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Máster de Formación Permanente

Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios

Descubre el impacto estratégico de la IA en el mundo empresarial.

Fecha de inicio
Convocatoria abierta
Precio
7.500 €
Metodología
Online
Duración
10 meses (60 ECTS)
Partner académico

Objetivos

​​La Inteligencia Artificial y el Machine Learning están, cada vez más, presentes en sectores tan diversos como el de la salud, el financiero o el tecnológico, debido a su potencial de impacto en los negocios.

El Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios te prepara para dar respuesta a estos cambios, a través de un plan de
estudios cuyo objetivo es proporcionarte todos aquellos conocimientos necesarios que te permitan afrontar los nuevos retos a los que se enfrontan las empresas actuales, así como ayudaros con el desarrollo de las competencias clave valoradas en el mercado laboral.

El objetivo general del Máster es acercar los fundamentos de IA a todos aquellos profesionales que ven cómo las aplicaciones del Machine Learning, en sus sectores, están cambiando la forma de gestionar los modelos de negocio. A través de este programa, los estudiantes adquirirán los conocimientos técnicos necesarios para liderar proyectos de IA. 

 

 Fintech- reconocido por Forbes

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Fundamentos de IA

Fundamentos de IA
Profundizar en los fundamentos y conceptos clave de la IA, así como en los métodos y técnicas utilizadas para resolver problemáticas de negocio.

Algoritmos de Machine Learning

Algoritmos de Machine Learning
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.

Modelos de IA

Modelos de IA
Desarrollar modelos de IA utilizando los principales frameworks de trabajo existentes en el mercado.

Aplicaciones de IA

Aplicaciones de IA
Desarrollar aplicaciones prácticas de IA tales como asistentes virtuales y chatbots.

Liderar proyectos

Liderar proyectos
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.

Visión de negocio

Visión de negocio
Entender el impacto estratégico de la IA desarrollando una visión de negocio para maximizar su ROI.

Casos de uso

Casos de uso
Entender las aplicaciones de la IA en las diferentes industrias y profundizar en los casos de uso de mayor impacto de negocio.

Procesado de Lenguaje Natural

Procesado de Lenguaje Natural
Profundizar en modelos para el Procesado de Lenguaje Natural y su aplicación para el Negocio, en el contexto de la lengua española.

Fundamentos de IA

Profundizar en los fundamentos y conceptos clave de la IA, así como en los métodos y técnicas utilizadas para resolver problemáticas de negocio.

Algoritmos de Machine Learning

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.

Modelos de IA

Desarrollar modelos de IA utilizando los principales frameworks de trabajo existentes en el mercado.

Aplicaciones de IA

Desarrollar aplicaciones prácticas de IA tales como asistentes virtuales y chatbots.

Liderar proyectos

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.

Visión de negocio

Entender el impacto estratégico de la IA desarrollando una visión de negocio para maximizar su ROI.

Casos de uso

Entender las aplicaciones de la IA en las diferentes industrias y profundizar en los casos de uso de mayor impacto de negocio.

Procesado de Lenguaje Natural

Profundizar en modelos para el Procesado de Lenguaje Natural y su aplicación para el Negocio, en el contexto de la lengua española.

Una vez que completes con éxito tu programa, obtendrás un doble título:

  • Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios por Inesdi Business Techschool
  • Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE).

Empleabilidad

95%
De nuestros Alumni encuentran trabajo en el mundo de la IA.
+3000
Alumnos de Inesdi que realizan prácticas las obtienen gracias al departamento de Carreras Profesionales.
75%
De nuestros Alumni ascienden al finalizar el Máster.

Nuestros alumnos trabajan en

Razones por las que estudiar Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios en Inesdi

Profesionales Pioneros

A pesar de que la inteligencia artificial está conquistando el mundo de la tecnología de consumo, el mundo empresarial sigue sin saber cómo afrontar este nuevo paradigma. Éste máster pretende formar profesionales pioneros capaces de ayudar a las empresas.

Bootcamp Ad-hoc

Antes de adentrarse en el programa, los estudiantes iniciarán con un bootcamp de introducción a algunos de los contenidos esenciales que les servirán de base y les guiarán en el desarrollo del máster.

