Descripción

El Máster en Inteligencia Artificial for Business de EAE Business School ha sido creado para profesionales innovadores, que quieran implementar en las organizaciones las más novedosas técnicas y formas de trabajo basadas en sistemas de IA.

Este programa en IA te ofrece una experiencia íntegra, cubriendo los aspectos técnicos detrás de los sistemas inteligentes, el aprendizaje profundo, la gestión de datos y las plataformas de desarrollo.

Además, te capacita para liderar, afrontando y evaluando los beneficios y las consideraciones de estas herramientas ante una variedad de escenarios de negocio.

Dirigido tanto a profesionales que desean conocer las técnicas y herramientas de la IA para mejorar el proceso de toma de decisiones y tener una visión más global del negocio, como a todas aquellas personas que, habiendo desarrollado estudios previos en áreas técnicas, deseen fortalecer sus conocimientos sobre el negocio y poder desarrollar una carrera en puestos de liderazgo.

Descubre y profundiza en esta técnica revolucionaria en una escuela de negocios, a través de una metodología que potencia tu talento y una experiencia de alumno enriquecedora.

Objetivos

  • Desarrollar una comprensión profunda de los fundamentos teóricos de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, incluyendo conceptos matemáticos y algoritmos clave.
  • Adquirir habilidades prácticas en la implementación y programación de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo utilizando herramientas de IA & DL más populares
  • Aprender a aplicar técnicas de IA y aprendizaje profundo en una variedad de dominios, como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, robótica, entre otros.
  • Investigar y resolver problemas de IA de vanguardia mediante la aplicación de métodos avanzados y experimentación práctica.
  • Adquirir conocimientos en ética y regulación de la inteligencia artificial, así como en la toma de decisiones éticas en el desarrollo de sistemas de IA.
  • Comprender cómo la IA y el aprendizaje profundo impactan en la industria y la sociedad, incluyendo sus implicaciones económicas y sociales.
  • Desarrollar habilidades de trabajo en equipo y colaboración en proyectos interdisciplinarios que involucren la IA y el aprendizaje profundo.
  • Familiarizarse con las últimas tendencias y avances en investigación y desarrollo en el campo de la IA y el aprendizaje profundo.
  • Preparar a los estudiantes para roles de liderazgo en empresas, instituciones de investigación o en el emprendimiento en el campo de la inteligencia artificial.
  • Fomentar la capacidad de los estudiantes para comunicar de manera efectiva los conceptos y resultados relacionados con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo tanto a expertos como a audiencias no técnicas.

Programa

Modulo 1 – Artificial Intelligence as a Business & Technological Disruptor

Inteligencia Artificial y Machine Learning: Aplicaciones empresariales y su impacto en negocio – 6 ECTS

Resolución de problemas de IA: Cómo aprenden las máquinas: razonamiento automático y planificación
Transformación de la empresa implementando la Inteligencia Artificial en la cadena de valor y las áreas funcionales de la empresa
Productos y servicios inteligentes: las capacidades que proporciona la IA y la búsqueda de nuevos modelos de negocio y mercados
Operaciones inteligentes: combinación de la IA con soluciones de automatización, para habilitar el autoaprendizaje
Funciones de soporte corporativas inteligentes (seguridad, RRHH, tecnología, etc.): el uso de la IA para aumentar la inteligencia humana y mejorar la toma de decisiones
 

Ética y Modelos de IA Basados en el Cliente- 6 ECTS

  • Ética en la IA, ¿dónde está el límite? 
  • Customer Experience & Customer Journey: Personalización de Contenidos, Interfaces Conversacionales y Explotación de Datos en Tiempo Real
  • Interacción inteligente: la optimización de la experiencia de cliente a través de la hiperpersonalización, interfaces conversacionales y explotación de datos en tiempo real
  • Venta y Servicio: Upselling/Cross Selling, Chatbots y Asistentes Inteligentes
  • From DataScientist to Full Stack DataScientist

Módulo 2 – Artificial Intelligence Tools & Techniques

Data Engineering – 6 ECTS

  • Ingeniería de datos
  • Técnicas de limpieza y preparación de datos para su análisis inteligente
  • SQL
  • Diseño y aplicabilidad de algoritmos
  • Diseño de apps
  • Programación orientada a objetos
     

Generación de Aplicaciones Machine Learning: Algoritmos, Predicciones y Decisiones- 6 ECTS

  • Modelos Lineales
  • Modelos basados en árboles de decisión
  • Generación de aplicaciones basadas en Machine Learning
  • Riesgos y limitaciones
  • Validación Cruzada
  • Series temporales
     

Deep Learning y Redes Neuronales – 6 ECTS

  • Diseño de redes neuronales
  • Entrenamiento de redes neuronales
  • Modelos pre-entrenados y aprendizaje por transferencia
  • Keras, TensorFlow y PyTorch
     

Procesamiento de Lenguaje Natural e Imágenes – 6 ECTS

  • Normalización de textos y análisis sintáctico de dependencias.
  • Redes neuronales recurrentes y transformers
  • Repositorios de datasets y modelos pre-entrenados como HuggingFace
  • Modelos generativos
  • Clasificación de imágenes
     

Tecnologías Cloud: Frameworks y Proyectos de IA – 6 ECTS

  • Microsoft Azure, Google Cloud Platform & AWS
  • Servicios de AI basados en APIs
  • Herramientas para el diseño, entrenamiento y gestión del ciclo de vida de sistemas basados en IA
  • MLOps: Docker, Kubernetes, Github, testing, CI/CD

Módulo 3 – Professionals Skills

Liderazgo & Project Management – 6 ECTS

  • Project Management
  • Digital Transformation
  • Metodologías Agile

TFM

Trabajo Fin de Máster – 12 ECTS

  • Proyecto final de temática libre, en el que se deberá desarrollar un modelo basado en IA y/o Machine Learning aplicado a datos reales, usando alguno de los métodos aprendidos.