Máster en Inteligencia Artificial
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El Máster en Inteligencia Artificial tiene como objetivo principal acercar los fundamentos de IA a todos aquellos profesionales que ven como las aplicaciones del Machine Learning, en sus sectores, están cambiando la forma de gestionar los modelos de negocio. A través de este programa, los estudiantes adquirirán los conocimientos técnicos necesarios para liderar proyectos de IA. Objetivos específicos El plan de estudios del Máster en Inteligencia Artificial está diseñado para alcanzar los siguientes objetivos específicos: Profundizar en los fundamentos y conceptos clave de la IA, así como en los métodos y técnicas utilizadas para resol problemáticas de negocio. Conocer los principales algoritmos y herramientas relacionados con el Machine Learning, para ser z de implementarlos en la resolución de problemas sin tener conocimientos previos de programación. Desarrollar modelos de IA utilizando los principales frameworks de trabajo existentes en el mercado. Desarrollar aplicaciones prácticas de IA tales como asistentes virtuales y chatbots. Ser z de liderar proyectos de IA, no sólo desde un punto de vista técnico sino también gerencial, desarrollando perfiles multidisciplinares que sepan relacionar y conectar diferentes áreas de negocio y prácticas tecnológicas. Entender el impacto estratégico de la IA desarrollando una visión de negocio para maximizar su ROI. Entender las aplicaciones de la IA en las diferentes Industrias y profundizar en los casos de uso con mayor impacto de negocio. A quién va dirigido Graduados y licenciados en ingenierías técnicas, ADE y ciencias (medicina, matemáticas, física o química). Ejecutivos que desean una inmersión en el impacto de negocio y las nuevas posibilidades que abren estas tecnologías, identificando los elementos necesarios para poder aplicarlas en entornos productivos reales. Responsables y jefes de proyecto que quieran ampliar su cidad de gestión para acometer proyectos relacionados con la IA. Personas con experiencia o vocación en el área de la IA que deseen reforzar su formación académica. Consultores y especialistas del sector de la IA que quieran prepararse, actualizarse y completar su perfil, forjando así su posición competitiva en el mercado. Temario completo de este curso BLOQUE I. Fundamentos de la IA Curso nivelador IA En paralelo al módulo 1, los estudiantes inician el programa de Inteligencia Artificial con este curso nivelador que provee de las bases de conocimiento de programación, algoritmos y matemáticas. En este curso, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso. En este curso, realizarán exámenes tipo test que les servirán como guía para la evaluación de sus conocimientos y será evaluado al final del mismo. Los temas a abordar son: Conceptos básicos de IA. Introducción a la programación. Introducción a los algoritmos en IA. Módulo 1. La IA: fundamentos y principales tecnologías En este módulo el estudiante se introducirá en el mundo de la IA y su aplicación en negocio, abordando temas como: Conceptos claves de la IA. Principales tecnologías IA. La organización “data-driven”. Bases de ejecución de proyectos de IA y su diferencia con la ejecución tradicional de IT. Módulo 2. Impacto socio-económico de la IA En este módulo, el estudiante adquirirá una visión integrada del concepto de IA en el contexto socio-económico actual. En éste, el estudiante á temas como: Impacto económico de la IA e industria 4.0. Impacto de la IA en las personas: consideraciones éticas, sociales y legales. Modelo de adopción y madurez de IA en las organizaciones. IA Maturity Models como herramienta de posicionamiento de las organizaciones. BLOQUE II. Diseño y desarrollo de Modelos de Machine Learning y Redes Neuronales Módulo 3. Introducción al Machine Learning: datos y algoritmos Este módulo introducirá al estudiante en el Machine Learning, proporcionando aquellos conceptos clave para su correcta comprensión. En éste se án temas como: Conceptos clave de Machine Learning. La importancia de los datos. Calidad y gobierno de los datos. Algoritmos Machine Learning: riesgos y limitaciones. Módulo 4. Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones En este módulo se proporcionarán las claves para optimizar el resultado de los modelos de Machine Learning, a la vez que se abordará el proceso vinculado a la minimización de riesgos en la generación de aplicaciones basadas en IA. Los temas que se trabajarán son: Optimización de los modelos. Calidad de datos para una analítica robusta. Generación de aplicaciones basadas en Machine Learning. Módulo 5. Redes Neuronales A lo largo de este quinto módulo, el estudiante se adentrará en el mundo de las Redes Neuronales y á temas como: Arquitecturas típicas. Aprendizaje reforzado profundo. Entrenamiento de una Red Neuronal: TensorFlow Playground. BLOQUE III. Principales arquitecturas de IA Módulo 6. Frameworks de IA En este módulo el estudiante á los principales frameworks de IA que existen actualmente en el mercado. Entre ellos se destacan: Frameworks Open Source. Framework Google IA. Framework Microsoft Cognitive Services. Framework Amazon IA Services. Framework IBM Watson. BLOQUE IV. Implantación de proyectos de IA Módulo 7. Implantación de proyectos de IA (I): metodología En esta primera parte del bloque 4, el estudiante á los aspectos metodológicos de la dirección e implementación de proyectos de IA. Los temas que se abordarán son: Metodología ML: CRISP-DM. Ciclo de vida del contenido. AIOps. Pruebas de regresión. Feedback y mantenimiento. Reutilización y reentrenamiento. Casos y ejemplos prácticos. Módulo 8. Implantación de proyectos de IA (II): recursos materiales y humanos En esta segunda parte del bloque, el estudiante se centrará en la dirección e implementación de proyectos de IA desde el punto de vista de los recursos materiales y humanos. En este sentido, alguno de los puntos que se abordarán en el módulo son: Recursos materiales. Almacenamiento. Computación. Modelos económicos. Infraestructura Cloud. Herramientas. Recursos humanos. Perfiles específicos, e impacto en perfiles tradicionales. BLOQUE V. Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio Módulo 9. Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio En este módulo se introducirá al estudiante en las principales aplicaciones de negocio de la IA. Algunos de los temas que se abordarán son: Interacción inteligente: la optimización de la experiencia de cliente, a través de la hiper-personalización, interfaces consacionales y la explotación de datos en tiempo real. Productos y servicios inteligentes: las cidades que proporciona la IA y la búsqueda de nuevos modelos de negocio y mercados. Operaciones inteligentes: combinación de la IA con soluciones de automatización, para habilitar el auto-aprendizaje. Funciones de soporte corporativas inteligentes (seguridad, RRHH, tecnología, etc.): el uso de la IA para aumentar la inteligencia humana y mejorar la toma de decisiones. Módulo 10. Modelos de IA basados en el cliente En este último módulo del programa se profundizará en las aplicaciones de la IA a los procesos de relación con el cliente. Alguno de los puntos del módulo son los siguientes: Atracción: Redes Sociales y Paid Media. Experiencia: Personalización contenidos y customer journey. Venta: Upselling y cross selling. Servicio: chatbots y asistentes inteligentes. PROYECTO FINAL DE MÁSTER Durante el Proyecto Final de Máster (PFM), el estudiante trabajará mano a mano con una empresa real en el desarrollo de un proyecto. Éste tendrá la opción de realizarlo para su propia empresa o bien escoger entre las opciones planteadas por la escuela. Talleres Durante el Máster en Inteligencia Artificial, el estudiante tendrá la oportunidad de realizar 2 talleres prácticos, divididos en un taller tecnológico y un taller business. Taller Tecnológico. Aplicación sobre lenguaje Python Este taller eleva los conocimientos básicos sobre Python introducidos en el curso nivelador, avanzando en el conocimiento sobre la aplicación de este lenguaje de programación. A lo largo de este taller, los estudiantes, adquirirán una visión práctica sobre la aplicación del lenguaje de programación más utilizado actualmente en el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning: Python. Python es un lenguaje de programación referente en los entornos de Inteligencia Artificial por su facilidad de uso, satilidad y el gran número de librerías disponibles. El crecimiento en el uso de este lenguaje está siendo espectacular gracias, fundamentalmente, a las nuevas tecnologías de Data Science y Machine Learning. Nota: Para poder realizar este taller, es requisito indispensable tener conocimientos en programación. Taller Business. Potenciación de proyectos de Big Data mediante Machine Learning El Machine Learning necesita grandes cantidades de datos para poder funcionar y entrenar los algoritmos que utiliza. En este taller, los estudiantes án los diferentes usos del Machine Learning en el entorno Big Data. Además, este taller permitirá a los estudiantes a dominar cómo la IA se relaciona con el Big Data. ¿Cómo aplicamos el Machine Learning en Big Data? ¿Cómo podemos descubrir patrones en los datos a través del uso del Machine Learning? ¿Qué aplicaciones tiene a nivel empresarial? Como es un taller práctico, los estudiantes trabajarán, a modo de ejemplo, con un caso de uso de marketing digital. En concreto, án cómo se realiza hoy la compra programática de medios digitales y cómo se puede optimizar mediante técnicas de Machine Learning combinada con entornos de Big Data. De esta forma, án el beneficio de negocio que aporta esta combinación de tecnologías y cómo extrapolarlo a otros procesos. Herramientas A lo largo del programa los estudiantes utilizarán, entre otras, las siguientes herramientas: Python Software Software que permite programar en lenguaje Python. Se trata de uno de los lenguajes de programación más usados actualmente. Es un lenguaje multiparadigma. R Software Software de programación integrado por diferentes herramientas, ampliables a través de la descarga de diferentes paquetes, librerías o muestras propias. Es de código abierto. Tensor Flow Biblioteca de software libre que se utiliza para realizar cálculos numéricos mediante diagramas de flujos. PyTorch Paquete de Python diseñado para realizar cálculos numéricos haciendo uso de la programación de tensores. CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) Librería para el Deep Learning basado en redes neuronales profundas. Ésta se basa en el constructo de red computacional, que es un marco unificado para describir diferentes tipos de máquinas de aprendizaje, como redes neuronales profundas, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, etc. Servicios APIS (Amazon) Servicio de AWS que permite crear, publicar, mantener, monitorizar y proteger las API de REST y de WebSocket a cualquier escala. más
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