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POSGRADO EN AI TECHNOLOGIES

Posgrado en Ai Technologies

  • Lugar/Modalidad:

    Online

  • Duración:

    12 semanas

  • Fechas:

    Modalidad Abierta


Descripción

Las AI Technologies (Inteligencia Artificial & Machine Learning) son tecnologías que cada vez están más presentes en sectores tan diversos como la salud, el financiero o el tecnológico por su potencial de impacto en los negocios.

La capacidad de estas tecnologías para procesar grandes cantidades de información (big data) y sugerir decisiones complejas de forma autónoma, hacen de ellas el centro sobre el que gira la ya denominada cuarta revolución digital.

Las AI Technologies suponen, por lo tanto, un cambio de paradigma en la forma de entender la digitalización. Estas requieren de profesionales y gestores preparados para liderar y maximizar los beneficios que implica el comportamiento inteligente de las máquinas.

Este programa de IA permite a los alumnos conocer los conceptos y elementos necesarios de la IA desde un punto de vista práctico, para poder llevar a caso con éxito proyectos en este ámbito.

Dirigido a...

Profesionales con un perfil técnico:

Carácter eminentemente práctico que permite aplicar de manera inmediata los conocimientos adquiridos.

Profesionales con un perfil empresarial:

Desarrollo de competencias profesionales para sacar el máximo partido a las inversiones de Inteligencia Artificial.

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

- Ejecutivos que deseen una inmersión en el impacto de negocio y las nuevas posibilidades que abren estas tecnologías, identificando los elementos necesarios para poder aplicarlas en entornos productivos reales. Ejemplos de áreas: RRHH, Atención al Cliente, Calidad y Transformación procesos, Innovación, entornos digitales (mkt digital, ventas online, autoservicios, RRSS¿).

- Responsables y jefes de proyecto que quieran ampliar su capacidad de gestión para acometer proyectos relacionados con Inteligencia Artificial.

- Consultores que quieran prepararse, actualizarse y completar su perfil en Inteligencia Artificial, forjando así su posición competitiva en el mercado.

- Perfiles técnicos que deseen especializarse en el desarrollo de modelos AI.

- Personas con experiencia o vocación en el área de la Inteligencia Artificial que deseen avanzar su preparación académica y estar al día en nuevas tendencias y casos de uso empresariales.

✍ Metodología

Nuestra metodología Learning by doing trabaja la adquisición del conocimiento mediante el desarrollo de habilidades digitales y el fomento del talento personal. Los programas formativos están orientados a la implicación y motivación del alumno desde la práctica empresarial y la inducción teórica, es decir, de la práctica a la teoría, del conocimiento de casos reales a la deducción de los fundamentos teóricos que los sustentan.

Cada programa cuenta con la figura del director/tutor, quien hace seguimiento y guía al alumno durante todo el recorrido del curso. El alumno trabajará en el desarrollo de un Proyecto de Fin de Curso sobre un caso real, que aportará la escuela o el propio alumno, y que presentará y defenderá al finalizar la formación, requisito imprescindible para la obtención del título.

Formar con nuestra metodología significa transferir conocimiento y trabajar con el alumno en actividades digitales reales.

LEARNING BY DOING

Aprende

Adquiere los conocimientos y habilidades digitales necesarios para poder desarrollarte profesionalmente en un mercado laboral en evolución constante.

Aplica

Consolida tu aprendizaje a través de la práctica y el trabajo con casos reales. Porque, en entornos digitales, la teoría no basta.

Actívate

Aprovecha las destrezas y habilidades digitales adquiridas para potenciar y sacar el máximo partido a tu perfil y proyectos.

Comparte

Colabora e interactúa con alumnos y profesores para sacar el máximo partido de tu formación y paso por la escuela.

✔ Requisitos

- Acreditar 1 o 2 años de experiencia profesional realizando funciones afines a las desarrolladas en el programa.

- Antes de formalizar la inscripción tendrás que superar una entrevista de admisión con un miembro del comité académico de la escuela y realizar un cuestionario de conocimientos digitales que nos ayudara a focalizar tu itinerario formativo.

- También necesitaremos tu CV si no tienes actualizado tu perfil de Linkedin.

- Para la inscripción deberás cumplimentar un formulario que te facilitaremos.

🏁 Objetivos

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

- Desarrollar aplicaciones prácticas de Inteligencia Artificial tales como asistentes virtuales y chatbots.

