Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial
El Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial, con titulación de máster en formación permanente, facilita a los profesionales el conocimiento para adquirir una visión integral de los componentes y herramientas en IA para definir, analizar e implementar estrategias y aplicaciones tecnológicas en el mundo empresarial.
- 12 meses
- 60 ECTS
- OCTUBRE 2024
- Online
- ESPAÑOL
- 7500 €
Obtén además la doble titulación propia de nuestro partner académico en Madrid, la Universidad especializada en lo que demanda el mercado y cada disciplina.
Somos la 1ª Business School 100% online del mundo en recibir el rating QS Stars, obteniendo la máxima distinción, cinco QS Stars, en la categoría de Online Learning.
OBS es miembro de BGA (Business Graduates Association) de AMBA, institución que reconoce la calidad académica de las Business Schools de alto potencial.
Objetivos
- OBJETIVO 1.
APLICACIONES IA
Incide en las diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial tanto en empresas industriales como de servicio, sacando el mayor rendimiento de esta tecnología en el negocio. OBJETIVO 2.
DESARROLLO DE APLICACIONES
Entiende el proceso vinculado al desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y ponlo en práctica a través del bootcamp de Diseño IA.OBJETIVO 3.
TECNOLOGÍAS
Ahonda en las diferentes tecnologías vinculadas a la inteligencia artificial, analizando su impacto y principales puntos de convergencia.OBJETIVO 4.
PROGRAMACIÓN
Conoce las bases necesarias de programación, para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, incidiendo en los diferentes lenguajes existentes.
Plan de estudios del Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial
Nuestro programa se estructura en 3 bloques y culmina con el TFM. Además, durante el desarrollo, se realizarán dos bootcamps voluntarios y diferentes actividades adicionales.
Bloque 1. Fundamentos para la Inteligencia Artificial
Bloque 2. Componentes y elementos de la Inteligencia Artificial
Bloque 3. Aplicaciones y tendencias de la Inteligencia Artificial
Trabajo Fin de Máster
Bootcamp y actividades adicionales
1. Fundamentos para la inteligencia artificial
Este módulo tiene como objetivo proporcionar los conocimientos matemáticos necesarios para el diseño de algoritmos de Aprendizaje Automático. Los estudiantes aprenderán sobre matemáticas y estadística para IA, ecuaciones, funciones y gráficas, álgebra lineal, optimización matemática y algoritmos, entre otros.
Profesor: Moisés Cantón Jara, Arquitecto de Soluciones de Automatización de Inteligencia en TrustPortal.
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Este curso tiene como objetivo proporcionar los fundamentos de programación necesarios para el desarrollo de aplicaciones de IA. El lenguaje de programación principal que se utilizará a lo largo del programa es Python, sin embargo, los estudiantes también aprenderán sobre otros lenguajes de programación principales para IA, operadores y expresiones, algoritmos y estructuras de control, así como estructura de datos, entre otros.
Profesor: Lucas Fernández Aragón, Ingeniero de Software Senior en Red Hat.
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Este módulo pretende ofrecer una visión general de la interrelación entre Big Data, Data Science e inteligencia artificial. Para ello, el alumno profundizará en temas como el ecosistema de la IA, Big Data, Data science y la interrelación entre Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial, entre otros.
Profesor: Raúl Gómez Martínez, profesor de la Universidad Rey Juan Carlos.
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2. Componentes y elementos IA
Este módulo tiene como objetivo introducir a los estudiantes conceptos y algoritmos básicos de Machine Learning que permitan generalizar patrones a través de los datos proporcionados. Se abordan temas como el aprendizaje supervisado, semi-supervisado, no supervisado y por refuerzo, así como se incidirá en los principales algoritmos de ML.
Profesor: Raúl Melgosa García, Group Data & Digital Expert en Generali.
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Esta asignatura tiene como objetivo ahondar en los principales conceptos, elementos y herramientas para el desarrollo de aplicaciones de Deep Learning. Se tratarán temas como los principales conceptos y tipologías de redes neuronales artificiales, así como se presentarán los fundamentos de Deep Learning.
Profesor: Fermín Lozano Rodríguez, Computer Vision Engineer en Airbus Defence and Space.
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Este módulo tiene como objetivo profundizar en los diferentes sistemas de planificación automática existentes actualmente, incidiendo en las características de cada uno de ellos, así como en las diferentes aplicaciones de los mismos. Se verán temas como la planificación clásica, la planificación temporal y la probabilística, así como se ahondará en las principales aplicaciones de la planificación automática.
Profesor: Roberto Fuentes Dehesa, Connected Enterprise Manageren Grupo ABSA.
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Esta asignatura tiene como objetivo incidir en los diferentes modelos y componentes del NLP que permiten que se produzca la comunicación entre máquinas y humanos. Para ello, se verán temas como los modelos NLP, los componentes de NLP y las aplicaciones NLP, entre otros.
Profesor: Jerónimo Molina Molina, Responsable de Inteligencia Artificial en Helphone.
