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Maestría en Inteligencia Artificial

CONVOCATORIA ABIERTA

Implementa soluciones de la industria 4.0 para generar ventajas competitivas.

Fecha de inicio
Mayo 2020
Precio
7.200 €
Metodología
Online
Duración
12 meses (60 ECTS)

Partner académico

Título propio acreditado por la

Partner académico

Objetivos

La Maestría 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.

"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 clave vinculados a la IA, profundizando en los aspectos esenciales de su funcionamiento y el impacto económico del campo.

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 arquitecturas de IA. Se profundiza en los principales frameworks existentes en el mercado para el desarrollo de modelos de IA.

Bloque 4.- Implantación de proyectos IA. Se aborda las fases de desarrollo y gestión de proyectos vinculados a las tecnologías de IA, así como el proceso de implementación de las mismas.

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

1.1 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.

1.2 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 los conceptos clave de la IA y las principales tecnologías de la misma. Además, el módulo tiene por objetivo desarrollar la capacidad de los alumnos para identificar qué soluciones basadas en IA son las más apropiadas para resolver problemáticas de negocios.

1.3 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)

En este módulo, los alumnos aprenderán los conceptos clave del Machine Learning, descubrirán la importancia de los datos y tratarán los algoritmos del Machine Learning, sus riesgos y sus limitaciones.

El objetivo de la asignatura es que el alumno pueda adquirir los conocimientos de Machine Learning y Redes Neuronales necesarios para determinar en cada momento qué método de aprendizaje y de resolución de problemas es el adecuado, desarrollando las capacidades técnicas suficientes para aplicarlo.

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 qué tipos de problemas pueden ser abordados con técnicas de aprendizaje automático, tanto supervisado como no supervisado.

2.3 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, el aprendizaje reforzado profundo y aprenderán cómo entrenar una red neuronal (TensorFlow Playground).

5 ECTS

Bloque 3.- Principales arquitecturas de IA

3.1 Frameworks de IA (5 ECTS)

En este módulo se tratarán los principales frameworks de IA que existen actualmente en el mercado:

  • Open Source
  • Google IA
  • Microsoft Cognitive Services
  • Amazon IA Services
  • IBM Watson
10 ECTS

Bloque 4.- Implantación de proyectos IA

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

En esta primera parte, los alumnos tratarán los aspectos metodológicos de la dirección e implementación de proyectos de IA y verán temas como:

  • Metodología ML: CRISP-DM
  • Ciclo de vida del contenido
  • AIOps
  • Pruebas de regresión
  • Feedback y mantenimiento
  • Reutilización y reentrenamiento

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

En la segunda parte del bloque, los alumnos profundizarán en la dirección e implementación de proyectos de IA desde el punto de vista de los recursos materiales y humanos.

En este sentido, alguno de los puntos que se abordarán en el módulo son:

  • Recursos materiales
  • Almacenamiento
  • Computación
  • Modelos económicos
  • Infraestructura Cloud
  • Herramientas
  • Recursos humanos: perfiles específicos e impacto en perfiles tradicionales
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:

  • Interacción inteligente: optimización de la experiencia de cliente
  • Productos y servicios inteligentes: búsqueda de nuevos modelos de negocio y mercados
  • Operaciones inteligentes: combinación de la IA con soluciones de automatización para habilitar el autoaprendizaje
  • Funciones de soporte corporativas inteligentes: el uso de la IA para aumentar la inteligencia humana y mejorar la toma de decisiones

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.

Alguno de los puntos del módulo son los siguientes:

  • Atracción: Redes Sociales y Paid Media
  • Experiencia: Personalización contenidos y customer journey
  • Venta: Upselling y cross selling
  • Servicio: chatbots y asistentes inteligentes
10 ECTS

Bloque 1.- Fundamentos de la IA

1.1 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.

1.2 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 los conceptos clave de la IA y las principales tecnologías de la misma. Además, el módulo tiene por objetivo desarrollar la capacidad de los alumnos para identificar qué soluciones basadas en IA son las más apropiadas para resolver problemáticas de negocios.

1.3 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)

En este módulo, los alumnos aprenderán los conceptos clave del Machine Learning, descubrirán la importancia de los datos y tratarán los algoritmos del Machine Learning, sus riesgos y sus limitaciones.

El objetivo de la asignatura es que el alumno pueda adquirir los conocimientos de Machine Learning y Redes Neuronales necesarios para determinar en cada momento qué método de aprendizaje y de resolución de problemas es el adecuado, desarrollando las capacidades técnicas suficientes para aplicarlo.

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 qué tipos de problemas pueden ser abordados con técnicas de aprendizaje automático, tanto supervisado como no supervisado.

2.3 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, el aprendizaje reforzado profundo y aprenderán cómo entrenar una red neuronal (TensorFlow Playground).

5 ECTS

Bloque 3.- Principales arquitecturas de IA

3.1 Frameworks de IA (5 ECTS)

En este módulo se tratarán los principales frameworks de IA que existen actualmente en el mercado:

  • Open Source
  • Google IA
  • Microsoft Cognitive Services
  • Amazon IA Services
  • IBM Watson
10 ECTS

Bloque 4.- Implantación de proyectos IA

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

En esta primera parte, los alumnos tratarán los aspectos metodológicos de la dirección e implementación de proyectos de IA y verán temas como:

  • Metodología ML: CRISP-DM
  • Ciclo de vida del contenido
  • AIOps
  • Pruebas de regresión
  • Feedback y mantenimiento
  • Reutilización y reentrenamiento

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

En la segunda parte del bloque, los alumnos profundizarán en la dirección e implementación de proyectos de IA desde el punto de vista de los recursos materiales y humanos.

En este sentido, alguno de los puntos que se abordarán en el módulo son:

  • Recursos materiales
  • Almacenamiento
  • Computación
  • Modelos económicos
  • Infraestructura Cloud
  • Herramientas
  • Recursos humanos: perfiles específicos e impacto en perfiles tradicionales
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:

  • Interacción inteligente: optimización de la experiencia de cliente
  • Productos y servicios inteligentes: búsqueda de nuevos modelos de negocio y mercados
  • Operaciones inteligentes: combinación de la IA con soluciones de automatización para habilitar el autoaprendizaje
  • Funciones de soporte corporativas inteligentes: el uso de la IA para aumentar la inteligencia humana y mejorar la toma de decisiones

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.

Alguno de los puntos del módulo son los siguientes:

  • Atracción: Redes Sociales y Paid Media
  • Experiencia: Personalización contenidos y customer journey
  • Venta: Upselling y cross selling
  • Servicio: chatbots y asistentes inteligentes
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.

Transformation Consulting Professional en atmira. Anteriormente, fue director y consultor en Inteligencia Artificial en Accenture.

Enrique Blanco

IT Developer en Telefónica. Asimismo, tiene experiencia en proyectos internacionales de Data Science e Ingeniería de Sistemas dentro del sector.

Francisco José Ramirez

Security Researcher en Telefónica. Además, es administrador de sistemas e investigador de seguridad en ElevenPaths.

Lucas Fernández

Investigador y desarrollador en Synergic Partners, compañía del grupo Telefónica. Especialista en ciberseguridad y visión artificial en empresas como Mapfre y Verti.

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.

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.

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