Bloque 1. Fundamentos para la inteligencia artificial

Fundamentos de Matemáticas

Este módulo tiene como objetivo proporcionar aquellos conocimientos de matemáticas necesarios para el diseño de algoritmos de Machine Learning. Para ello se abordarán temas como las matemáticas y la estadística para la IA, las ecuaciones, funciones y gráficos, el álgebra lineal, la optimización matemática y los algoritmos, entre otros.

Fundamentos de programación

Este módulo tiene como objetivo proporcionar las bases necesarias de programación para el desarrollo de aplicaciones de IA. El lenguaje principal de programación que se hará servir a lo largo del programa es Python. Así, se ahondará en temas como los principales lenguajes de programación para la IA, los objetivos, operadores y expresiones, los algoritmos y estructuras de control, y la estructura de datos, entre otros.

Big Data, Data Science & Artificial Intelligence

Este módulo tiene como objetivo ofrecer una visión general de la interrelación existente entre el Big Data, el Data Science y la inteligencia artificial. Para ello, se profundizará en temas como el ecosistema de la IA, el Big Data, el Data science y la interrelación existente entre Big Data, Data Science y la Inteligencia Artificial, entre otros.

Bloque 2. Fundamentos para la inteligencia artificial

Machine Learning I: Fundamentos

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.

Machine Learning II: Deep Learning y Redes Neuronales

Este módulo 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.

Planificación automática

Este módulo tiene como objetivoprofundizar 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 clásicas, la planificación temporal y la probabilística, así como se ahondará en las principales aplicaciones de la planificación automática.

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Este módulo 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.

Speech & Text Analytics

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 CognitiveServices.

Aplicaciones industriales de la IA

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.

Aplicaciones en servicios de la IA

El objetivo de este módulo 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.

Trabajo Final de Máster

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.