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MASTER EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Maestría en Inteligencia Artificial (Ia)

Maestría en Inteligencia Artificial (Ia) IMF SMART EDUCATION
  • Lugar/Modalidad:

    Online

  • Duración:

    60 ECTS / 1.500 horas

  • Fechas:

    Modalidad Abierta


Descripción

La Maestría en Inteligencia Artificial de la Escuela de Inteligencia Artificial y Big Data IMF x Indra tiene como objetivo responder a la demanda de profesionales que deseen especializarse en este ámbito. Se pretende que el alumno obtenga un punto de vista técnico y metodológico, acompañado de una incorporación práctica de las técnicas y métodos aplicados a la realidad social y empresarial.

Esta Maestría se imparte por IMF Smart Education en colaboración con la multinacional Indra, una de las empresas líderes en tecnología y consultoría a nivel mundial.

¿Qué hace única a la Maestría en Inteligencia Artificial de IMF Smart Education?

- Tiene Triple Titulación: IMF Smart Education + INDRA + Universidad Católica de Ávila​

- Acceso preferente a las ofertas de empleo y prácticas en INDRA.​

- Los profesores son expertos en activo en Indra, Minsait y las mejores empresas del sector​

- Metodología Learning-by-Doing: trabaja con las herramientas que utilizarás en tu día a día (AWS, Azure, Google Cloud…)​

- Accederás a la Bolsa de Empleo y Prácticas de IMF Smart Education (pudiendo contratar la opción de Prácticas Garantizadas), en la - que tenemos acuerdos con empresas como BBVA, EY, Microsoft, Endesa, Deloitte, Telefónica, IBM, Santander…​

- Los alumnos obtienen 100% gratis cuatro cursos (optativos):​

- Curso de R​

- Curso de Python​

- Curso en Metodologías Ágiles y SCRUM ​

- Curso de Inglés

🏅Acreditaciones que tiene el Master


🎓 Titulaciones

Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una triple titulación de:

- Maestría en Inteligencia Artificial por IMF Smart Education

- Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad Católica de Ávila (UCAV)

- Certificado profesional por Indra

Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos propios de esta formación están también amparados por la Ley Orgánica de Universidades.

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

En los últimos años se han producido grandes avances en el desarrollo e implantación de la inteligencia artificial en proyectos empresariales debido a las mejoras que ofrece en las técnicas y procesos tradicionales.

Se estima que el 97’2% de las organizaciones están invirtiendo actualmente en Big Data e Inteligencia Artificial. Además, según datos de Minsait, la inversión en Inteligencia Artificial está aumentando exponencialmente en todo el mundo.

Según un reciente informe de Gartner, la inteligencia artificial creará 2 millones de empleos hasta 2025. Esta consultora incluye el AI engineering entre las 10 tendencias tecnológicas de alcance estratégico más importantes.

Según la prestigiosa consultora McKinsey, en 2025 el potencial de las distintas aplicaciones de la Inteligencia Artificial supondrá el 11% de la economía mundial, en áreas como Internet Móvil, Internet de las Cosas, automatización de trabajos basados en conocimiento, conducción autónoma, smart robotics, agentes virtuales, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial, así como aplicaciones verticales para la salud, finanzas, seguros, logística, telecomunicaciones, energía...

Al finalizar la Maestría en inteligencia artificial podrás trabajar como:

- 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

✍ Metodología

IMF tiene como filosofía ofrecer una educación accesible a todo el mundo. Esto hace necesario aportar la oportunidad de compatibilizar los estudios con tu vida, sea cual sea tu situación profesional, familiar o personal.

Este máster se imparte bajo metodología en línea: Todo el temario estará a tu disposición desde nuestro campus virtual las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Más de 150.000 alumnos avalan ya nuestra metodología. Empieza a cursar de forma online tu máster con una formación basada en los siguientes pilares básicos:

- Campus Virtual: Todos los contenidos formativos online accesibles con sólo una conexión a Internet. Accede cómodamente través de una plataforma de e-learning de última generación centrada en la experiencia del usuario y de uso intuitivo.

- Visualiza online, descarga en PDF o solicita los libros impresos con el material formativo. Estudia con manuales de rigor científico y enfocados al mundo real. Conoce la actualidad del sector, con un enfoque hacia mundo profesional mediante lecturas y casos prácticos.

- El campus virtual de IMF fomenta los debates y grupos de discusión a través de foros y chats. Fomenta el estudio y la constancia mediante test de autoevaluación, lecturas, estudio de casos y documentación.

- Apoyo Tutorial Personalizado: Expertos y profesionales del sector te acompañan a lo largo de tu formación. Realiza tutorías telefónicas, soluciona dudas a través de mensajes de texto en foros y chat o tutorías presenciales en nuestras sedes.

- Actualidad del sector: Eventos de entrada libre presentaciones de libros webinars masterclass impartidas por los mayores influencers del sector. IMF promociona el intercambio de ideas y contactos entre sus alumnos.

✔ Requisitos

- Titulación Universitaria o Experiencia profesional acreditada de al menos 3 años (Consultar condiciones)

- Conocimientos de programación

- Conocimiento básico de Python y R

¿A quién va dirigido?

Esta Maestría en Inteligencia Artificial está dirigido a profesionales y recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos.

Los perfiles pueden ser de tres tipos:

- Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software.

- Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias relacionadas con la analítica de datos.

- Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología especialmente en cuanto a su aplicación técnica.

Cabe señalar, por tanto, que este programa tiene un enfoque fundamentalmente técnico.

🏁 Objetivos

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.

Inteligencia Artificial, Big Data
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Temario Maestría en Inteligencia Artificial (Ia) 2024

MÓDULO 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

MÓDULO 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

MÓDULO 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

- BI

- Process mining

- Cloud

- Inteligencia artificial en 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)

CURSO - Iniciación a Python

- Introducción a Python

- Condicionales en Python

- Estructuras repetitivas en Python

- Colecciones. Listas

- Funciones de cadenas

- Colecciones. Diccionarios

- Funciones

- Manejo de ficheros

- Orientación a objetos

CURSO - Iniciación a R

- Introducción a R

- Vectores

- Matrices

- Listas

- Data Frames

- Estructuras de control

- Funciones

CURSO - Metodologías ágiles. Scrum

- Qué es Scrum y cómo aplicarlo

- El marco Scrum

- Equipos autoorganizados

- El papel de clientes y stakeholder

- Gestión ágil de productos y proyectos

- Desarrollo e integración continua

- Cómo evolucionar hacia una organización ágil

EVALUACIÓN

Evaluación continua a medida que se avanza en el estudio del programa. Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen online y desarrollo de casos prácticos la superación de cada uno permitirá liberar materia.

Así mismo, la obtención de la titulación final estará sujeta a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un Trabajo Fin de Maestría.

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