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Máster en Inteligencia Artificial

CONVOCATORIA ABIERTA

Implementa soluciones de la industria 4.0 para generar ventajas competitivas.

Fecha de inicio
Mayo 2021
Precio
7.200 €
Metodología
Online
Duración
12 meses (60 ECTS)

Partner académico

Título propio acreditado por la

Partner académico

Objetivos

El Máster en Inteligencia Artificial de Three Points da respuesta al nuevo escenario laboral que esta tecnología emergente aporta a las empresas y organizaciones en todo el mundo.

La demanda de perfiles digitales especializados en Inteligencia Artificial (IA) ha aumentado exponencialmente en los últimos años. Según estudios recientes, el 83% de las empresas crearán nuevos puestos de trabajo gracias al uso de aplicaciones de IA en los próximos años, suponiendo en 2030 en torno al 14% del PIB mundial.

La finalización del programa permite realizar el reskilling y upskilling de profesionales para que puedan liderar con éxito proyectos en el ámbito de la IA en sus respectivas empresas y así conseguir dar respuesta a las necesidades del panorama empresarial actual.

1.
Profundizar en los fundamentos y conceptos clave de la IA
2.
Conocer los principales algoritmos y herramientas del Machine Learning
3.
Desarrollar modelos de IA con los principales frameworks de trabajo del mercado
4.
Desarrollar aplicaciones prácticas de la IA como asistentes virtuales y chatbots
5.
Liderar proyectos de IA para gestionar nuevos modelos de negocio
6.
Entender el impacto estratégico de la IA desde un punto de vista empresarial

Three Points nace de la mano de OBS Business School, la primera escuela de negocios 100% online en lengua española con el objetivo de formar directivos y gestores de negocio que lideren compañías e instituciones, bajo un nuevo paradigma de gestión sostenible e innovadora.

"Ha sido una experiencia enriquecedora en el punto de vista de que he podido entablar relaciones con personas de otros países, de otras culturas, lo que me ha permitido abrir mi mente. Se trata de crecer individualmente pero también crecer en grupo y yo creo que Three Points nos da esa oportunidad."
Gabriel Ávila, Coordinador del área de IA en LinkS3
Gabriel Ávila,
Coordinador del área de IA en LinkS3
"Si se está buscando un programa con un perfecto equilibrio entre un enfoque técnico y un enfoque de negocios, la Maestría en Inteligencia Artificial de Three Points es el programa idóneo. Sinceramente, todavía no he podido encontrar otro programa que tenga el mismo equilibrio."
Juan Pablo Carranza, Co-founder en Codicii E.A. Limitada
Juan Pablo Carranza,
Co-founder en Codicii E.A. Limitada
"Para mí es un orgullo formar parte de la primera generación de Three Points. Me siento afortunado de haber encontrado una escuela que apuesta por la innovación en los programas de estudio y converge la tecnología con los negocios."
Óscar Bustos, Program Manager
Óscar Bustos,
Program Manager
“Decidí estudiar el Máster en Inteligencia Artificial porque necesito implementar esta tecnología en mi startup y desde Three Points me permitieron hacerlo como mi proyecto final de máster. Los profesores tienen un nivel técnico muy elevado y la metodología online me permite adquirir los conocimientos manteniendo intactas todas las responsabilidades laborales.”
Théophile Pascot, Founder & CEO Sinchi Creaciones
Théophile Pascot,
Founder & CEO Sinchi Creaciones

Programa

El programa se estructura en 10 módulos que se dividen en 5 bloques:

Bloque 1.- Fundamentos de la IA.  En este primer bloque, se definen los conceptos y tecnologías clave vinculados a la IA, profundizando en los aspectos esenciales de su funcionamiento.

Bloque 2.- Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Redes Neuronales. En este bloque se profundiza en los modelos basados en Machine Learning y Redes Neuronales, así como en su uso práctico. Esto incluye la optimización y evaluación posterior de ambas tipologías de modelo.

Bloque 3.- Principales tecnologías de IA. Sse profundiza en los principales frameworks existentes en el mercado para el desarrollo de modelos de IA.

Bloque 4.- Implantación de proyectos IA. Se trabajará en cómo abordar un proyecto en el que se utilizan o se desarrollan modelos de IA, incluyendo un enfoque metodológico y una revisión de los recursos materiales y humanos necesarios.

Bloque 5.- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio. En el último módulo, se introducen las principales aplicaciones de negocio de la IA, así como el impacto que tienen, tanto desde un punto de vista de negocio como tecnológico.

