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. Asimismo, el programa busca profundizar sobre los fundamentos y conceptos clave de la I, conocer los principales algoritmos y modelos estadísticos relacionados con el Machine Learning, desarrollar modelos de IA utilizando los principales frameworks existentes, desarrollar aplicaciones prácticas de IA como asistentes virtuales y chatbots, ser z de liderar proyectos de IA y entender el impacto estratégico de la IA en la empresa. A quién va dirigido El Máster en Inteligencia Artificial está pensado para aquellos profesionales de diferentes sectores que aspiren a acelerar el desarrollo de su carrera profesional y entender el importante rol que está adquiriendo la Inteligencia Artificial en el panorama laboral actual. Los módulos del programa están diseñados para ejecutivos que desean una inmersión en el impacto de negocio y las nuevas posibilidades que abren estas tecnologías comoresponsables y jefes de proyecto que quieran ampliar su cidad de gestión, profesionales con experiencia o vocación en el área o consultores y especialistas del sector que quieran prepararse, actualizarse y completar su perfil, forjando así su posición competitiva en el mercado. Temario completo de este curso Previo al del curso académico, hay un módulo introductorio para facilitar el manejo de la plataforma y establecer un rodaje al modelo de aprendizaje “on-line”. Los módulos se agrupan en cinco bloques conductores sobre los que pivota todo el programa, que son los siguientes: Bloque 1.- Fundamentos de la IA. En este primer bloque, y tras el curso nivelador de IA, se definen los conceptos clave vinculados a la IA, profundizando en los aspectos esenciales de su funcionamiento y el impacto económico del campo. Bloque 2.- Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Redes Neuronales. En este bloque se profundiza en los modelos basados en Machine Learning y Redes Neuronales, así como en su uso práctico. Esto incluye la optimización y evaluación posterior de ambas tipologías de modelo. Bloque 3.- Principales arquitecturas de IA. Se profundiza en los principales frameworks existentes en el mercado para el desarrollo de modelos de IA. Bloque 4.- Implantación de proyectos IA. Se abordalas fases de desarrollo y gestión de proyectos vinculados a las tecnologías de IA, así como el proceso de implementación de las mismas. Bloque 5.- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio. En el último módulo, se introducenlas principales aplicaciones de negocio de la IA, así como el impacto que tienen, tanto desde un punto de vista de negocio como tecnológico. Adicionalmente, se desarrollarán 4 talleres prácticos voluntarios, divididos entre talleres tecnológicos y talleres business, donde el estudiante adquirirá una visión más práctica de los conceptos estudiados a lo largo de los diferentes módulos: - Talleres tecnológicos o Aplicación sobre lenguaje Python o Programación de juegos basada en Machine Learning - Talleres business o Potenciación de proyectos de Big Data mediante Machine Learning o Personalización de contenidos mediante sistemas cognitivos Por último, el programa concluye con un Proyecto de Final de Máster donde el estudiante deberá aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del programa en un proyecto de una empresa real. Bloque I: Fundamentos de la IA Curso nivelador de IA La IA: fundamentos y principales tecnologías Impacto socioeconómico de la IA Total ECTS10 Bloque II: Diseño y desarrollo de Modelos Machine Learning y Redes Neuronales Introducción al Machine Learning: datos y algoritmos Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones Redes Neuronales Total ECTS15 Bloque III: Principales arquitecturas de IA Frameworks IA Total ECTS5 Bloque IV: Implantación de proyectos de IA Implantación de proyectos de IA (I): metodología Implantación de proyectos de IA (II): recursos materiales y humanos Total ECTS10 Bloque V: Implantación de proyectos de IA Aplicaciones empresariales del IA y el impacto en el negocio Modelos de IA basado en el cliente Total ECTS 10 Proyecto Final de Máster – Think Digital Challenge Total ECTS 10 más
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