Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos + 60 Créditos ECTS
Master
Online
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Descripción
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Tipología
Master
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
1500h
-
Duración
12 Meses
Este Máster de Inteligencia Artificial (IA) está pensado para dar respuesta a las nuevas necesidades de conocimiento y formación que han surgido en este ámbito ante el auge vivido en los últimos años de modelos, algoritmos y empresas que se dedican a la Inteligencia Artificial. Se estima que el sector de la IA tendrá un volumen de negocio a nivel global de unos 16 trillones de dólares para el 2030. Así mismo, empresas especializadas en la búsqueda y selección de perfiles profesionales apunta a la IA como uno de los conocimientos que será más demandado en los próximos años.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
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Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El objetivo global del Máster es que el alumno sea entender, aplicar, gestionar y liderar iniciativas y proyectos de IA en una organización. Este objetivo global se alcanza a través de los siguientes objetivos parciales: 1. Comprender realmente qué es la IA, sus límites y sus posibilidades. 2. Familiarizarse con los lenguajes de programación, herramientas y plataformas más comúnmente usados en los proyectos de IA. 3. Conocer los algoritmos más usados en Machine Learning y Deep Learning. 4. Analizar otras tecnologías que surgen en el entorno de la IA y que ayudan a desarrollar modelos de negocio innovadores y diferenciales. 5. Revisar las principales metodologías para gestionar proyectos de IA. 6. Entender las implicaciones y aplicaciones de la IA en diferentes áreas funcionales de la empresa.
Al ser la IA una disciplina transversal que afecta a todas las áreas funcionales de la empresa, este Máster está dirigido a cualquier profesional con inquietud por las nuevas tecnologías. Está especialmente enfocado a aquellos que quieran dirigir proyectos de IA o ponerse al frente de esta iniciativa a nivel organizacional. Adicionalmente, este Máster es muy adecuado para cualquier responsable de departamento que quiera actualizar sus contenidos y no quedarse atrás en relación a esta tecnología que va a afectar a multitud de sectores y áreas de las organizaciones. Está especialmente indicado a:
- Desarrolladores software
- Ingenieros de sistemas
- Ingenieros informáticos
- Profesionales IT
- Gestores de proyectos
- Responsables de departamentos
- Emprendedores
Titulación Universitaria de Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
El Máster está pensado para que puede ser abordado por cualquier perfil profesional, ya que comenzará desde los fundamentos de la IA y no requerirá gran conocimiento previo de programación y estadística (aunque sí se requiere un conocimiento básico de estas disciplinas). Se estructura en dos grandes bloques: un bloque técnico, donde exploraremos los principales modelos y algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, y un bloque aplicado a negocio, donde estudiaremos las principales implicaciones y aplicaciones de la IA en las empresas. Los alumnos, a la finalización del Máster, tendrán las competencias necesarias para realizar proyectos de IA, gestionarlos e impulsar esta iniciativa dentro de una organización.
Al ser la IA una disciplina transversal que afecta a todas las áreas funcionales de la empresa, este Máster está dirigido a cualquier profesional con inquietud por las nuevas tecnologías. Está especialmente enfocado a aquellos que quieran dirigir proyectos de IA o ponerse al frente de esta iniciativa a nivel organizacional. Adicionalmente, este Máster es muy adecuado para cualquier responsable de departamento que quiera actualizar sus contenidos y no quedarse atrás en relación a esta tecnología que va a afectar a multitud de sectores y áreas de las organizaciones.
Opiniones
Materias
- Data mining
- Empresas de formación
- Modelado
- Modelos de negocio
- Toma de decisiones
- Ética
- Perfiles profesionales
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Algoritmos
- Desarrollo de aplicaciones
- Herramientas de análisis de datos
- Nuevas tecnologías
- Ecosistemas
- Modelado de datos
- Scrum
- Big Data
- Deep learning
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