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temario del Máster en Inteligencia Artificial

Temario de la Maestría en Inteligencia Artificial

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Descripción del módulo: Recorrido a lo largo de los conceptos claves de la Inteligencia Artificial, conociendo brevemente su historia y principales enfoques tecnológicos para sentar las bases necesarias para afrontar el resto de módulos.

  1. ¿Qué es la IA? Conceptos básicos, objetivos y tipología.
  2. Cronología y límites de la Inteligencia Artificial.
  3. Métodos y tecnologías fundacionales.
  4. Aplicaciones e impacto en el mundo real.

MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

Descripción del módulo: La Inteligencia Artificial está formada por una constelación de tecnologías y existen diferentes sistemas para clasificarlas. Revisaremos las principales técnicas de Inteligencia Artificial presentes en el mercado y su implementación.

  1. Clasificación de la Inteligencia Artificial.
  2. Aprendizaje supervisado.
  3. Aprendizaje no supervisado.
  4. Aprendizaje por refuerzo.
  5. Deep Learning.

IA EN LA ERA DEL CLOUD COMPUTING

Descripción del módulo: Los servicios de Inteligencia Artificial se ven potenciados en los entornos cloud por la flexibilidad y adaptabilidad que les brindan. Una de las limitaciones de la IA es la gestión de grandes volúmenes de información tanto en periodos de entrenamiento como en escenarios productivos, por lo cual requiere amplios servicios; desde infraestructura a capa aplicativa. 

  1. Introducción al mundo Cloud. Tipos de entorno.
  2. Proveedores Servicios Cloud y Aplicaciones dedicadas a la IA.
  3. Contenedores y microservicios orientados a la IA.
  4. APIs de Visión Artificial y NPL en cloud.

VISIÓN ARTIFICIAL

Descripción del módulo: Una de las ramas más relevantes de la IA es aquella que permite a los ordenadores comprender visualmente la información que reciben de imágenes y videos como lo haría un ser humano. Comprenderemos cómo resolver problemas visuales gracias a las últimas tecnologías de Visión por Computador.

  1. Introducción, objetivos y aplicaciones de la Visión Artificial.
  2. Tecnologías específicas de VA.

    1. Clasificación y detección de objetos.
    2. Seguimiento y segmentación de objetos.
    3. Detección de poses y acciones humanas.
    4. Descripción y etiquetado automático de imágenes y vídeo.
    5. Visión 3D y navegación robótica.
    6. Reconocimiento y extracción de texto.
    7. Generación automática de imágenes.
  3. Aprendizaje profundo aplicado a la visión por computador.

    1. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs).
    2. Redes adversarias generativas (GANs).
    3. Otras estructuras neuronales.
  4. Biometría e Imagen Médica.

COGNITIVE DEVICES

Descripción del módulo: La evolución de los sistemas cognitivos ha creado un nuevo paradigma basado en la Inteligencia Artificial que nos permite analizar grandes volúmenes de datos, automatizar tareas y simular el comportamiento humano. Esta tecnología se desarrolla sobre la combinación de distintos sistemas computacionales que interaccionan entre sí y con los humanos.

  1. Evolución de los sistemas computacionales.
  2. Coprocesadores
  3. Dispositivos y sensores.
  4. Interacción Computador Humano.

PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NLP)

Descripción del módulo: La comprensión del lenguaje humano es uno de los objetivos más importantes dentro de la Inteligencia Artificial. Aprenderemos las diferentes técnicas y objetivos que existen actualmente y sus aplicaciones en negocio.

  1. Procesamiento del lenguaje natural con Deep Learning.
  2. Extracción de entidades, relaciones y descubrimiento de información.
  3. Análisis de tono y emoción en textos.
  4. Aplicaciones

    1. Chatbots
    2. Autocompletación de texto
    3. Traducción automática
    4. Extracción de información relevante de textos y conversaciones

DIRECCIÓN DE PROYECTOS IA

Descripción breve del módulo: Un correcto desarrollo de un proyecto de Inteligencia Artificial comienza por la planificación de recursos, plazos e hitos, y abarca una buena dinámica de trabajo. 

  1. Recursos necesarios para buenas prácticas.
  2. Planificación de proyectos.
  3. Canales de comunicación y frameworks de gestión de proyectos.

    1. Metodologías Agile
    2. Metodologías Waterfall

DESAFÍOS ÉTICOS DE LA IA Y RSC

Descripción del módulo: El aumento progresivo de integración de Inteligencia Artificial en las industrias está planteando nuevos retos éticos y la necesidad de definir códigos de autorregulación dentro de las compañías

  1. Ética en sistemas de IA
  2. Detección de sesgos
  3. Privacidad y protección de datos
  4. Ética empresarial
  5. Roboética: cuando las máquinas toman decisiones

LÍNEAS DE NEGOCIO A DESARROLAR EN PROYECTOS DE IA

Descripción del módulo: Los proyectos de Inteligencia Artificial cubren un amplio espectro de despliegues transversales replicables entre distintas industrias. 

  1. Evolución social y expectativas de la IA.
  2. Análisis predictivo de información.
  3. Asistentes virtuales.
  4. Casos de uso por industria.

    1. Política y medios de comunicación.
    2. Seguridad, banca y seguros.
    3. Salud, alimentación e investigación.
    4. Gaming, conducción y ocio.

Acreditaciones y Reconocimientos Internacionales

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