Maestría en Inteligencia Artificial

Titulación Propia de la Universidad Alfonso X el Sabio

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Comienza el 22 de Julio de 2020
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DÍASHRSMINSEG

INICIO

22 de Julio de 2020

Aprovecha la Oportunidad

FIN

22 de Julio 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: DEEP LEARNING 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: APLICACIONES PRÁCTICAS DE MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING Y DATA SCIENCE 

  • Machine Learning. Implementación de algoritmos en Python y herramientas y/o librerías de Maching Learning
  • Deep Learning. Implementación de algoritmos en Python y herramientas y/o librerías de Deep Learning.
  • Data Science. Análisis y visualización de datos empleando la herramienta PowerBI.
  • Desarrollo de aplicaciones reales. 

MODULO VII: TECNOLOGÍAS RELACIONADAS CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

  • Inteligencia Artificial Introducción
  • Tecnologías de IA en “corto”I
  • Tecnologías de IA en “largo”
  • Impactos de la IA sobre la Empresa

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 Inteligencia 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.

Profesores:

Nerea Luís

Es ingeniera informática y PhD en Inteligencia Artificial. Actualmente trabaja en el equipo de inteligencia Artificial de Singular.

En 2013 cofundó el evento gratuito de divulgación tecnológica T3chFest, con más de 2000 asistentes en la última edición. En 2016 Google la premió con la Women Techmakers Scholarship en la categoría Europea, Oriente Medio y África.Después obtuvo otra beca para acudir a la Grace Hopper Conference en Estados Unidos y eso fue lo que la unió completamente al movimiento ‘Women in Tech’. Desde entonces, participa en eventos promoviendo la inteligencia artificial y la diversidad tecnológica. En enero de 2018 se unió a la Fundación COTEC como experta en Tecnología, Talento y Género, lo cual le ha servido de altavoz para difundir sus iniciativas, ideas y conocimiento en foros con público de diferentes sectores. Ese mismo año también se unió a Ciencia en el Parlamento, donde ha podido hablar en el Congreso de los Diputados sobre Tecnologías Emergentes en el Transporte y las Comunicaciones. En 2019 fue condecorada con la medalla a la orden del mérito civil por la Casa Real. Recientemente fue elegida entre las Top 100 mujeres líderes de España. 

Nerea Sevilla 

BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ADVANCED ANALYTICS. Desarrollo de carrera profesional como experto en la ciencia de datos como generador de valor y conocimiento de negocio. En la actualidad como Responsable de Proyectos de Business Intelligence y BigData dentro de Lanbide, Servicio Vasco de Empleo del Gobierno Vasco/Eusko Jaularitza). Coordinación equipos y desarrollo proyectos de Inteligencia de Negocio y Analítica Avanzada, contribuyendo a la creación de infraestructuras de datos (datawarehouse, data marts, ods y data-lakes) que permitan la gestión del ciclo de vida de los datos corporativos. Desarrollo de los cuadros de mando e informes para diferentes perfiles de negocio, garantizando la calidad y buen gobierno de la información corporativa. Liderazgo en proyectos de analítica avanzada cuyos resultados generan un impacto de calidad en la gestión de procesos y de servicios. 

Alberto Barbado González  

Alberto es científico de datos en la unidad Big Data de LUCA dentro de Telefónica. Su trabajo incluye liderar las propuestas de analítica avanzada e IA dentro de algunos de los productos de software de Big Data desarrollados en la unidad (Luca Comms y Luca Fleet). Junto con ello, realiza investigaciones en el área de Trusted AI, principalmente en IA explicable (XAI), en donde está enmarcando su investigación doctoral dentro de Telefónica.

Posee un título en Ingeniería Industrial superior con especialidad en Automática y Electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), un Máster Universitario oficial en Ciencia de Datos por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y un Máster Universitario oficial en IA Avanzada por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), realizando investigaciones específicamente en áreas de NLP y sistemas de recomendación. 

María Aurora Otero

Ingeniera informática, especialista en Big Data y Business Intelligence, con 10 años de experiencia en el sector de la consultoría informática y el desarrollo tecnológico. Durante los últimos años ha estado involucrada en la gestión y desarrollo de proyectos BI y Big Data basados en tecnología Microsoft, para diferentes áreas de clientes como Telefónica, Real Madrid, Santillana, El País, Diputación de Vizcaya y Gobierno de Navarra.

Actualmente ocupa la posición de Senior Engineer Data & Analytics dentro de Santillana, liderando técnicamente las soluciones de analítica avanzada de las diferentes plataformas educativas online, así como de las herramientas de gestión de campañas comerciales de LATAM.  

Pedro Prieto  

Es abogado y máster en bolsa. Ha desempeñado distintos roles en empresas multinacionales como Microsoft, Morningstar o Telefónica. Fundó una empresa en 2013 que mejoraba la experiencia de compra en los comercios electrónicos segmentando su base de datos y generando nueva información cualitativa. Imparte clases de emprendimiento en distintas escuelas de negocio y esexperto en inteligencia artificial aplicada a la empresa, conocimientos que sigue ampliando con estudios de postgrado y aplicándolos en distintos proyectos.

Sergio Segovia Gonzalez

Doctorado Inteligencia Artificial. Escuela Politécnica Superior. Universidad Autónoma de Madrid.

Ingeniería Industrial Especialidad en Automática, Electrónica y Robótica Industrial. Escuela de Ingenieros Industriales de la Universidad de Valladolid.

En la actualidad, es Jefe de Proyecto - Desarrollo de Equipos especiales de automatica, robotica e inteliogencia artificial para el sector nuclear en ENUSA Industrias Avanzadas, S.A, 


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

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 

El objetivo global del Máster es que el alumno sepa 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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