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Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios

CONVOCATORIA ABIERTA

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

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

Partner académico

Título propio acreditado por la

Partner académico

Objetivos

 El Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios de Three Points permite entender el verdadero impacto estratégico de la esta tecnología el mundo empresarial.

IA - reconocido por Forbes

La inteligencia artificial (IA) está conquistando el mundo de la tecnología de consumo. Diferentes aplicaciones impulsadas por IA, como asistentes digitales e interfaces de voz, dan forma a la vida digital de los usuarios.

Sin embargo, en el mundo empresarial todavía no se sabe cómo afrontar el futuro. Un futuro cercano en el que este tipo de tecnología será (ya es) una de las claves principales. Una de las técnicas más relacionadas con la IA que se ha hecho hueco en el sector empresarial es el deep learning o aprendizaje profundo.

Por eso, nuestro Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios pretende formar profesionales pioneros en este campo. Personas capaces de ayudar a las empresas a seguir siendo competentes durante y después de este cambio de paradigma.

Inesdi Digital Business School, cuenta con Three Points, The School For Digital Business, como partner estratégico para conformar el Digital Innovation Learning Hub de Planeta Formación y Universidades

En virtud de esta alianza, se busca impulsar la formación en Business Technology a través de programas especializados en este ámbito

1
Profundizar en los fundamentos de la IA y comprender las tres fases del deep learning
2
Conocer los algoritmos y herramientas principales que permiten adoptar estrategias inteligentes
3
Entender los principales nodos del mercado para la aplicación de estrategias de deep learning
4
Conocer y aprovechar la diferencia entre deep learning y automatic learning
5
Comprender la relación entre las redes neuronales y el deep learning para reconocer patrones
6
Conocer y comprender los principales algoritmos del deep learning

Three Points cuenta con la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) como partner académico que avala los másters de la escuela. La UPC es una de las universidades politécnicas líderes de Europa en los ámbitos de la ingeniería, la arquitectura, las ciencias y la tecnología.

Una vez finalizado el programa, los estudiantes obtendrán:

  • Un título propio de Three Points
  • Un título propio acreditado por la UPC, si se cumplen los requisitos de la Universidad al finalizar el programa

Programa

El Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios se estructura en 10 módulos terminando el programa con el Proyecto Fin de Máster.

2,5 ECTS

Curso Nivelador de IA

​​​​​​Este curso provee las bases de conocimiento de programación, algoritmos y matemáticas necesarias para el seguimiento del programa. En él, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas relacionados con el Máster: Conceptos básicos de IA, Introducción a la programación e Introducción a los algoritmos en IA.

Al finalizarlo, los alumnos realizarán un examen tipo test que les servirá como guía de evaluación.

2,5 ECTS

Módulo 1- La IA: fundamentos y principales tecnologías

​​​​​​En este módulo, los estudiantes se introducirán en el mundo de la IA y en su aplicación en negocio abordando la evolución histórica de la IA y sus conceptos claves. Además, se introducirán las principales tecnologías y stacks tecnológicos.

5 ECTS

Módulo 2- Impacto socioeconómico de la IA

​​​​​​Este módulo se centra en la visión integrada de la IA en el contexto socioeconómico actual, incluyendo la industria 4.0., así como en su impacto en las personas.

Los estudiantes desarrollarán capacidades para identificar casos de uso en donde aplicar IA en diferentes industrias y entenderán los aspectos éticos, sociales y legales que deben tenerse en cuenta para hacer un buen uso de la IA en las organizaciones

5 ECTS

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 verán los principales entornos de desarrollo y algoritmos del Machine Learning, así también como la importancia de los datos.

5 ECTS

Módulo 4- Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones

En el cuarto módulo se proporcionan las claves para optimizar el resultado de los modelos de Machine Learning, a la vez que se profundiza en el proceso vinculado a la minimización de riesgos en la generación de aplicaciones basadas en IA. Además, los estudiantes aprenderán a identificar las fortalezas y debilidades de los algoritmos más conocidos.

5 ECTS

Módulo 5- Introducción a las Redes Neuronales

A lo largo de este módulo, los estudiantes profundizarán en el concepto de Redes Neurales y abordarán temas como sus arquitecturas típicas, los principales entornos de desarrollo y uso de Deep Learning.

