de callback en el proceso de entrenamiento de la red.

– Análisis del rendimiento de la red: matriz de confusión, curvas ROC, etc.

 

Destinatarios

Alumnado o profesionales interesados en introducirse en el mundo de la inteligencia artificial y el Deep Learning, con conocimientos muy básicos de programación.

 

Salidas Profesionales

El asistente terminará el curso con capacidad para diseñar, implementar y aplicar técnicas de Deep Learning en cualquier campo profesional.

 

Competencias Específicas

Selección de arquitecturas de redes neuronales en función del problema a resolver

Diseño de redes neuronalesImplementación de redes neuronales

Análisis de rendimiento de redes neuronales

 

Competencias Transversales

Análisis de problemas y evaluación de soluciones

Análisis de información

Programación informática

 

Condiciones de acceso

Tener conocimientos básicos de programación en cualquier lenguaje.

DOCUMENTACIÓN REQUERIDA:

1) Documento de identificación.

2) Copia del título universitario o certificado de estudios previos.

 

Criterios de selección

Orden de preinscripción siempre que cumplan con el criterio de tener conocimientos básicos de programación en cualquier lenguaje propuesto por el coordinador.

 

Metodología

Introducción y conceptos básicos: 0,12 ECTS
Preparación de datos: 0,72 ECTS
Redes multicapa: 0,84 ECTS
Regularización e hiperparámetros: 0,72 ECTS
Redes neuronales convolucionales: 0,80 ECTS
Redes neuronales recurrentes: 0,80 ECTS

 

Asignaturas

id nombre caracter créditos
200374 Inteligencia Artificial con Deep Learning Obligatoria 4.0

 

Profesorado

Análisis de problemas y evaluación de soluciones

Análisis de información

Programación informática

 

Evaluación

Evaluación continua por parte del profesor.

 

Titulación

Diploma de curso de Formación Universitaria en Inteligencia Artificial con Deep Learning