IMF Business School

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Maestría en Inteligencia Artificial

La carrera Maestría en Inteligencia Artificial es una de las Especializaciones de Ingeniería y Tecnología que dicta IMF Business School.

Duración: 1 AÑOS.

El título de Maestría en Inteligencia Artificial es el título que otorga IMF Business School para la carrera de Maestría en Ingeniería.

Descripción del Programa:

En los últimos años se han producido grandes avances en el desarrollo e implantación de la inteligencia artificial en proyectos empresariales. Las empresas que hacen un uso masivo de datos (Big Data) deben comenzar a usar deep learning para mejorar su rendimiento y acciones en el mercado. Se calcula que en 2022 el trabajo de una de cada cinco personas estará relacionado con la inteligencia artificial

El máster en Inteligencia Artificial tiene como objetivo proporcionar una formación completa en el ámbito del empleo de las herramientas de Aprendizaje Profundo y Machine Learning en la gestión y toma de decisiones en diversos contextos. Se pretende que el alumno conozca la problemática general de la modelización automatizada y las enormes aplicaciones que esta permite.

Este Máster se imparte por la Universidad Católica de Ávila (UCAV) en colaboración con Vector ITC Group, grupo tecnológico digital 100% de capital español, que apuesta por la innovación y la tecnología en las empresas y que cuenta con personal cualificado en los diferentes ámbitos de la transformación digital y la inteligencia artificial.

Perfil Profesional:

Según un reciente informe de Gartner, la inteligencia artificial creará 2 millones de empleos hasta 2025. Esta consultora incluye el AI engineering entre las 10 tendencias tecnológicas de alcance estratégico más importantes para 2021.

Según la prestigiosa consultora McKinsey, en 2025 el potencial de las distintas aplicaciones de la Inteligencia Artificial supondrá el 11% de la economía mundial, en áreas como Internet Móvil, Internet de las Cosas, automatización de trabajos basados en conocimiento, conducción autónoma, smart robotics, agentes virtuales, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial, así como aplicaciones verticales para la salud, finanzas, seguros, logística, telecomunicaciones, energía.

Al finalizar este máster en inteligencia artificial podrás trabajar como:

  • Consultor Datamining.
  • Data Scientist.
  • Machine Learning Scientist.
  • Machine Learning Specialist.
  • Consultor NLP (experto en procesamiento de lenguaje natural).
  • Language Data Analyst.
  • NLP engineer.
  • Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning Engineer.
  • Responsable de Inteligencia Artificial (CAIO).
  • Head of Data, AI & Analytics.
  • AI Developer.
  • Arquitecto de Sistemas de Inteligencia Artificial.
  • Ingeniero en visión artificial.
  • Robot interaction expert.
  • Consultor de automatización de procesos empresariales.
  • Emprendimiento

Plan de estudios:

MÓDULO 1 - Introducción

  1. Evolución de la Inteligencia Artificial
  2. Fundamentos de Machine Learning y Redes Neuronales
  3. Introducción a Python y a R
  4. Estadística para la IA

MÓDULO 2 - Machine Learning: Aprendizaje

  1. Aprendizaje Supervisado
  2. Aprendizaje No Supervisado
  3. Aprendizaje Reforzado

MÓDULO 3 - Machine Learning: Modelos

  1. Modelos de Clasificación
  2. Modelos de Regresión
  3. Modelos de Predicción
  4. Optimización de modelos

MÓDULO 4 - Deep Learning

  1. Introducción a Deep Learning: Python, Keras y Tensorflow
  2. Sistemas neuronales
  3. Redes de un sola capa
  4. Redes multicapa
  5. Estrategias de aprendizaje

MÓDULO 5 - NLP

  1. Procesamiento del lenguaje natural
  2. Reconocimiento de patrones
  3. Descubrimiento de información en textos
  4. Automatización de principales procesos en la relación con el cliente: reconocimiento de voz, texto e imágenes

MÓDULO 6 - Bots

  1. Bots autónomos
  2. Visión por computador
  3. Robótica y percepción computacional
  4. Principios de la locomoción robótica

MÓDULO 7 - Minería de datos

  1. Redes bayesianas
  2. Minería de datos

MÓDULO 8 - Data Science

  1. Fuentes y visualización de información
  2. Adquisición y Transformación de datos
  3. Análisis de Datos no Estructurados
  4. Programación en Data Science

MÓDULO 9 - Aplicaciones a Negocio

  • Seminarios y ponencias sobre aplicaciones de IA a diversos negocios

MÓDULO 10 - Trabajo Fin de Máster


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