5 ECTS

Módulo 6- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio

Este módulo introducirá a los estudiantes en las principales aplicaciones de negocio de la IA. Se verá la optimización de la experiencia del cliente, los productos y servicios inteligentes, y las distintas variables de soporte corporativo inteligente (RRHH, seguridad,etc.)

5 ECTS

Módulo 7- Modelos de IA basados en el cliente

En este módulo, los estudiantes profundizarán en las aplicaciones de la IA a los procesos de relación con el cliente. Se introducirán distintas alternativas de servicios y de técnicas de venta.

5 ECTS

Módulo 8- Frameworks de IA

En este módulo se tratarán las principales tecnologías y frameworks de IA que existen actualmente en el mercado con el objetivo de que el alumno sepa escoger, de entre el amplio abanico de opciones, las que mejor se adapten al problema concreto que necesite solucionar. Incluyendo las capacidades disponibles en:

  • AWS
  • Google IA
  • IBM Watson
  • Microsoft Azure
5 ECTS

Módulo 9- Implantación de proyectos de IA (I): metodología

En esta primera parte, el estudiante aprenderá un enfoque metodológico para organizar un proyecto de IA y garantizar su éxito. Además, se verá la construcción y operacionalización de modelos como:

  • MLOps
  • Trusted IA
  • AI Governance
5 ECTS

Módulo 10- Implantación de proyectos de IA (II): recursos materiales y humanos

En la segunda parte del bloque, el estudiante se centrará en conocer qué recursos materiales y qué perfiles humanos son necesarios en un proyecto IA, dependiendo del tipo de proyecto y del contexto de la empresa. También se llevarán a cabo ejercicios de estimación económica de proyectos IA los alumnos profundizarán en la dirección e implementación de proyectos de IA desde el punto de vista de los recursos materiales y humanos.

2,5 ECTS

Curso Nivelador de IA

​​​​​​Este curso provee las bases de conocimiento de programación, algoritmos y matemáticas necesarias para el seguimiento del programa. En él, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas relacionados con el Máster: Conceptos básicos de IA, Introducción a la programación e Introducción a los algoritmos en IA.

Al finalizarlo, los alumnos realizarán un examen tipo test que les servirá como guía de evaluación.

2,5 ECTS

Módulo 1- La IA: fundamentos y principales tecnologías

​​​​​​En este módulo, los estudiantes se introducirán en el mundo de la IA y en su aplicación en negocio abordando la evolución histórica de la IA y sus conceptos claves. Además, se introducirán las principales tecnologías y stacks tecnológicos.

5 ECTS

Módulo 2- Impacto socioeconómico de la IA

​​​​​​Este módulo se centra en la visión integrada de la IA en el contexto socioeconómico actual, incluyendo la industria 4.0., así como en su impacto en las personas.

Los estudiantes desarrollarán capacidades para identificar casos de uso en donde aplicar IA en diferentes industrias y entenderán los aspectos éticos, sociales y legales que deben tenerse en cuenta para hacer un buen uso de la IA en las organizaciones

5 ECTS

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 verán los principales entornos de desarrollo y algoritmos del Machine Learning, así también como la importancia de los datos.

5 ECTS

Módulo 4- Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones

En el cuarto módulo se proporcionan las claves para optimizar el resultado de los modelos de Machine Learning, a la vez que se profundiza en el proceso vinculado a la minimización de riesgos en la generación de aplicaciones basadas en IA. Además, los estudiantes aprenderán a identificar las fortalezas y debilidades de los algoritmos más conocidos.

5 ECTS

Módulo 5- Introducción a las Redes Neuronales

A lo largo de este módulo, los estudiantes profundizarán en el concepto de Redes Neurales y abordarán temas como sus arquitecturas típicas, los principales entornos de desarrollo y uso de Deep Learning.

5 ECTS

Módulo 6- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio

Este módulo introducirá a los estudiantes en las principales aplicaciones de negocio de la IA. Se verá la optimización de la experiencia del cliente, los productos y servicios inteligentes, y las distintas variables de soporte corporativo inteligente (RRHH, seguridad,etc.)

5 ECTS

Módulo 7- Modelos de IA basados en el cliente

En este módulo, los estudiantes profundizarán en las aplicaciones de la IA a los procesos de relación con el cliente. Se introducirán distintas alternativas de servicios y de técnicas de venta.

