Presentación

¿Qué lograría tu empresa si todas sus interacciones con la tecnología fueran inteligentes? La IA es una constelación de tecnologías (desde el machine learning hasta el procesamiento del lenguaje natural) que hacen que las máquinas puedan percibir, comprender, actuar y aprender. Hace tiempo abandonó el espectro de la ciencia ficción para colarse en nuestras vidas y, aunque todavía en una fase muy inicial, está llamada a protagonizar una revolución equiparable a la que generó Internet. La gran diferencia reside en que las compañías que tienen implementado un sistema Inteligente pueden analizar un gran volumen de información proveniente de distintas fuentes de información y sin importar el formato del dato en cuestión para generar procesos automatizados inteligentes prácticamente sin la intervención humana.

La IA está presente en la detección facial de los móviles, en los asistentes virtuales de voz como Siri de Apple, Alexa de Amazon o Cortana de Microsoft y está integrada en nuestros dispositivos cotidianos a través de bots (abreviatura de robots) o aplicaciones para móvil, tales como: Lyli, un personal shopper en versión digital; Parla, concebida para ayudarnos con el aprendizaje de idiomas; Ems, diseñada para hacernos un poco más llevadera la ardua tarea de encontrar nuevo piso; o Gyant, un asistente virtual de Facebook que emite ‘diagnósticos’ médicos. El objetivo de todas ellas: hacer más fácil la vida de las personas.

Aplicaciones en todos los sectores

La Inteligencia Artificial destaca por realizar tareas automáticas que por norma general requieren inteligencia humana. A día de hoy la IA es complementaria a la actividad del ser humano, sin embargo, alguno de los usos más comunes es realizar labores difíciles o que requieren mucho tiempo y que anteriormente realizaba el hombre. Un ejemplo claro son los chatbots, que consisten en unas aplicaciones web que pueden usar las empresas y pymes para diferentes servicios como la atención al cliente.

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Los chatbots pueden ser usados para todo tipo de sectores, desde el marketing digital, hasta las comunicaciones, para el comercio electrónico, etcétera. Lo bueno es que son capaces de trabajar 24 horas al día y los 7 días a la semana sin quejarse o tomar un descanso.

El impacto laboral de la Inteligencia Artificial todavía no acaba con la llegada de los chatbots, los asistentes y los tableros de control. También existen programas que ayudan a determinar perfiles de personalidad bien de nuestros clientes o incluso de los trabajadores para mejorar la relación entre ambos. De esta forma, el trabajador es capaz de sentir empatía con clientes y proveedores y la empresa gana en eficacia al poder responder más fácilmente a los gustos y preferencias de los clientes.

Para desarrollar todo este tipo de tecnologías es necesario que las empresas den el salto definitivo a la digitalización. De esta forma, se aseguran una rápida implantación de sus estrategias y el camino recto hacia el éxito de sus objetivos y un rápido crecimiento.

¿Qué estrategias usan las pymes y empresas en nuestro país? ¿Sabías que la banca española está usando soluciones de IA para convertir incidencias en oportunidades de negocio? ¿A qué espera tu empresa para atreverse a entrar en el mundo digital?

Hasta la fecha, no se ha diseñado un ordenador que sea consciente de lo que está haciendo;
pero, la mayor parte del tiempo, nosotros tampoco lo somos.

Marvin MinskyCofundador del laboratorio de inteligencia artificial del MIT
Objetivos

“La inteligencia artificial (IA) es el motor de la revolución industrial 4.0 basada en la automatización en el procesamiento de los datos.”

Inteligencia Artificial y Desarrollo de Negocio

¿Somos conscientes de los retos y principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial?. La inteligencia artificial (IA) es el motor de la revolución industrial 4.0 basada en la automatización en el procesamiento de los datos. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y recursos computacionales con costes asequibles ha permitido entrenar modelos basados ​​en redes neuronales profundas (deep learning), que hasta hace muy poco no estaban al alcance.

El Máster Executive en Inteligencia Artificial y Desarrollo de Negocio está diseñado para alcanzar los siguientes objetivos:

  • Profundizar en los fundamentos y conceptos clave de la IA, así como en los métodos y técnicas utilizadas para resolver problemáticas de negocio.
  • A manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas para la creación de software inteligente basado en lenguajes de programación como Python o R, a través de OpenCV para la visión artificial, NLTK para el procesamiento del lenguaje natural o TensorFlow para el aprendizaje automático, y también la generación automática de planes.
  • Conocer los principales algoritmos y herramientas relacionados con el Machine Learning, para ser capaz 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.
  • La capacidad de integración de los nuevos desarrollos de inteligencia artificial a los sistemas informáticos existentes
  • Ser capaz 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 las aplicaciones de la IA en las diferentes Industrias y profundizar en los casos de uso con mayor impacto de negocio.
Salidas profesionales

“La demanda de perfiles digitales especializados en Inteligencia Artificial (IA) ha aumentado exponencialmente en los últimos años”

Inteligencia Artificial y Desarrollo de Negocio

La demanda de perfiles digitales especializados en Inteligencia Artificial (IA) ha aumentado exponencialmente en los últimos años. Según estudios recientes, el 83% de las empresas crearán nuevos puestos de trabajo gracias al uso de aplicaciones de IA en los próximos años, suponiendo en 2030 en torno al 14% del PIB mundial.

