Maestru în inteligența artificială

Generalități

2 locații disponibile

Programul de descriere

Maestru în inteligența artificială

Master online în inteligență artificială

Master in Intelligence Artificial este născut ca urmare a unirii dintre vasta experiență în formare și cercetare, în domeniul tehnologiei, care caracterizează UPC, susținută de recunoașterea și acreditările pe care le are, atât la nivel național, cât și internațional; și, experiența în formarea online, cu un accent tehnologic și de afaceri, de la OBS .

Master in Intelligence Artificial le permite studenților să cunoască conceptele și elementele necesare ale AI din punct de vedere teoretic-practic pentru a realiza cu succes proiecte în acest domeniu.

În master, studenții se vor delimita în cinci blocuri mari:

  • Blocul I. Fundamente: conceptele cheie legate de AI vor fi furnizate, precum și cele legate de toate tehnologiile cuprinse în acest termen.
  • Blocul II Dezvoltarea modelelor de învățare a mașinilor și rețelelor neuronale: se vor aprofunda modelele bazate pe învățarea mașinii și rețelele neuronale și utilizarea lor practică Aceasta include optimizarea și evaluarea ulterioară a modelelor.
  • Blocul III Arhitecturi principale ale AI: principalele cadre existente pe piață pentru dezvoltarea modelelor AI vor fi aprofundate.
  • Blocul IV Implementarea proiectelor AI: etapele de dezvoltare și management ale proiectelor legate de tehnologiile AI vor fi abordate, precum și procesul de implementare a acestora.
  • Blocul V. Aplicații comerciale ale AI și impactul său asupra afacerii: principalele aplicații de afaceri ale AI vor fi introduse, precum și impactul pe care îl au, atât din punct de vedere al afacerilor, cât și al tehnologiei.

Este important de subliniat faptul că natura eminamente practică a programului permite studentului să aplice imediat cunoștințele dobândite în timpul masterului.

oportunităţi de carieră

După terminarea programului, studenții vor putea ocupa poziții precum:

  • Șeful Grupului de Dezvoltare ID în diferite sectoare.
  • Consultant de afaceri specializat în AI.
  • Consultant tehnologic specializat în AI.
  • Responsabil pentru proiectele IA.
  • Expert în dezvoltarea sistemelor AI.

obiective

Ce este AI și care sunt diferitele sale aplicații? Ce tehnologii și capabilități de ultimă oră sunt necesare pentru a genera avantaje competitive din partea AI? Care este impactul său potențial asupra companiilor și a societății? Ce riscuri există în modelele de învățare bazată pe mașină? Care este relația dintre AI și Big Data? Ce elemente cheie ar trebui luate în considerare pentru a conduce proiecte de AI într-o organizație?

Master in Intelligence Artificial vă va ajuta să răspundeți la toate aceste întrebări, prin combinarea conceptelor legate de cele mai importante tehnologii și prin aplicarea acestora la nivel de afaceri. Analiza diferitelor cazuri reale și dezvoltarea propriului proiect vă va permite să specificați realitatea tehnologiilor AI, precum și aplicarea acestora pentru a sprijini nevoile afacerii.

Obiectiv general

Master in Intelligence Artificial are ca obiectiv principal să aducă fundamentele AI pentru toți profesioniștii care văd cum aplicațiile Machine Learning, din sectoarele lor, schimbă modul în care gestionează modelele de afaceri. Prin acest program, studenții vor dobândi cunoștințele tehnice necesare pentru a conduce proiecte AI.