Visión Empresarial

El máster profundiza en los fundamentos de la IA para que los alumnos sean capaces de comprender las tres fases del deep learning, conociendo los algoritmos y herramientas principales que permiten adoptar estrategias inteligentes con ejemplos prácticos.

Avalado Por Cognitive Class

Gracias al curso podrán obtener la insignia "Python for Data Science" de Cognitive Class que certifica sus conocimientos en los conceptos en esta disciplina, como el deep learning y automatic learning.
sin compromiso del Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios

Testimonios

“Inesdi cumplió con todas mis expectativas. Destaco su flexibilidad a la hora de querer estudiar un máster de alta calidad.”
Sheila Rivera, Software Engineer en NinjaOne
Sheila Rivera,
Software Engineer en NinjaOne
“He aprendido nuevas herramientas tecnológicas para afrontar el presente y el futuro con la máxima eficiencia.”
Eudald Gabarró, Global Product Specialist en Accenture
Eudald Gabarró,
Global Product Specialist en Accenture

Programa

El plan de estudios se desarrolla con un esquema de diez módulos, que se corresponderán con las asignaturas, un trabajo final de máster y dos talleres voluntarios.

Además aprenderán a utilizar las siguientes herramientas:

   pyt          pyt          aws          te          hugg

Bootcamp de programación

En paralelo al módulo 1, los estudiantes inician el programa de Inteligencia Artificial con este bootcamp que provee de las bases de conocimiento de programación, algoritmos y matemáticas. En este curso, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso. Asimismo, realizarán exámenes tipo test que les servirán como guía para la evaluación de sus conocimientos. Este bootcamp de programación será evaluado.

Los temas a abordar son:

  • Conceptos básicos de IA.
  • Introducción a la programación.
  • Introducción a los algoritmos en IA.

Módulo 1- La IA: Fundamentos y principales tecnologías

En este módulo el estudiante se introducirá en el mundo de la IA y su aplicación en los negocios, abordando temas como:

  • Conceptos claves de la IA.
  • Historia de la IA, poniendo foco en los hitos clave, tales como el Test de Turing, el desarrollo de soluciones DSS/IDSS, apoyo en la toma de decisiones, etc.
  • Principales tecnologías IA, con una reseña especial a la IA generativa, por su momento actual
  • La organización “data-driven”.
  • Bases de ejecución de proyectos de IA y su diferencia con la ejecución tradicional de IT.

Módulo 2- Impacto socio-económico de la IA

En este módulo, el estudiante adquirirá una visión integrada del concepto de IA en el contexto socioeconómico actual. En este, el estudiante verá temas como:

  • Impacto económico de la IA e industria 4.0.
  • Impacto de la IA en las personas: consideraciones éticas, sociales y legales.
  • Modelo de adopción y madurez de IA en las organizaciones. IA Maturity Models como herramienta de posicionamiento de las organizaciones.

A raíz del impulso que están tomando las tecnologías de IA generativa, se incluirán casos de aplicación en las diferentes industrias. También se analizarán los principales problemas éticos y legales que suscitan este tipo de tecnologías.

Módulo 3- Introducción al Machine Learning: datos y algoritmos

Este módulo introducirá al estudiante en el Machine Learning, proporcionando aquellos conceptos clave para su correcta comprensión. Se tratarán temas como:

  • Conceptos clave de Machine Learning.
  • La importancia de los datos.
  • Calidad y gobierno de los datos.
  • Algoritmos Machine Learning: riesgos y limitaciones

Módulo 4- Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones

En este módulo se proporcionarán las claves para optimizar el resultado de los modelos de Machine Learning, a la vez que se abordará el proceso vinculado a la minimización de riesgos en la generación de aplicaciones basadas en IA. Los temas que se trabajarán son:

  • Optimización de los modelos.
  • Calidad de datos para una analítica robusta.
  • Generación de aplicaciones basadas en Machine Learning.

