Máster en Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial está presente en todas las áreas empresariales, ayudando a mejorar técnicas y procesos tradicionales. A nivel estatal también hay una apuesta por este sector. España anunció a finales de 2020 que iba a invertir 600 millones de euros en el ámbito de la inteligencia artificial a lo largo de los próximos dos años como parte de su plan para transformar su economía nacional. También la inteligencia artificial es un punto clave en la agenda España Digital 2025. Es por todo esto que no es de extrañar que según el 2021 Emerging Jobs Report de LinkedIn, las ofertas de empleo crecen anualmente más del 64%. para los perfiles profesionales ligados a este ámbito de conocimiento.

Este máster responde a la creciente demanda de profesionales que, disponiendo de un fondo técnico, trabajan o desean hacerlo en puestos con alta capacitación en el creciente ámbito de la inteligencia artificial. Se abordará la materia no solo desde un punto de vista técnico y metodológico si no también se aprenderá a incorporar esas técnicas y métodos a la realidad social y empresarial, creando procesos y soluciones innovadoras. De esta manera, las principales posiciones a las que se dirige este programa son las de Digital Transformation Consultant, Consultor Digital, Data Scientist, Digital Expert.

Objetivos del programa:

1. El proceso de aprendizaje automático, qué es y qué no es abordable utilizando inteligencia artificial.
2. Comprender los métodos y técnicas de Inteligencia Artificial existentes más relevantes y aplicarlas para desarrollar soluciones apropiadas a los diferentes tipos de problemas a los que se pueden enfrentaren el mundo empresarial.
3. Saber poner en producción las soluciones analíticas desarrollada, ofreciendo un producto end-to-end.
4. Poner en valor los resultados de los análisis transmitiéndolos de manera clara a los stakeholders.

¿Por qué matricularse en este máster?

1. Las principales empresas buscar que las soluciones basadas en inteligencia artificial les ayuden a crecer de manera significativa en sus negocios en los próximos años.
2. Todos los docentes del máster trabajan a tiempo completo en aquello que enseñan, permitiéndoles proporcionar experiencia y casos de trabajo actualizados a los alumnos y relacionados con la práctica profesional del big data y de la inteligencia artificial;
3. En el ámbito de la inteligencia artificial trabajan los profesionales STEM con mayor retribución salarial;
4. Indra es una de las principales compañías globales de tecnología y consultoría con una amplia experiencia en proyectos reales en los ámbitos de la Inteligencia Artificial y el Big Data

Salidas Profesionales:

- Software Engineer
- Programador Inteligencia Artificial
- Chief Technology Officer (CTO)
- Chief Information Officer (CIO)
- Digital Transformation Consultant
- Big Data Analyst
- Data Engineer
- Consultor Digital
- Data Scientist
- Digital Expert

Temario:

1. Las herramientas del científico de datos.
Fundamentos de Python
Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.
Procesamiento de datos y visualización con Python
Fundamentos de R
Paquetes de R
Procesamiento de datos y visualización con R

2. Impacto y valor del big data.
Introducción al mundo big data
Inteligencia de negocio vs. big data
Tecnologías big data
Impacto sobre la organización
Valor del dato y aplicaciones por sectores

3. Inteligencia artificial para la empresa
Introducción a la inteligencia artificial
Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones
Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Sistemas de recomendación y aplicaciones

4. Tecnologías y herramientas big data.
Hadoop y su ecosistema
Spark. Fundamentos y aplicaciones
Bases de datos NoSQL
Plataforma Cloud

5. El Big Data en la empresa.
Estándares de gestión de proyectos
Gestión ágil de proyectos
Aspectos regulatorios y éticos
Gobierno del dato

6. Aplicaciones por sectores. Masterclasses, estudio de casos y talleres prácticos.
E-commerce y marketing
Banca y finanzas
People analytics
Telecomunicaciones
Ciencia y salud
Industria 4.0, internet de las cosas (IoT), smart cities

7. Cloud,MLops, productivización de modelos. Introducción a process mining.
Process mining
Cloud
Productividad de modelos
MLOps

8. Series temporales y modelos prescritivos: Optimización. Modelos de grafos.
Optimización
Teoría de grafos
Series temporales

9. Deep learning aplicada: NLP y visión artificial.
Machine Learning aplicado al procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Modelos avanzados de NLP. Enfoques con Deep Learning
Introducción a la visión artificial
Aplicación del Deep learning a la visión artificial

Trabajo de Fin de Máster (TFM)

Duración:

60 créditos