Obiective specifice

Curriculumul de masterat în inteligență artificială este conceput pentru a atinge următoarele obiective specifice:

  • Adâncirea fundamentelor și conceptelor cheie ale AI, precum și metodele și tehnicile utilizate pentru rezolvarea problemelor de afaceri.
  • Cunoașteți principalii algoritmi și instrumente legate de Machine Learning, pentru a le putea implementa în rezolvarea problemelor fără a avea cunoștințe de programare anterioare.
  • Dezvoltați modele de AI folosind principalele cadre de lucru existente pe piață.
  • Dezvoltați aplicații de AI practice, precum asistenți virtuali și chatbots. Să poată conduce proiecte AI, nu numai din punct de vedere tehnic, ci și din management, dezvoltând profiluri multidisciplinare care știu să relaționeze și să conecteze diferite domenii de afaceri și practici tehnologice.
  • Înțelegeți impactul strategic al AI dezvoltând o viziune de afaceri pentru a vă maximiza rentabilitatea.
  • Înțelegeți aplicațiile AI în diferite industrii și aprofundați cazurile de utilizare cu cel mai mare impact asupra afacerii.

Curriculum

Blocul I. Fundamentele AI

Curs de nivelare IA

În paralel cu modulul 1, studenții încep programul de Inteligență Artificială cu acest curs de nivelare care oferă bazele de cunoștințe de programare, algoritmi și matematică. În acest curs, studenții vor găsi resurse materiale care să le permită să aprofundeze în diferite subiecte necesare pentru urmărirea cursului. În acest curs, ei vor susține examene de tip test care vor servi drept ghid pentru evaluarea cunoștințelor lor și vor fi evaluați la sfârșitul acesteia. Subiectele care trebuie abordate sunt:

  • Bazele AI.
  • Introducere în programare.
  • Introducere în algoritmi în AI.

Modulul 1. AI: fundamentele și principalele tehnologii

În acest modul, studentul va intra în lumea AI și a aplicației sale în afaceri, abordând probleme precum:

  • Conceptele cheie ale AI.
  • Principalele tehnologii AI.
  • Organizația „bazată pe date”.
  • Bazele pentru execuția proiectelor AI și diferența lor cu execuția IT tradițională.

Modulul 2. Impactul socio-economic al AI

În acest modul, studentul va dobândi o viziune integrată a conceptului de AI în contextul socio-economic actual. În aceasta, studentul va vedea subiecte precum:

  • Impactul economic al AI și al industriei 4.0.
  • Impactul AI asupra oamenilor: considerente etice, sociale și legale.
  • Modelul de adoptare și maturitate AI în organizații. Modele de maturitate IA ca instrument de poziționare pentru organizații.
Blocul II Proiectarea și dezvoltarea modelelor de învățare a mașinilor și a rețelelor neuronale

Modulul 3. Introducere în învățarea mașinilor: date și algoritmi

Acest modul va introduce elevul în învățarea automată, oferind acele concepte cheie pentru înțelegerea corectă a acestora. În acest lucru veți vedea subiecte precum:

  • Conceptele cheie de învățare a mașinii.
  • Importanța datelor.
  • Calitatea și guvernanța datelor.
  • Algoritmi de învățare automată: riscuri și limitări.

Modulul 4. Modele de învățare automată: optimizare și aplicații

Acest modul va oferi cheile pentru optimizarea rezultatelor modelelor de învățare automată, abordând totodată procesul legat de minimizarea riscurilor în generarea de aplicații bazate pe AI. Subiectele care vor fi lucrate sunt:

  • Optimizarea modelelor.
  • Calitatea datelor pentru o analiză robustă.
  • Generarea de aplicații bazate pe învățarea mașinii.

Modulul 5. Rețele neuronale

De-a lungul acestui al cincilea modul, studentul va intra în lumea rețelelor neuronale și va vedea subiecte precum:

  • Arhitecturi tipice
  • Învățare profundă consolidată
  • Antrenarea unei rețele neuronale: TensorFlow Playground.
Blocul III Principalele arhitecturi AI

Modulul 6. Cadre AI

În acest modul, studentul va vedea principalele cadre AI care există în prezent pe piață. Printre ele se numără:

  • Cadre Open Source.
  • Google IA Framework.
  • Microsoft Cognitive Services Framework.
  • Amazon IA Services Framework.
  • IBM Watson Framework
Blocul IV Implementarea proiectelor AI

Modulul 7. Implementarea proiectelor AI (I): metodologie

În această primă parte a blocului 4, studentul va vedea aspectele metodologice ale direcției și implementării proiectelor AI. Subiectele care vor fi abordate sunt:

  • Metodologie ML: CRISP-DM.
  • Ciclul de viață al conținutului.
  • AIOps.
  • Testele de regresie.
  • Feedback și întreținere.
  • Reutilizare și recalificare.
  • Cazuri și exemple practice.