Además, el programa incluye un curso nivelador en IA en el que los alumnos profundizarán en los diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso, 2 talleres prácticos, divididos en talleres tecnológicos y business, y un Proyecto Final de Máster (PFM), donde los alumnos trabajarán con una empresa en el desarrollo de un proyecto real.

10 ECTS

Bloque 1.- Fundamentos de la IA

Curso nivelador IA (2,5 ECTS)

​​​​​​Este curso provee las bases de conocimiento de programación, algoritmos y matemáticas necesarias para el seguimiento del programa. En él, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas relacionados con el Máster: Conceptos básicos de IA, Introducción a la programación e Introducción a los algoritmos en IA.

Al finalizarlo, los alumnos realizarán un examen tipo test que les servirá como guía de evaluación.

1.1 La IA: fundamentos y principales tecnologías (2,5 ECTS)

​​​​​​En este módulo, los estudiantes se introducirán en el mundo de la IA y en su aplicación en negocio abordando la evolución histórica de la IA y sus conceptos claves. Además, se introducirán las principales tecnologías y stacks tecnológicos.

1.2 Impacto socioeconómico de la IA (5 ECTS)

​​​​​​Este módulo se centra en la visión integrada de la IA en el contexto socioeconómico actual, incluyendo la industria 4.0., así como en su impacto en las personas.

Los estudiantes desarrollarán capacidades para identificar casos de uso en donde aplicar IA en diferentes industrias y entenderán los aspectos éticos, sociales y legales que deben tenerse en cuenta para hacer un buen uso de la IA en las organizaciones.

15 ECTS

Bloque 2.- Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Redes Neuronales

2.1 Introducción al Machine Learning: datos y algoritmos (5 ECTS)

Este módulo introducirá al estudiante en el Machine Learning, proporcionando aquellos conceptos clave para su correcta comprensión. Se verán los principales entornos de desarrollo y algoritmos del Machine Learning, así también como la importancia de los datos.

2.2 Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones (5 ECTS)

En el cuarto módulo se proporcionan las claves para optimizar el resultado de los modelos de Machine Learning, a la vez que se profundiza en el proceso vinculado a la minimización de riesgos en la generación de aplicaciones basadas en IA. Además, los estudiantes aprenderán a identificar las fortalezas y debilidades de los algoritmos más conocidos.

2.3 Introducción a las Redes Neuronales (5 ECTS)

A lo largo de este módulo, los estudiantes profundizarán en el concepto de Redes Neurales y abordarán temas como sus arquitecturas típicas, los principales entornos de desarrollo y uso de Deep Learning.

5 ECTS

Bloque 3.- Principales tecnologías de IA

3.1 Frameworks de IA (5 ECTS)

En este módulo se tratarán las principales tecnologías y frameworks de IA que existen actualmente en el mercado con el objetivo de que el alumno sepa escoger, de entre el amplio abanico de opciones, las que mejor se adapten al problema concreto que necesite solucionar. Incluyendo las capacidades disponibles en:

  • AWS
  • Google IA
  • IBM Watson
  • Microsoft Azure
10 ECTS

Bloque 4.- Implantación de proyectos IA

4.1 Implantación de proyectos de IA (I): metodología (5 ECTS)

En esta primera parte, el estudiante aprenderá un enfoque metodológico para organizar un proyecto de IA y garantizar su éxito. Además, se verá la construcción y operacionalización de modelos como:

  • MLOps
  • Trusted IA
  • AI Governance

4.2 Implantación de proyectos de IA (II): recursos materiales y humanos (5 ECTS)

En la segunda parte del bloque, el estudiante se centrará en conocer qué recursos materiales y qué perfiles humanos son necesarios en un proyecto IA, dependiendo del tipo de proyecto y del contexto de la empresa. También se llevarán a cabo ejercicios de estimación económica de proyectos IA los alumnos profundizarán en la dirección e implementación de proyectos de IA desde el punto de vista de los recursos materiales y humanos.

10 ECTS

Bloque 5.- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio

5.1 Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio (5 ECTS)

Este módulo introducirá a los estudiantes en las principales aplicaciones de negocio de la IA. Se verá la optimización de la experiencia del cliente, los productos y servicios inteligentes, y las distintas variables de soporte corporativo inteligente (RRHH, seguridad,etc.)

5.2 Modelos de IA basados en el cliente (5 ECTS)

En el último módulo, los estudiantes profundizarán en las aplicaciones de la IA a los procesos de relación con el cliente. Se introducirán distintas alternativas de servicios y de técnicas de venta.

