Razones para estudiar un máster en Deep Learning

Nos encontramos en los inicios de una revolución industrial y tecnológica, la producida por el desarrollo del Deep learning y la Inteligencia Artificial. Se espera que las aplicación de estos tipos de procesos computacionales se multiplique por 12 hasta el 2020, convirtiendo a los profesionales formados en este ámbito en miembros clave de las nuevas empresas, pero, si esta no es razón suficiente, a continuación puedes encontrar 5 razones por las que estudiar un Máster en Deep Learning.

Presente y Futuro Tecnológico

Los sistemas de aprendizaje profundo ya forman parte de varias de nuestras actividades cotidianas sin que nos demos cuenta, los asistentes virtuales como Siri o Cortana, los sistemas de reconocimiento de voz o de imágenes y de comprensión del lenguaje… todos ellos se basan en complejos procesos de procesamientos Deep Learning.

Esta tecnología permite extraer toda clase de información y resultados de los procesamientos digitales, convirtiéndose, en la era del Big Data, en la base de los sistemas productivos del futuro, transformando los sistemas de trabajo y apoyando la actividad de las personas para impulsar el crecimiento económico. Es por ello que los profesionales formados en un Máster en Deep Learning se están convirtiendo en uno de los profesionales más demandados.

Diversidad de Aplicación

Los ventajas de los conocimientos de un Máster en Deep Learning son aplicables a infinidad de campos, ya que el diseño de algoritmos inteligentes que procesen y elaboren resultados y soluciones de manera autónoma puede implementarse en cualquier sistema de datos con la arquitectura adecuada.

Son tales las posibilidades de aplicación del Deep Learning que encontramos soluciones tecnológicas basadas en aprendizaje profundo en campos tan diversos como el de la medicina, la automoción, las finanzas, el entretenimiento… Todas ellas utilizan los procesos de aprendizaje profundo para mejorar sus servicios y rendimiento.

Conducción autónoma

Los investigadores del ámbito de la automoción emplean el aprendizaje profundo permitiendo la relación computacional con las imágenes, lo que permite detectar automáticamente objetos tales como señales de stop y semáforos.

Investigación médica

El análisis profundo de datos puede utilizarse en medicina para personalizar tratamientos y detectar anomalías, así como para detectar células cancerígenas de manera autónoma. No es extraño encontrar la demanda de profesionales con un Máster en Deep Learning entre las iniciativas de investigación médica más innovadoras.

Automatización industrial

El Deep Learning está ayudando a mejorar la seguridad de los trabajadores en entornos con maquinaria pesada, gracias a la detección automática de personas u objetos cuando se encuentran a una distancia no segura de las máquinas.

Electrónica (CES)

El aprendizaje electrónico se usa en la audición automatizada y la traducción del habla. Por ejemplo, los dispositivos de asistencia doméstica que responden a la voz y conocen sus preferencias se basan en aplicaciones de aprendizaje profundo.

Ventajas en empresas

Pero, además del avance tecnológico, la combinación de las estructuras de Big Data de grandes empresas con los procesos de aprendizaje profundo generan una serie de ventajas estratégicas que cambiarán los sistemas de relación con clientes, las finanzas, los estudios de mercado…

• Mayor conocimiento de las necesidades, gustos y hábitos de compra de los clientes al poder analizar y computar todos sus datos a través de estos algoritmos.
• El deep learning permite mejorar la comunicación y relación con el cliente, registrando e interpretando sus emociones y opiniones y adaptar el trato al usuario
• El uso del Big data junto con las capacidades analíticas e interpretativa del aprendizaje profundo permitirá predecir tendencias y necesidades y ofrecer respuestas personalizadas.
• Predicción y autodefensa en ciberseguridad.
• Mayor productividad y eficiencia al mejorar los tiempos de respuesta.
• Análisis de mercado mucho más completos y actualizados.
• Optimización de los sistemas y procesos logísticos de la empresa.

Renovación profesional

A parte de las ventajas empresariales, un máster en Deep Learning también supone un reto personal y una transformación profesional, habilitándote como especialista en algoritmos y soluciones de aprendizaje profundo que, como ya hemos visto, tiene multitud de aplicaciones.

Un Máster en Deep Learning es accesible, no solo para profesionales del campo técnico, sino también para estudiantes o profesionales del sector económico o médico.

Realizar un máster no solo implica reciclar tus conocimientos y tu profesión, también es la clave para mejorar tu posición en la empresa, ampliar tus responsabilidades y diferenciar tu currículum.

Especificidad Máster en Deep Learning.

La formación en Deep Learning te convertirá en un profesional especializado en la tecnología del futuro y te cualificará como consultor y desarrollador de tecnología Deep Learning, conocedor de los fundamentos formales y las herramientas de aprendizaje profundo.

Como profesional formado en un Máster de Deep Learning podrás programar estructuras de datos, implementar los distintos algoritmos con el propósito de resolver problemas reales y de entender las dificultades de la implementación de dichos algoritmos en la práctica.

Y , lo más relevante, podrás plantear soluciones basadas en Deep Learning desde una perspectiva amplia, con conocimiento formado y profesional de los aspectos éticos y legales y las implicaciones económicas y sociales de la automatización de los procesos en los negocios.

Estas son tan solo 5 de las muchas y variadas razones que puedes encontrar para realizar un Máster en Deep Learning, ya que en un campo tan profundo, progresivo y adaptable encontrarás continuamente nuevas aplicaciones e informaciones con las que trabajar. Si quieres conocer más sobre Deep Learning y sus ventajas podrás encontrar más entradas en nuestro blog. ¡Visítanos!