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3. Aplicaciones y tendencias IA
El objetivo de este módulo es analizar el funcionamiento de las aplicaciones de Speech and Text Analytics y su impacto en los negocios, incidiendo en sus principales aplicaciones. Se abordarán temas como las principales aplicaciones del Speech y del Text Analytics, así como se trabajará con Azure Cognitive Services.
Profesor: Carlos Rodríguez Abellán, Lead NLP Engineer en Fujitsu.
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El objetivo de este módulo es distinguir las diferentes aplicaciones industriales de la inteligencia artificial y su impacto en los resultados y relación con los consumidores, y diferentes agentes implicados. Se verñan temas como la interrelación entre IA e industria, el impacto que esta tiene, así como las principales aplicaciones industriales de la IA.
Profesor: Jorge Chavero, Automotion and Digital Solution Manager en GEA Group.
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El objetivo de esta asignatura es profundizar en las diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial en las empresas de servicios y su impacto en los resultados y relación con los clientes. Para ello se analizará el impacto de la IA en las empresas de servicios, así como sus principales aplicaciones.
Profesor: Roberto Rodríguez López, Jefe de sección de inteligencia artificial en Técnicas reunidas.
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TFM y Actividades adicionales
Este programa está diseñado para complementar el contenido de los bloques temáticos con el entrenamiento necesario para conseguir su interiorización. El entrenamiento está concebido desde una triple vertiente: ayuda técnica, apoyo personal y planteamiento de los desafíos individuales y grupales que sean necesarios para conseguir los objetivos fijados.
Curso de nivelación | Bases para la inteligencia artificial
OBS Business School pone a disposición de los estudiantes un curso de nivelación que les permitirá adquirir aquellos conocimientos y habilidades necesarios para poder seguir de forma adecuada el programa. Este taller es autodirigido y voluntario. Si bien, es altamente recomendable para aquellos estudiantes que provenga de ámbitos distintos a las ingenierías técnicas. A través del desarrollo de este curso, los estudiantes podrán identificar aquellas áreas que necesitas reforzar.
Complementos formativos
Con carácter previo al inicio del programa, el estudiante, contará con dos aulas habilitadas dónde encontrará recursos formativos que le permitirán adquirir aquellos conocimientos y desarrollar aquellas habilidades necesarios para el correcto seguimiento del curso. Dichos cursos contarán con el seguimiento de un docente, hasta el inicio efectivo del programa. Estos complementos son:
- Introducción a la programación: Python
- Infraestructuras TI
Bootcamps Pre-Máster
El estudiante tendrá la oportunidad de cursar 3 Bootcamps Pre-Máster que se abrirán progresivamente y se podrán cursar en cualquier momento. Una vez finalizado y superado el curso, se obtendrá un certificado de finalización.
- Bootcamp 1. Personal Branding
- Bootcamp 2. Data Storytelling
- Bootcamp 3. Pensamiento creativo e innovación
Por otro lado, los estudiantes también tendrán la oportunidad de tomar estos cursos pre-máster; sin embargo, estos solo están disponibles en inglés:
- Building Your Professional Brand for Employability and Career Success
- Finance Fundamentals
Taller introductorio | Capacitación
Antes del inicio del curso académico, los estudiantes tendrán la posibilidad de cursar un taller introductorio al Campus donde se les brindarán las herramientas y conocimientos necesarios para el correcto uso de la plataforma durante el desarrollo del año académico.
Programa de Desarrollo Profesional (PDP)
Dos semanas antes del inicio del curso académico, el alumno podrá participar en un programa de desarrollo profesional donde trabajará, mano a mano con una docente, el desarrollo de diferentes habilidades como la gestión del tiempo, la productividad y gestión del estrés y la inteligencia emocional. Una vez finalizado el taller, y siempre que se hayan realizado las actividades pertinentes, se podrá obtener un certificado de finalización.
Durante seis meses, los estudiantes, deberán trabajar, de forma grupal, o bien en el desarrollo de un proyecto vinculado al análisis y propuesta de una aplicación de inteligencia artificial para una organización determinada o bien en la definición de un plan estratégico para la incorporación de la inteligencia artificial en una organización.
Profesor: David Faustino Pérez García, Relación al cliente multicanal en Telefónica España.
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El Máster de formación permanente en Machine Learning e Inteligencia Artificial se complementa con conferencias y seminarios que se imparten en cada uno de los bloques. Estas actividades adicionales las realizan profesionales reconocidos en la gestión empresarial quienes, mediante videoconferencias, exponen sus experiencias y casos prácticos.
Bootcamp: Curso de nivelación | Bases para la inteligencia artificial
La escuela pone a disposición de los estudiantes un curso de nivelación que les permitirá adquirir aquellos conocimientos y habilidades necesarios para poder seguir de forma adecuada el programa. Este taller es autodirigido y voluntario. Si bien, es altamente recomendable para aquellos estudiantes que provenga de ámbitos distintos a las ingenierías técnicas. A través del desarrollo de este curso, los estudiantes podrán identificar aquellas áreas que necesitas reforzar.