Módulo 5- Redes Neuronales

A lo largo de este quinto módulo, el estudiante se adentrará en el mundo de las Redes Neuronales y verá temas como:

  • Diseño de redes neuronales.
  • Monitorización y detección de problemas en entrenamientos de redes neuronales.
  • Arquitecturas para problemas cognitivos: visión por computador y análisis de series temporales.
  • Redes generativas.
  • Reutilización y adaptación de modelos neuronales pre-entrenados.
  • Desarrollo de redes neuronales con PyTorch

Módulo 6- Procesado de lenguaje natural

En este módulo se revisarán de forma detallada las técnicas y modelos para diferentes casos de uso habituales de procesado de lenguaje natural en lengua española:

  • Preprocesamiento de texto para el uso de modelos NLP.
  • Extracción de características, reconocimiento de patrones, lectura distante, clasificación de textos, modelización temática estructural, etiquetado de secuencias y reconocimiento de entidades con nombre.
  • Representación de palabras en espacio vectorial: introducción a los modelos neuronales profundos.
  • Modelos NLP contemporáneos: Transformers para generación, traducción y análisis semántico-léxico.

Módulo 7- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio

En este módulo se introducirá al estudiante en las principales aplicaciones de negocio de la IA. Algunos de los temas que se abordarán son:

  • Interacción inteligente: la optimización de la experiencia de cliente, a través de la hiperpersonalización, interfaces conversacionales y explotación de datos en tiempo real.
  • 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.

Módulo 8- Modelos de IA basados en el cliente

Se profundizará en las aplicaciones de la IA a los procesos de relación con el cliente. Alguno de los puntos del módulo son los siguientes:

 

  • Atracción: Redes Sociales y Paid Media.
  • Experiencia: Personalización contenidos y customer journey.
  • Venta: Upselling y cross selling.
  • Servicio: chatbots y asistentes inteligentes.

Módulo 9- Frameworks de IA

En este módulo el estudiante conocerá los principales y frameworks de IA que existen y se utilizan en el mercado. Entre otros puntos, se profundizará en:

  • Proveedores de AIaaS cloud (Microsoft, Amazon, Google, IBM) y alternativas open source para tareas de NLP, Computer Vision, MLOps, series temporales...
  • Repositorios de datasets y modelos pre-entrenados como HuggingFace y TensorFlow Hub.
  • Herramientas para el diseño, entrenamiento, y gestión del ciclo de vida de sistemas basados en IA.

Módulo 10- Proyectos de IA

El estudiante verá los aspectos más relevantes de la dirección e implementación de proyectos de IA desde un punto de vista metodológico, de los recursos materiales y humanos.

Los temas que se abordarán son:

  • Tipos de proyectos IA y sus factores de complejidad.
  • Metodología:
    • Construcción de modelos: Entrenamiento vs Reutilización.
    • Operacionalización de modelos: MLOps, Trusted AI, AI Governance.
  • Recursos materiales.
    • Infraestructura para la IA (Computación y Almacenamiento).
    • Herramientas para la construcción y operacionalización de modelos.
  • Recursos humanos. Perfiles específicos e impacto en perfiles tradicionales.

Talleres

Taller 1. Aplicación sobre lenguaje Python • (Taller Tecnológico)
Este taller eleva los conocimientos básicos sobre Python introducidos en el curso nivelador, avanzando en el conocimiento sobre la aplicación de este lenguaje de programación. A lo largo de este taller, los estudiantes, adquirirán una visión práctica sobre la aplicación del lenguaje de programación más utilizado actualmente en el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning: Python. Adicionalmente, podrán obtener Badge “Python for Data Science” de Cognitive Class.
Nota: Para poder realizar este taller, es requisito indispensable tener conocimientos en programación.

phyton

 

Taller 2. Preparación a la Certificación en PSM® (Professional Scrum Master)

Es una certificación orientada a demostrar conocimiento de Scrum y las responsabilidades de Scrum Master. El objetivo de la certificación es validar los conocimientos y habilidades de los estudiantes. La certificación es reconocida y respetada mundialmente porque pone a prueba una verdadera comprensión de Scrum y como aplicarlo. Una vez que se obtiene no se necesita renovación.