¿Qué empresas necesitan de Profesionales en Inteligencia Artificial? Los sistemas Inteligentes proporcionan una serie de beneficios y ventajas competitivas a las empresas que deciden apostar por implementar una plataforma inteligente dentro de sus procesos técnicos. Hay una gran diferencia entre las compañías que tienen implementado un sistema inteligente de procesamiento de la información y las que no.

Varios sectores industriales ya están aplicando este modelo basado sistemas inteligentes en su día a día, mientras en paralelo las administraciones públicas también desarrollan planes estratégicos para liderar el sector. En todas partes existe el mismo reto: la necesidad de formar profesionales capaces de entender el potencial y oportunidades de estas herramientas, así como su implementación de forma práctica y escalable.

El Máster Executive en Inteligencia Artificial y Desarrollo de Negocio está especialmente concebido para trabajar cómo profesionales en los siguientes perfiles:

  • Desarrollador o Ingeniero en Inteligencia Artificial.
  • Liderar el proceso de transformación tecnológica surgido por esta nueva rama.
  • Cognitive Analyst.
  • Consultor en empresas inversoras en desarrollo de inteligencia artificial.
  • Analista Machine learning / Deep Learning.
  • Auditor de sistemas de inteligencia artificial.
  • Desarrollador de agentes inteligentes.
Características
Estimación de horas para su realización
860 horas
Créditos ECTS

34 créditos

Modalidad de Formación

Formación e-learning personalizada (Live Learning) con clases en Streaming.

Estimación de tiempo de estudio en meses

Tiempo ilimitado. Formación personalizada orientada a objetivos.

Bolsa de Trabajo

Bolsa de trabajo propia de INTECSSA a disposición de los alumnos.

Prácticas Profesionales

Prácticas profesionales garantizadas dentro del programa de estudios.

Convenio de prácticas en formación

Los alumnos pueden realizar prácticas de formación en las empresas mientras estén estudiando.

Bonificación Empresa - Fundae

Las empresas se pueden bonificar esta formación a través de la Fundae (antigua fundación tripartita)

Ayudas al estudio

Infórmese de las ayudas y becas garantizadas que tiene esta formación

Facilidades de Pago

Diferentes modalidades de pago adaptadas al alumno

Temario

El temario de este programa se desarrolla en los siguientes módulos:

1: Entornos y lenguajes de desarrollo

  • R para Inteligencia Artificial
  • Python para Inteligencia Artificial

2: Big data almacenamiento

  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud

3: Deep learning

  • Introducción al aprendizaje automático. Métricas de evaluación.
  • El perceptrón y el perceptrón de múltiples capas.
  • Redes convolucionales, recurrentes y de grafos. Modelos con atención.
  • Entrenamiento para retro-propagación, por población y neuroevolución.
  • Optimización. Normalización por paquetes.
  • Modelos generativos.
  • Transferencia del aprendizaje. Aprendizaje incremental y olvido catastrófico.

4: Análisis predicitivo con machine learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

5: Análisis predictivo con deep learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

6: Computer vision

  • Clasificación de imágenes y vídeos.
  • Detección, seguimiento y segmentación de objetos.
  • Búsqueda visual.
  • Reconocimiento y reconstrucción 3D.
  • Predicción de la atención visual humana.

7: Natural language processing

  • Incrustaciones de palabras y modelos de lenguaje.
  • Procesado de texto.
  • Clasificación y resúmenes de textos.
  • Traducción neuronal.
  • Sistemas de diálogo.
  • Recomendadores.

8: Speech and audio processing

  • Reconocimiento, conversión y síntesis de la voz.
  • Música.
  • Eventos acústicos.
  • Procesado multi-modal del vídeo: audio y visión.

9: Applications

  • Casos reales de aplicaciones de aprendizaje profundo en la industria.
  • Estudio de los Proyectos de investigación de investigadores de prestigio mundial.

10: Proyecto fin de máster

  • Programación en Python para aprendizaje profundo.
  • Entornos de desarrollaremos por aprendizaje profundo: Kera/TensorFlow y PyTorch/Caffe2.
  • Monitorización del entrenamiento de una red: curvas de entrenamiento, uso de recursos de computación.
  • Cargadores de datos. Sincronización entre CPU y GPU.
  • Computación en la nube.

Seminarios gratuitos para los alumnos y máster class de Inteligencia Artificial.

El temario está sujeto a cambios o modificaciones para asegurar que los contenidos estén siempre actualizados a los nuevos cambios tecnológicos que se dan en las tecnologías relacionadas con la Inteligencia Artificial.

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Características