Bootcamp: Diseño IA
Este bootcamp se desarrolla de forma transversal a lo largo del programa. Así, los estudiantes, tendrán diferentes sesiones puntuales después de los diferentes módulos, que les orientarán durante el proceso de diseño de una aplicación de inteligencia artificial. Este bootcamp es 100% práctico.
Profesora: Sheyla Rivera, Software Developer en NinjaOne.
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Bootcamp: Ética e inteligencia artificial
Este bootcamp tiene como objetivo incidir en el concepto de ética aplicada a lo largo de todo el proceso de concepción, diseño, desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA en el negocio, estableciendo las bases para que las diferentes acciones que se lleven en este campo no supongan únicamente un impacto positivo en las organizaciones sino también en los diferentes individuos que forman parte del ecosistema de cualquier organización.
Profesor: Ramón Miralles López, Abogado especialista en ciberderecho en Ecix Group.
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Company visits
Durante el desarrollo del programa, el estudiante, tendrá la oportunidad de asistir de forma síncrona, a videoconferencias realizadas por profesionales expertos en el área del programa. Estos compartirán su experiencia y les brindarán best practices en el sector.
‘Case studies’: Método del caso
La componente práctica del programa es indispensable y completa la formación teórica. Para ello, durante el curso se realizarán debates de temas de actualidad e interés en cada una de las asignaturas, simulaciones para la toma de decisiones aplicadas a situaciones reales o casos prácticos donde se analizarán, desde un punto de vista académico, los problemas planteados y las soluciones propuestas, así como los criterios tenidos en cuenta para llevarlas a cabo.
Webinars
La mayor parte de la formación se realiza de forma asíncrona, es decir, el intercambio de conocimiento se realiza a través de una plataforma que permite compartir textos escritos sin necesidad de que las personas estén conectadas al mismo tiempo.
Adicionalmente, en cada uno de los módulos se organizan sesiones síncronas o ‘webinars’, donde todos los participantes están conectados al mismo tiempo a través de una aplicación, lo que permite el intercambio de conocimiento en ‘tiempo real’.
Los estudiantes que cursen el Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial tendrán la oportunidad de prepararse para la obtención de las siguientes certificaciones:
- Certificación de Business IT de ICN
- Certificación Scrum (Product Owner & Scrum Master)
*El coste de las certificaciones y de los cursos preparatorios no está incluido en el precio del programa.
Metodología
OBS cuenta con una metodología online donde el core es el estudiante. Siempre avalada por profesores en activo y de prestigio internacional, que comparten sus conocimientos para potenciar el desarrollo profesional de los alumnos mediante un método flexible, colaborativo y con seguimiento personalizado. El objetivo es crear una experiencia educativa única que permita la asimilación de conocimientos de forma práctica.
Student ON tiene como pilar fundamental al alumno y, por ello, durante todo el curso los estudiantes cuentan con su Program Manager, una figura académica que los acompaña de manera personalizada.
Titulación
Después de finalizar con éxito el Máster de Formación Permanente y habiendo realizado los trámites pertinentes recibirás el título de OBS Business School. Además, tendrás la posibilidad de obtener el título de Máster en Formación Permanente emitido por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE), siempre que cumplas con los requisitos académicos, de documentación, pagos y administrativos establecidos. Para poder obtenerla, deberás disponer de una Titulación Universitaria de Grado (Ingeniería, Licenciatura o Diplomatura).
En OBS Business School apostamos por una titulación propia que permita la actualización de los programas en cada edición para estar a la vanguardia en el conocimiento que demandan hoy las empresas. Nuestros programas están enfocados a profesionales que quieran actualizar sus skills en management mientras viven una experiencia internacional, basándose la propuesta de valor en un enfoque académico global.
Proceso de Admisión
El objetivo fundamental de nuestro proceso de admisión es asegurar la idoneidad de los candidatos. Todos los participantes deben obtener el máximo provecho de esta experiencia de aprendizaje, a través de un contexto en el que sea posible desarrollar una relación a largo plazo con compañeros de clase, profesores y antiguos alumnos.
Tras cumplimentar la solicitud de admisión de uno de nuestros programas, recibirás un e-mail con información sobre la Escuela y un miembro del Departamento de Admisiones se pondrá en contacto contigo para poder iniciar el proceso de admisión. Habiendo superado la entrevista personal con éxito, deberás entregar toda la documentación requerida para continuar el proceso de admisión y poder certificar que cumplas con los requisitos del perfil del estudiante. Después de la celebración de un Comité de Admisiones, si es positivo, podrás inscribirte y matricularte en el programa solicitado.
Perfil del Alumno
Conoce el perfil de los alumnos del Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial provenientes de diferentes backgrounds y sectores, pero con el objetivo común de querer potenciar sus habilidades directivas para impulsar su carrera profesional hacia el mundo digital.