10 ECTS

Bloque 1.- Fundamentos de la IA

Curso nivelador IA (2,5 ECTS)

​​​​​​Este curso provee las bases de conocimiento de programación, algoritmos y matemáticas necesarias para el seguimiento del programa. En él, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas relacionados con el Máster: Conceptos básicos de IA, Introducción a la programación e Introducción a los algoritmos en IA.

Al finalizarlo, los alumnos realizarán un examen tipo test que les servirá como guía de evaluación.

1.1 La IA: fundamentos y principales tecnologías (2,5 ECTS)

​​​​​​En este módulo, los estudiantes se introducirán en el mundo de la IA y en su aplicación en negocio abordando la evolución histórica de la IA y sus conceptos claves. Además, se introducirán las principales tecnologías y stacks tecnológicos.

1.2 Impacto socioeconómico de la IA (5 ECTS)

​​​​​​Este módulo se centra en la visión integrada de la IA en el contexto socioeconómico actual, incluyendo la industria 4.0., así como en su impacto en las personas.

Los estudiantes desarrollarán capacidades para identificar casos de uso en donde aplicar IA en diferentes industrias y entenderán los aspectos éticos, sociales y legales que deben tenerse en cuenta para hacer un buen uso de la IA en las organizaciones.

15 ECTS

Bloque 2.- Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Redes Neuronales

2.1 Introducción al Machine Learning: datos y algoritmos (5 ECTS)

Este módulo introducirá al estudiante en el Machine Learning, proporcionando aquellos conceptos clave para su correcta comprensión. Se verán los principales entornos de desarrollo y algoritmos del Machine Learning, así también como la importancia de los datos.

2.2 Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones (5 ECTS)

En el cuarto módulo se proporcionan las claves para optimizar el resultado de los modelos de Machine Learning, a la vez que se profundiza en el proceso vinculado a la minimización de riesgos en la generación de aplicaciones basadas en IA. Además, los estudiantes aprenderán a identificar las fortalezas y debilidades de los algoritmos más conocidos.

2.3 Introducción a las Redes Neuronales (5 ECTS)

A lo largo de este módulo, los estudiantes profundizarán en el concepto de Redes Neurales y abordarán temas como sus arquitecturas típicas, los principales entornos de desarrollo y uso de Deep Learning.

5 ECTS

Bloque 3.- Principales tecnologías de IA

3.1 Frameworks de IA (5 ECTS)

En este módulo se tratarán las principales tecnologías y frameworks de IA que existen actualmente en el mercado con el objetivo de que el alumno sepa escoger, de entre el amplio abanico de opciones, las que mejor se adapten al problema concreto que necesite solucionar. Incluyendo las capacidades disponibles en:

  • AWS
  • Google IA
  • IBM Watson
  • Microsoft Azure
10 ECTS

Bloque 4.- Implantación de proyectos IA

4.1 Implantación de proyectos de IA (I): metodología (5 ECTS)

En esta primera parte, el estudiante aprenderá un enfoque metodológico para organizar un proyecto de IA y garantizar su éxito. Además, se verá la construcción y operacionalización de modelos como:

  • MLOps
  • Trusted IA
  • AI Governance

4.2 Implantación de proyectos de IA (II): recursos materiales y humanos (5 ECTS)

En la segunda parte del bloque, el estudiante se centrará en conocer qué recursos materiales y qué perfiles humanos son necesarios en un proyecto IA, dependiendo del tipo de proyecto y del contexto de la empresa. También se llevarán a cabo ejercicios de estimación económica de proyectos IA los alumnos profundizarán en la dirección e implementación de proyectos de IA desde el punto de vista de los recursos materiales y humanos.

10 ECTS

Bloque 5.- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio

5.1 Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio (5 ECTS)

Este módulo introducirá a los estudiantes en las principales aplicaciones de negocio de la IA. Se verá la optimización de la experiencia del cliente, los productos y servicios inteligentes, y las distintas variables de soporte corporativo inteligente (RRHH, seguridad,etc.)

5.2 Modelos de IA basados en el cliente (5 ECTS)

En el último módulo, los estudiantes profundizarán en las aplicaciones de la IA a los procesos de relación con el cliente. Se introducirán distintas alternativas de servicios y de técnicas de venta.

10 ECTS

Proyecto final de Master

Es un trabajo académico-práctico que los estudiantes realizarán, transversalmente. El objetivo de este trabajo es favorecer la aplicación práctica de los conocimientos, metodologías y herramientas vistos a lo largo de todo el máster.