Logo PSM

Herramientas

  • Phyton Software: Software que permite programar en lenguaje Python. Se trata de uno de los lenguajes de programación más usados actualmente. Es un lenguaje multiparadigma.
  • PyTorch: Paquete de Python diseñado para realizar cálculos numéricos haciendo uso de la programación de tensores.
  • Servicios APIS (Amazon): Servicio de AWS que permite crear, publicar, mantener, monitorizar y proteger las API de REST y de WebSocket a cualquier escala.
  • Tensor Flow: Biblioteca de software libre que se utiliza para realizar cálculos numéricos mediante diagramas de flujos.
  • Huggingface.co: Librería líder para la utilización y entrenamiento de modelos fundacionales y large language models, además de la mayor fuente de modelos pre-entrenados del mundo.

Proyecto final de Master

10 ECTS

Es un trabajo académico-práctico que los estudiantes realizarán, transversalmente. El objetivo de este trabajo es favorecer la aplicación práctica de los conocimientos, metodologías y herramientas vistos a lo largo de todo el máster.

Claustro

Claustro

José Ramón Sanfiz

Director del Máster

Director Business Transformation en Atmira

Lucas Fernández

Profesor del Máster

Senior Software Engineer | AI Services en Red Hat

Alfonso Ibáñez

Profesor del Máster

Head of AI & Analytics Technology en Telefónica

Jordi Navarro

Profesor del Máster

Business Development Manager en Grupo AIA

Enrique Blanco

Profesor del Máster

Tech Lead at CTO - Digital Home en Telefónica

Jaume Miralles

Profesor del Máster

Responsable de promover la adopción de la tecnología de IBM Watson Data & Artificial Intelligence.

Carlos Rodríguez

Profesor del Máster

Lead NLP Engineer en Fujitsu

David Pérez

Profesor del Máster

Relación al cliente multicanal en Telefónica España

Pablo Saucedo de Miguel

Profesor del Máster

Advanced Data Scientist en Capgemini

Pepe Ballesteros Zapata

Profesor del Máster

PhD student en Digital Visual Studies UZH

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster podrán ocupar posiciones como:

Responsable de I+D
Consultor de negocio especializado en IA
Consultor tecnológico especializado en IA
Responsable proyectos IA
Experto en desarrollo de sistemas IA
Chief AI Officer

Perfil del estudiante

El perfil de los alumnos del Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios

DATOS DEMOGRÁFICOS
16%
Europa
84%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
40 años
Media
14 años
Media experiencia
BACKGROUND
79%
16%
6%
Business
Otros
Tech
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
18%
15%
36%
31%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster podrán ocupar posiciones como:

Responsable de I+D
Consultor de negocio especializado en IA
Consultor tecnológico especializado en IA
Responsable proyectos IA
Experto en desarrollo de sistemas IA
Chief AI Officer

Perfil del estudiante

Inesdi da respuesta al escenario económico y empresarial actual.

DATOS DEMOGRÁFICOS
16%
Europa
84%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
40 años
Media
14 años
Media experiencia
BACKGROUND
79%
16%
6%
Business
Otros
Tech
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
18%
15%
36%
31%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster podrán ocupar posiciones como:

Responsable de I+D
Consultor de negocio especializado en IA
Consultor tecnológico especializado en IA
Responsable proyectos IA
Experto en desarrollo de sistemas IA
Chief AI Officer

Proceso de admisión

Nuestro proceso de admisión tiene como objetivo fundamental asegurar la idoneidad y desarrollo de los candidatos, para que todos nuestros alumnos puedan vivir una experiencia digital que responda a sus necesidades actuales y futuras.

Solicitud de admisión
Entrevista con el alumno
Documentación de admisión
Evaluación comité de admisiones
Admisión aprobada
Matriculación del alumno
CampusMadrid

Madrid

Campus Madrid

C/Arapiles, 14
28015
CampusBarcelona

Barcelona

Campus Barcelona

Av. Gran Via de l’Hospitalet, 153
L'Hospitalet de Llobregat · 08908
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