5 ECTS

Módulo 8- Frameworks de IA

En este módulo se tratarán las principales tecnologías y frameworks de IA que existen actualmente en el mercado con el objetivo de que el alumno sepa escoger, de entre el amplio abanico de opciones, las que mejor se adapten al problema concreto que necesite solucionar. Incluyendo las capacidades disponibles en:

  • AWS
  • Google IA
  • IBM Watson
  • Microsoft Azure
5 ECTS

Módulo 9- Implantación de proyectos de IA (I): metodología

En esta primera parte, el estudiante aprenderá un enfoque metodológico para organizar un proyecto de IA y garantizar su éxito. Además, se verá la construcción y operacionalización de modelos como:

  • MLOps
  • Trusted IA
  • AI Governance
5 ECTS

Módulo 10- Implantación de proyectos de IA (II): recursos materiales y humanos

En la segunda parte del bloque, el estudiante se centrará en conocer qué recursos materiales y qué perfiles humanos son necesarios en un proyecto IA, dependiendo del tipo de proyecto y del contexto de la empresa. También se llevarán a cabo ejercicios de estimación económica de proyectos IA los alumnos profundizarán en la dirección e implementación de proyectos de IA desde el punto de vista de los recursos materiales y humanos.

10 ECTS

Proyecto final de Master

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.

Profesores

José Ramón Sanfiz

Director del Máster en Inteligencia Artificial

Responsable Oficina Barcelona Atmira y de transformación. Anteriormente, fue director y consultor en Inteligencia Artificial en Accenture.

Nuria Castell

Coordinadora Académica UPC

Licenciada en Informática por la UAB. Doctora en Informática por la UPC. Profesora del departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Experta en el diseño de nuevos planes de estudios, en particular en programas internacionales.

Lucas Fernández

Director del Máster en Full Stack Web Development

Senior Full Stack Developer y SRE en el equipo de Open Data Science de Red Hat. Ingeniero informático por la Universidad de Alcalá de Henares y tiene un Máster en Seguridad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones.

Alfonso Ibáñez

Responsable de Data Science y Data Engineering en Synergic Partners, compañía del grupo Telefónica.

Jordi Navarro

CEO en la Cleverdata.io, compañía que desarrolla aplicaciones de Analítica Avanzada y Predictiva. Anteriormente, fue director de Sistemas de Información en Condis.

Enrique Blanco

Investigador en Inteligencia Artificial en Telefónica.

Tiene experiencia en proyectos internacionales de Data Science e Ingeniería de Sistemas dentro del sector aeroespacial. Es licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Complutense.

Jaume Miralles

Responsable de promover la adopción de la tecnología de IBM Watson Data & Artificial Intelligence. Anteriormente, fue consultor en PwC.

Carlos Rodríguez

Actualmente es Data Scientist en Telefónica.Estudió un Máster en Filosofía por UNED y un máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid.

David Pérez

Es Digital Transformation Manager y desarrollador de chatbots en Telefónica España. Anteriormente, fue CTO & bot developer en startup botslovers.

Luis Miguel Garay

Profesor del Programa

Senior Digital Advisor en Telefónica. Doctor en Inteligencia Artificial.

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
Campus Madrid
C/Príncipe de Vergara 108
28002
Campus Barcelona
C/ Mallorca, 27
08029
Online
Estudia desde cualquier
lugar del mundo

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster podrán ocupar posiciones como:

Responsable de Grupo de desarrollo de I+D en diferentes sectores
Consultor de negocio especializado en IA
Consultor tecnológico especializado en IA
Responsable proyectos IA
Experto en desarrollo de sistemas IA

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

Campus

Campus Madrid

C/Príncipe de Vergara 108
28002

Campus Barcelona

C/ Mallorca, 27
08029

Online

Estudia desde cualquier
lugar del mundo

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster podrán ocupar posiciones como:

Responsable de Grupo de desarrollo de I+D en diferentes sectores
Consultor de negocio especializado en IA
Consultor tecnológico especializado en IA
Responsable proyectos IA
Experto en desarrollo de sistemas IA

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.

1
Solicitud de admisión
2
Entrevista personal
3
Documentación de admisión
4
Evaluación comité de admisiones
5
Admisión aprobada
Matriculación



© Instituto de Innovación Digital de las Profesiones. Planeta Formación y Universidades. Todos los derechos reservados.
Por cualquier consulta, escríbanos a info@inesdi.com

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