Maestría en Inteligencia Artificial

Titulación Propia de la Universidad Alfonso X el Sabio

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Comienza el 31 de Marzo de 2020
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DÍASHRSMINSEG

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FIN

31 de Marzo de 2021

Fecha de finalización

CRÉDITOS

60 Créditos ECTS

Metodología on line

PRECIO

4.490 euros

Precio del curso completo

Fórmate con Structuralia, la escuela de formación líder en el mundo de habla hispana en los sectores de la Construcción, Infraestructuras, Energía e Ingeniería.

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¿Por qué cursar Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos?

Este Máster de Inteligencia Artificial (IA) está pensado para dar respuesta a las nuevas necesidades de conocimiento y formación que han surgido en este ámbito ante el auge vivido en los últimos años de modelos, algoritmos y empresas que se dedican a la Inteligencia Artificial.

El sector de la IA tendrá un volumen de negocio a nivel global de unos 16 trillones de dólares para el 2030

Maestría en Inteligencia Artificial

Programa

MODULO I: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

  • Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Breve historia de la IA: del mito a la realidad
  • Conceptos clave, agentes y representación del conocimiento
  • Resolución de problemas: Razonamiento automático y búsqueda
  • Aprendizaje automático: Supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo I
  • Aprendizaje automático: Supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo II
  • Big Data: Aprendiendo con millones de datos
  • Interacción humano-máquina: Visión artificial y procesamiento del lenguaje natural
  • El futuro de la IA: cuestiones éticas y diversidad


MODULO II: PREPARACIÓN DE DATOS DE AUTOSERVICIO. EXCEL, TALEND Y TRIFACTA

 

  • Preparación de datos
  • Excel
  • Talend data preparation
  • Trifact Wrangler

MODULO III: DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING 

  • Introducción
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Deep Learning

 

MODULO IV: DATA MINING AVANZANDO

  • Bloque I: Deep Learning Supervisado 
  • Bloque II: Deep Learning No Supervisado

 

MODULO V: HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS

  • Trabajando con datos en Power BI Desktop
  • Utilizando DAX en Power BI Desktop                   
  • Generación de informes en Power BI
  • Interactuando con otras herramientas del ecosistema de Microsoft


MODULO VI: EJEMPLOS PRÁCTICOS Y DATATHON

  • Ejercicios  de aprendizaje supervisado: predicción, clasificación, etc
  • Ejercicio NO supervisado: clustering
  • Chatbot conversacional: creación de chatbot simple
  • Visualización: creación de un cuadro de mandos y análisis de datos usando PowerBI (o similar)
  • Todos los ejercicios anteriores serán explicados en profundidad, paso a paso en la documentación desarrollada por autor.
  • Datathon – Este ejercicio será la prueba final del módulo, donde los alumnos tendrán que enfrentarse a un problema real y tendrán que proponer la mejor solución, utilizando la herramienta que más les convenga y el algoritmo que mejor resultados ofrezca.

MODULO VII: TECNOLOGÍAS RELACIONADAS CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

  • Big Data
  • Blockchain
  • RPA
  • IoT

MODULO VIII: METODOLOGÍAS DE IDEACIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

  • Metodologías tradicionales vs metodologías ágiles
  • Human-centered design & innovation
  • Design Thinking
  • Lean Startup
  • Agile y Scrum
  • Introducción a DevOps y SAFE


MODULO IX: IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EMPRESA 

  • RRHH - People Analytics
  • Operaciones – Automatización de procesos, RPA
  • Marketing – Marketing automación, clasificadores de clientes
  • Estrategia - toma de decisiones basadas en datos, cuadros de mandos, predicciones
  • Experiencia de Cliente – chatbots, NPL, asistentes virtuales, etc.
  • IA, Ética y Sociedad 

TRABAJO FIN DE MÁSTER


El programa está sujeto a posibles variaciones / actualizaciones de los contenidos  para mejorar la calidad de los mismos.

Profesorado

DIRECTOR:  NICOLÁS FERNÁNDEZ LÓPEZ 

Nicolás tiene más de 14 años de experiencia internacional en el ámbito de la tecnología, innovación, experiencia de cliente y transformación organizacional. En su actual cargo en Servitelco, Nicolás se encarga de la gestión y mejora de los servicios de atención al cliente en organizaciones. Además es socio fundador de CEXIA, una start-up que ayuda a las empresas a entender y aplicar a la Integencia Artificial a sus modelos de negocio. Así mismo, colabora con escuelas de formación y consultoras de innovación como facilitador de talleres de metodologías ágiles e inteligencia artificial.

 A lo largo de su experiencia profesional y de la mano de grandes entidades como DGT, Metro de Madrid, BBVA, ThyssenKrupp, PwC, ArcelorMittal, EDP o Ericsson, Nicolás ha detectado que muchas empresas tienen dificultades en afrontar los cambios y, transformarse así, en entidades más ágiles, cercanas a los clientes y con un espíritu innovador. Esto lo ha llevado a especializarse en Innovación, Nuevas Tecnologías y Experiencia de Cliente.

 En cuanto a su formación, Nicolás es Ingeniero Superior de Telecomunicación (Universidad de Sevilla) y posee un International MBA por IE Business School. Complementó su formación como facilitador de talleres de Design Thinking  y como experto en Inteligencia Artificial por MBIT. Ha vivido en Finlandia e Inglaterra y trabajado en más de 20 países en Europa, América Latina, Oriente Medio y África.


Alumnos

Los alumnos, a la finalización del Máster, tendrán las competencias necesarias para realizar proyectos de IA, gestionarlos e impulsar esta iniciativa dentro de una organización.

SALIDAS PROFESIONALES (NOMBRE DE CARGOS PROFESIONALES)

Al ser la IA una disciplina transversal que afecta a todas las áreas funcionales de la empresa, este Máster está dirigido a cualquier profesional con inquietud por las nuevas tecnologías. Está especialmente enfocado a aquellos que quieran dirigir proyectos de IA o ponerse al frente de esta iniciativa a nivel organizacional. Adicionalmente, este Máster es muy adecuado para cualquier responsable de departamento que quiera actualizar sus contenidos y no quedarse atrás en relación a esta tecnología que va a afectar a multitud de sectores y áreas de las organizaciones.

Acerca de este curso

El Máster está pensado para que puede ser abordado por cualquier perfil profesional, ya que comenzará desde los fundamentos de la IA y no requerirá gran conocimiento previo de programación y estadística (aunque sí se requiere un conocimiento básico de estas disciplinas). Se estructura en dos grandes bloques: un bloque técnico, donde exploraremos los principales modelos y algoritmos de Machine Learning y Deep Learning; y un bloque aplicado a negocio, donde estudiaremos las principales implicaciones y aplicaciones de la IA en las empresas.

 

OBJETIVOS GLOBALES MÁSTER 

El objetivo global del Máster es que el alumno sea entender, aplicar, gestionar y liderar iniciativas y proyectos de IA en una organización.

Este objetivo global se alcanza a través de los siguientes objetivos parciales:

1.   Comprender realmente qué es la IA, sus límites y sus posibilidades.

2.   Familiarizarse con los lenguajes de programación, herramientas y plataformas más comúnmente usados en los proyectos de IA.

3.   Conocer los algoritmos más usados en Machine Learning y Deep Learning.

4.   Analizar otras tecnologías que surgen en el entorno de la IA y que ayudan a desarrollar modelos de negocio innovadores y diferenciales.

5.   Revisar las principales metodologías para gestionar proyectos de IA.

6.   Entender las implicaciones y aplicaciones de la IA en diferentes áreas funcionales de la empresa.

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