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.
Máster en Inteligencia Artificial
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Quién impartirá las clases
Profesores
Nicolás Fernández López
DIRECTOR
Ing. Sup. de Telecomunicación e International MBA. Tiene más de 14 años de experiencia internacional en el ámbito de la tecnología, innovación, experiencia de cliente y transformación organizacional, trabajando para grandes entidades como DGT, Metro de Madrid, BBVA, ThyssenKrupp, PwC, ArcelorMittal, EDP o Ericsson.
Programa del curso
60 ECTS
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
