Descubre el impacto estratégico de la IA en el mundo empresarial.
Título propio acreditado por la
El Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios 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.
Three Points cuenta con la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) como partner académico que avala los programas de la escuela. La UPC es una de las universidades politécnicas líderes de Europa en los ámbitos de la ingeniería, la arquitectura, las ciencias y la tecnología.
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 introducen las principales aplicaciones de negocio de la IA, así como su impacto en el mundo empresarial.
Bloque 3.- Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio. 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.
Bloque 4.- Principales arquitecturas de IA. Se profundiza en los principales frameworks existentes en el mercado para el desarrollo de modelos de IA.
Bloque 5.- 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.
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.
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.
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.
3.1 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.)
3.2 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.
4.1 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:
5.1 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:
5.2 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.
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.
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.
3.1 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.)
3.2 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.
4.1 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:
5.1 Implantación de proyectos de IA (I): metodología (5 ECTS)
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La nueva digital business school Three Points, nacida en Barcelona, da resupuesta al escenario económico y empresarial actual.
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Nuestro proceso de admisión 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.