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Business Artificial Intelligence

Ruta: Cursos de Tecnología E Informática | Cursos de Gestión TIC |

Business Artificial Intelligence
Barcelona / Blended Learning
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Duración

Duración del Business Artificial Intelligence: 6 meses, 35 ECTS
Fechas de inicio del curso: Octubre

Requisitos

Los módulos del curso están diseñados para aquellos profesionales de diferentes sectores que aspiren a acelerar el desarrollo de su carrera profesional y entender el importante rol que está adquiriendo la Inteligencia Artificial:

Responsables y jefes de proyecto que quieran ampliar su capacidad de gestión para acometer proyectos relacionados con inteligencia artificial.
Personas con experiencia o vocación en el área de la inteligencia artificial que deseen avanzar su preparación académica.
Consultores y especialistas del sector de la inteligencia artificial que quieran prepararse, actualizarse y completar su perfil, forjando así su posición competitiva en el mercado
Se recomienda que los estudiantes tengan un perfil proveniente de los siguientes campos: Ciencias Informáticas, Economía, Administración de Empresas, Matemáticas, u otras especialidades que incluyan un fuerte componente analítico

¿Que Salidas Profesionales tiene el curso?

En Three Points The Digital Business School apostamos por la formación como motor de cambio, de crecimiento y de mejora tanto personal como profesional. La aplicación de las competencias desarrolladas a lo largo del Executive en el ámbito profesional contribuirá al crecimiento y mejora de las organizaciones de la mano de los valores fundamentales de Three Points The Digital Business School.

Descripción

El Executive en Inteligencia Artificial de Three Points The Digital Business School permite a los alumnos conocer los conceptos y elementos necesarios de la Inteligencia Artificial para poder llevar a cabo con éxito proyectos en este ámbito.

En el Executive, los alumnos cubrirán tres grandes bloques:

- Un bloque de iniciación, dónde entenderán los elementos clave de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

- En el segundo bloque, el de implementación, los alumnos cubrirán aspectos como el Razonamiento, el Procesamiento del Lenguaje Natural, las Redes Neuronales y los Sistemas Multi-Agente. Esto les va a permitir entender el funcionamiento y la aplicación de la Inteligencia Artificial.

- Finalmente, los alumnos cubrirán un bloque de especialización dónde podrán escoger entre adquirir un perfil técnico, profundizando en tecnologías de aplicación de la Inteligencia Artificial o un perfil empresarial empresarial y dar una visión de negocio a los conocimientos adquiridos en el Master.

Finalmente, es importante destacar que el carácter emanentemente práctico del programa permite al alumno aplicar de manera inmediata los conocimientos adquiridos durante el Master.

OBJETIVOS Y BENEFICIOS

El Executive en Business Artificial Intelligence tiene como objetivo:

Acercar los fundamentos de inteligencia artificial a todos aquellos profesionales que ven como las aplicaciones en machine learning en sus sectores están cambiando la forma de gestionar los modelos de negocio, adquiriendo los conocimientos técnicos necesarios para liderar proyectos de Inteligencia Artificial.

Profundizar sobre los fundamentos y conceptos clave de la Inteligencia Artificial así como de los métodos y técnicas utilizadas para resolver problemas del campo.

Conocer los principales algoritmos y modelos estadísticos relacionados con el Machine Learning para ser capaz de implementarlos en la resolución de problemas en diferentes áreas de la industria.

Entender el concepto de razonamiento así como sus tipologías (supervisado y no supervisado) para saber qué técnicas y herramientas utilizar en función éste.

Adquirir conocimientos básicos sobre la coordinación de agentes inteligentes.

Ser capaz de liderar proyectos de Inteligencia Artificial no sólo desde un punto de vista técnico sino también gerencial.

Temario

Bloque I: Fundamentos de Inteligencia Artificial

Introducción a la Inteligencia Artificial

Introducción al Machine Learning

Bloque II: Implementación

Razonamiento aproximado y razonamiento planificado

Procesamiento del Lenguaje Natural

Redes Neuronales

Deep Learning y Visión Artificial

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