Profesores
José Ramón Sanfiz
Director del Máster en Inteligencia Artificial.

Responsable Oficina Barcelona Atmira y de transformación. Anteriormente, fue director y consultor en Inteligencia Artificial en Accenture.

Lucas Fernández
Director del Máster en Full Stack Web Development

Developer in Fast Track Funnel at Telefónica. Ingeniero informático por la Universidad de Alcalá de Henares y tiene un Máster en Seguridad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones.

Alfonso Ibáñez

Responsable de Data Science y Data Engineering en Synergic Partners, compañía del grupo Telefónica.

Jordi Navarro

CEO en la Cleverdata.io, compañía que desarrolla aplicaciones de Analítica Avanzada y Predictiva. Anteriormente, fue director de Sistemas de Información en Condis.

Enrique Blanco
Investigador en Inteligencia Artificial en Telefónica.

Tiene experiencia en proyectos internacionales de Data Science e Ingeniería de Sistemas dentro del sector aeroespacial. Es licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Complutense.

Jaume Miralles

Responsable de promover la adopción de la tecnología de IBM Watson Data & Artificial Intelligence. Anteriormente, fue consultor en PwC.

Carlos Rodríguez

Actualmente es Data Scientist en Telefónica.Estudió un Máster en Filosofía por UNED y un máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid.

David Pérez

Es Digital Transformation Manager y desarrollador de chatbots en Telefónica España. Anteriormente, fue CTO & bot developer en startup botslovers.

Luis Miguel Garay

Director de Digitalización en Telefónica. Ha desarrollado su carrera como Gerente en Estrategia de canales de atención y Director de canales online B2S/B2B.

Perfil del estudiante

La nueva digital business school Three Points, nacida en Barcelona, da resupuesta al escenario económico y empresarial actual.

DATOS DEMOGRÁFICOS
11%
Europa
89%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
42 años
Media
17 años
Media experiencia
BACKGROUND
71%
12%
12%
Business
Salud
Tech
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
41%
17%
28%
14%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros
INSTALACIONES

Planeta Formación y Universidades

Three Points se encuentra ubicado en un complejo de 10.000 m2 donde dispone de:

Superficie de más de 600 m2
Espacio equipado con las últimas tecnologías
Salas de reuniones para trabajar

Salidas profesionales

Una vez finalizado el programa, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:

Responsable de Grupo de desarrollo de I+D en diferentes sectores
Consultor de negocio especializado en IA
Consultor tecnológico especializado en IA
Responsable proyectos IA
Experto en desarrollo de sistemas IA

Perfil del estudiante

La nueva digital business school Three Points, nacida en Barcelona, da resupuesta al escenario económico y empresarial actual.

DATOS DEMOGRÁFICOS
11%
Europa
89%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
42 años
Media
17 años
Media experiencia
BACKGROUND
71%
12%
12%
Business
Salud
Tech
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
41%
17%
28%
14%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros
INSTALACIONES

Planeta Formación y Universidades

Three Points se encuentra ubicado en un complejo de 10.000 m2 donde dispone de:

Superficie de más de 600 m2
Espacio equipado con las últimas tecnologías
Salas de reuniones para trabajar

Salidas profesionales

Una vez finalizado el programa, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:

Responsable de Grupo de desarrollo de I+D en diferentes sectores
Consultor de negocio especializado en IA
Consultor tecnológico especializado en IA
Responsable proyectos IA
Experto en desarrollo de sistemas IA

Proceso de admisión

Nuestro proceso de adminisión tiene como objetivo fundamental asegurar la idoneidad y desarrollo de los candidatos, para que todos nuestros alumnos puedan vivir una experiencia digital que responda a sus necesidades actuales y futuras.

1
Solicitud de admisión
2
Entrevista personal
3
Documentación de admisión
4
Evaluación comité de admisiones
5
Admisión aprobada
Matriculación

Partners

Founders

El modelo formativo de Three Points aúna el know-how y la expertise de los hermanos Dídac Lee y Simón Lee.

Dos referentes internacionales en el mundo digital, con la mejor experiencia en formación superior de Planeta Formación y Universidades.

Esta alianza hace posible que podamos ofrecerte programas de gran calidad, con un fuerte énfasis en el management y la colaboración de profesionales.

DÍDAC LEE
SIMON LEE
GRUPO PLANETA

© Three Points The School for Digital Business. Planeta Formación y Universidades. Todos los derechos reservados.
Por cualquier consulta, escríbanos a info@threepoints.com

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