Modulul 8. Implementarea proiectelor AI (II): resurse materiale și umane

În această a doua parte a blocului, studentul se va concentra pe direcția și implementarea proiectelor de AI din punctul de vedere al resurselor materiale și umane. În acest sens, câteva dintre punctele care vor fi abordate în modul sunt:

  • Resurse materiale.
    • Stocare.
    • Computing.
    • Modele economice
    • Infrastructura Cloud
    • Instrumente.
  • Resurse umane Profiluri specifice și impact asupra profilurilor tradiționale.
Bloc V. Aplicații comerciale ale AI și impactul său asupra afacerilor

Modulul 9. Aplicații comerciale ale AI și impactul său asupra afacerilor

Acest modul va introduce studentul în principalele aplicații de afaceri ale AI. Unele dintre subiectele care vor fi abordate sunt:

  • Interacțiune inteligentă: optimizarea experienței clienților, prin hiper-personalizare, interfețe de conversație și exploatarea datelor în timp real.
  • Produse și servicii inteligente: capabilitățile pe care AI le oferă și căutarea de noi modele și piețe de afaceri.
  • Operațiuni inteligente: combinație de AI cu soluții de automatizare, pentru a permite învățarea de sine.
  • Funcții inteligente de sprijin corporativ (securitate, resurse umane, tehnologie etc.): utilizarea AI pentru a crește inteligența umană și a îmbunătăți luarea deciziilor.

Modulul 10. Modele AI bazate pe clienți

În acest ultim modul al programului, aplicațiile AI pentru procesele de relații cu clienții vor fi aprofundate. Unele dintre punctele modulului sunt următoarele:

  • Atracție: rețele sociale și media plătită.
  • Experiență: personalizarea conținutului și călătoria clientului.
  • Vânzare: Vânzare vândută și încrucișată.
  • Serviciu: chatbots și asistenți inteligenți.

proiect de master finală

În cadrul Proiectului final de master (PFM), studentul va lucra mână în mână cu o companie reală în dezvoltarea unui proiect. Aceasta va avea opțiunea de a o face pentru propria companie sau de a alege între opțiunile ridicate de școală.

ateliere de lucru

În timpul Master in Intelligence Artificial, studentul va avea ocazia să conducă 2 ateliere practice, împărțite într-un atelier tehnologic și un atelier de afaceri.

Atelier tehnologic Aplicație de limbaj Python

Acest workshop ridică cunoștințele de bază despre Python introduse în cursul de nivelare, avansând în cunoștințele despre aplicarea acestui limbaj de programare. De-a lungul acestui atelier, studenții vor dobândi o viziune practică asupra aplicării limbajului de programare cel mai des utilizat în domeniul Inteligenței artificiale și învățării mașinilor: Python.

Python este un limbaj de programare de referință în mediile de Inteligență Artificială pentru ușurința de utilizare, versatilitatea și numărul mare de biblioteci disponibile. Creșterea utilizării acestei limbi este spectaculoasă datorită, fundamental, noilor tehnologii de știință a datelor și de învățare a mașinilor.

Notă: Pentru a desfășura acest atelier, este esențial să aveți cunoștințe în programare.