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

- Entender las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en las diferentes Industrias y profundizar en los casos de uso con mayor impacto de negocio.

- Conocer los principales algoritmos y herramientas relacionados con Machine Learning para ser capaz de implementarlos en la resolución de problemas sin tener conocimientos previos de programación.

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

proyectos tecnológicos, director de proyectos
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Temario Posgrado en Ai Technologies 2024

Módulo 1

Fundamentos de negocio de la Inteligencia Artificial

- La AI: fundamentos y principales tecnologías En esta sesión el estudiante se introducirá en el mundo de la IA, abordando temas como:

- Conceptos claves de la AI

- Principales tecnologías AI

- Impacto socio-económico de la AI El objetivo de esta sesión es integrar la IA dentro del contexto socio-económico:

- Impacto económico de la AI e industria 4.0.

- Impacto de la AI en las personas: consideraciones éticas, sociales y legales

Módulo 2

Aplicaciones empresariales de la AI y su impacto

- Enriquecimiento de producto y excelencia operacional.- En esta sesión del programa se introducirá al estudiante en las aplicaciones de negocio de la AI relacionadas con el producto y con la excelencia operacional.Algunos temas que se abordarán son:

- Mejora de producto gracias a la AI.

- AI para optimizar las operaciones:

. Robotización

. Supply Chain

. Delivery

- Modelos de AI basados en el cliente.- Se profundizará en las aplicaciones de la AI en los momentos de verdad:

- Atracción: Redes Sociales y Paid Media.

- Experiencia:Personalización contenidos y customer journey.

- Venta: Upselling y cross selling.

- Servicio: chatbots y asistentes inteligentes.

Módulo 3

Fundamentos tecnológicos de la AI

- Tratamiento de datos

- Introducción al tratamiento de datos masivos en entornos de AI.

- Modelos matemáticos estadísticos aplicados a Machine Learning

- Introducción y principios estadísticos básicos aplicables a Machine Learning .

- Bases fundamentales y principales algorítmos aprendizaje computacional.

- Programación

- Competencias básicas programación: PHYTON .

- Frameworks IA.- En esta sesión se profundizará en los frameworks de AI que existen actualmente en el mercado para el desarrollo de aplicaciones AI. Entre ellos destacan:

- Frameworks Open Source.

- Framework Google AI.

- Framework Microsoft Cognitive Services...

Módulo 4

Diseño y desarrollo de Modelos de Machine Learning y Redes Neuronales.

- Introducción al Machine Learning y Redes Neuronales: datos y algoritmos.- Introducción al estudiante al Machine Learning, proporcionando aquellos conceptos clave para su correcta comprensión.

- La importancia de los datos.

- Algoritmos Machine Learning: riesgos y limitaciones.

- Modelos Machine Learning y Redes Neuronaloes: optimización y aplicaciones.- En esta sesión se proporcionará a los estudiantes las claves para optimizar el resultado de los modelos y cómo minimizar los riesgos en la generación de aplicaciones basadas en AI:

- Optimización de los modelos.

- Generación de aplicaciones basadas en Machine Learning.

- Aprendizaje reforzado profundo.

- Entrenamiento de una Red Neuronal: TensorFlow Playground.

Módulo 5

Implantación de Proyectos AI

- Implantación de Proyectos AI (I): Metodología.- En esta primera parte del módulo 5, el estudiante verá los aspectos metodológicos de la dirección e implementación de Proyectos AI:

- Metodología ML: CRISP-DM.

- Ciclo de vida del contenido.

- AIOps.

- Pruebas de regresión.

- Feedback y mantenimiento.

- Reutilización y reentrenamiento.

- Implantación de Proyectos AI (II): Recursos Materiales y Humanos.- En esta segunda parte el estudiante se centrará en la dirección e implementación de Proyectos AI desde el punto de vista de los Recursos Materiaes y Humanos:

- Recursos materiales.

- Recursos humanos. Perfiles específicos, e impacto en perfiles y tradicionales.

Módulo 6

Casos de uso: chatbots y asistentes virtuales.

- Desarrollo práctico de chatbots Esta sesión desarrollará casos concretos aplicados de la IA en el ámbito de los chatbots.

- Estado del Arte.

- Desarrollo práctico de chatbots.

Desarrollo práctico de Asistentes Virtuales Esta sesión desarrollará casos concretos aplicados de la IA en el ámbito de los asistentes virtuales.

- Estado del Arte.

- Desarrollo práctico de asistentes virtuales.

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