Atelier de afaceri Abilitarea proiectelor Big Data prin intermediul învățării automate

Machine Learning are nevoie de cantități mari de date pentru a putea funcționa și instrui algoritmii pe care îi folosește. În acest atelier, studenții vor vedea diferitele utilizări ale învățării automate în mediul Big Data. În plus, acest atelier va permite studenților să stăpânească modul în care se raportează AI la Big Data. Cum aplicăm învățarea mașină în datele mari? Cum putem descoperi tiparele din date prin utilizarea Mașinării? Ce aplicații aveți la nivel de business?

Deoarece este un atelier practic, studenții vor lucra, de exemplu, cu un caz de utilizare a marketingului digital. Mai exact, veți vedea cum se face achiziționarea programatică a suporturilor digitale astăzi și cum poate fi optimizată folosind tehnici de învățare automată combinate cu medii Big Data. În acest fel, veți vedea beneficiile pentru afaceri pe care le aduce această combinație de tehnologii și cum să o extrapolați la alte procese.

Unelte

Pe parcursul programului, elevii vor folosi, printre altele, următoarele instrumente:

Software Python

Software care permite programarea în limbajul Python. Este unul dintre cele mai utilizate limbaje de programare. Este un limbaj multiparadigma.

Software-ul R

Software de programare integrat de diferite instrumente, extensibil prin descărcarea diferitelor pachete, biblioteci sau mostre proprii. Este open source.

Întinzător de debit

Bibliotecă software gratuită care este utilizată pentru a efectua calcule numerice cu ajutorul diagramelor de flux.

PyTorch

Pachetul Python conceput pentru a efectua calcule numerice folosind programarea tensiunii.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Biblioteca pentru învățare profundă bazată pe rețele neuronale profunde. Aceasta se bazează pe construcția rețelei de calcul, care este un cadru unificat pentru a descrie diferite tipuri de mașini de învățare, cum ar fi rețelele neuronale profunde, rețelele neuronale convoluționale, rețelele neuronale recurente etc.

Servicii APIS (Amazon)

Serviciu AWS care vă permite să creați, să publicați, să întrețineți, să monitorizați și să protejați API-urile REST și WebSocket la orice scară.

Cerințe de master

Profilul studentului și cerințele de admitere

Modulele de master sunt proiectate cu acești profesioniști, din diferite sectoare, care aspiră să accelereze dezvoltarea carierei lor profesionale și să înțeleagă rolul pe care AI îl dobândește în mediul de afaceri. Cerințele pentru accesarea Master of Intelligence Artificial a OBS sunt următoarele:

  • Absolvenți și absolvenți în inginerie tehnică, ADE și știință (medicină, matematică, fizică sau chimie).
  • Executivii care doresc o imersiune în impactul asupra afacerii și noile posibilități pe care le deschid aceste tehnologii, identificând elementele necesare pentru a le putea aplica în medii productive reale.
  • Managerii de proiect și managerii care doresc să-și extindă capacitatea de management pentru a întreprinde proiecte legate de AI.
  • Persoanele cu experiență sau vocație în zona AI care doresc să își consolideze pregătirea academică.
  • Consultanți și specialiști din sectorul AI care doresc să-și pregătească, să își actualizeze și să-și completeze profilul, forjându-și astfel poziția competitivă pe piață.
titrare

După finalizarea programului, studenții vor obține:

  • Un titlu de Trei puncte.
  • O diplomă proprie acreditată de UPC, dacă cerințele universității sunt îndeplinite la sfârșitul programului.
Ultima actualizare Noiembrie 2019

Despre facultate

OBS Business School nace en 2006 como la primera escuela de negocios 100% online en lengua española. Se funda en el entorno del Grupo Planeta, líder mundial en la publicación de contenidos para el mer ... Citeste mai mult

OBS Business School nace en 2006 como la primera escuela de negocios 100% online en lengua española. Se funda en el entorno del Grupo Planeta, líder mundial en la publicación de contenidos para el mercado de habla hispana y con un importante know-how en e-learning, con la colaboración del partner estratégico: Citește mai puţin
Barcelona , Madrid + 1 Mai mult Mai Puțin