Master in Intelligenza Artificiale

Generale

2 località disponibili

Descrizione programma

Master in Intelligenza Artificiale

Master online in intelligenza artificiale

Il Master in Intelligenza Artificiale nasce come risultato dell'unione tra la vasta esperienza in formazione e ricerca, nel campo della tecnologia, che caratterizza l'UPC, supportato dal riconoscimento e dagli accreditamenti che ha, sia a livello nazionale che internazionale; e, l'esperienza nella formazione online, con un focus tecnologico e commerciale, da OBS .

Il Master in Intelligenza Artificiale consente agli studenti di conoscere i concetti e gli elementi necessari dell'IA da un punto di vista teorico-pratico per realizzare con successo progetti in questo settore.

Nel Master, gli studenti approfondiranno cinque grandi blocchi:

  • Blocco I. Fondamenti: saranno forniti i concetti chiave legati all'intelligenza artificiale, nonché quelli relativi a tutte le tecnologie incluse in questo termine.
  • Blocco II Sviluppo di modelli di reti di apprendimento automatico e reti neurali: saranno approfonditi i modelli basati su reti di apprendimento automatico e reti neurali e il loro uso pratico. Ciò include l'ottimizzazione e la successiva valutazione dei modelli.
  • Blocco III Principali architetture AI: verranno approfonditi i principali framework esistenti sul mercato per lo sviluppo di modelli AI.
  • Blocco IV Attuazione di progetti di intelligenza artificiale: saranno affrontate le fasi di sviluppo e gestione dei progetti collegati alle tecnologie di intelligenza artificiale, nonché il loro processo di attuazione.
  • Blocco V. Applicazioni aziendali dell'IA e il suo impatto sul business: verranno introdotte le principali applicazioni aziendali dell'IA, nonché l'impatto che hanno, sia dal punto di vista commerciale che tecnologico.

È importante sottolineare che la natura eminentemente pratica del programma consente allo studente di applicare immediatamente le conoscenze acquisite durante il master.

opportunità di lavoro

Una volta terminato il programma, gli studenti saranno in grado di occupare posizioni come:

  • Capo del gruppo di sviluppo ID in diversi settori.
  • Consulente aziendale specializzato in AI.
  • Consulente tecnologico specializzato in AI.
  • Responsabile di progetti IA.
  • Esperto nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale.

obiettivi

Cos'è l'IA e quali sono le sue diverse applicazioni? Quali tecnologie e capacità all'avanguardia sono necessarie per generare vantaggi competitivi dall'intelligenza artificiale? Qual è il suo potenziale impatto sulle aziende e sulla società? Quali sono i rischi nei modelli di apprendimento basato sull'apprendimento automatico? Qual è la relazione tra AI e Big Data? Quali elementi chiave dovrebbero essere considerati per condurre progetti di IA in un'organizzazione?

Il Master in Intelligenza Artificiale ti aiuterà a rispondere a tutte queste domande, attraverso la combinazione dei concetti relativi alle tecnologie più importanti e l'applicazione di questi a livello aziendale. L'analisi di diversi casi reali e lo sviluppo del tuo progetto ti consentiranno di specificare la realtà delle tecnologie di intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione per supportare le esigenze aziendali.

Obiettivo generale

Il Master in Intelligenza Artificiale ha come obiettivo principale quello di portare i fondamenti dell'IA a tutti quei professionisti che vedono come le applicazioni del Machine Learning, nei loro settori, stanno cambiando il modo di gestire i modelli di business. Attraverso questo programma, gli studenti acquisiranno le conoscenze tecniche necessarie per condurre progetti di IA.

Obiettivi specifici

Il curriculum del Master in Intelligenza Artificiale è progettato per raggiungere i seguenti obiettivi specifici:

  • Approfondire i fondamenti e i concetti chiave dell'IA, nonché i metodi e le tecniche utilizzate per risolvere i problemi aziendali.
  • Conoscere i principali algoritmi e strumenti relativi all'apprendimento automatico, per essere in grado di implementarli nella risoluzione dei problemi senza avere precedenti conoscenze di programmazione.
  • Sviluppa modelli di intelligenza artificiale utilizzando i principali framework di lavoro esistenti sul mercato.
  • Sviluppa applicazioni pratiche di AI come assistenti virtuali e chatbot. Essere in grado di guidare progetti di intelligenza artificiale, non solo dal punto di vista tecnico ma anche dal management, sviluppando profili multidisciplinari che sanno come mettere in relazione e collegare diverse aree di business e pratiche tecnologiche.
  • Comprendi l'impatto strategico dell'IA sviluppando una visione aziendale per massimizzare il ROI.
  • Comprendere le applicazioni dell'IA in diversi settori e approfondire i casi d'uso con il maggiore impatto sul business.

programma scolastico

Blocco I. Fondamenti di AI

Corso di livellamento IA

Parallelamente al modulo 1, gli studenti iniziano il programma di Intelligenza Artificiale con questo corso di livellamento che fornisce le basi di conoscenza di programmazione, algoritmi e matematica. In questo corso, gli studenti troveranno risorse materiali che consentiranno loro di approfondire diversi argomenti necessari per il monitoraggio del corso. In questo corso, eseguiranno esami di tipo test che serviranno da guida per la valutazione delle loro conoscenze e saranno valutati alla fine. Gli argomenti da affrontare sono:

  • Nozioni di base di AI.
  • Introduzione alla programmazione.
  • Introduzione agli algoritmi nell'IA.

Modulo 1. AI: fondamenti e principali tecnologie

In questo modulo lo studente entrerà nel mondo dell'IA e della sua applicazione negli affari, affrontando questioni come:

  • Concetti chiave di AI.
  • Principali tecnologie di intelligenza artificiale.
  • L'organizzazione "data-driven".
  • Basi per l'esecuzione di progetti di intelligenza artificiale e la loro differenza con l'esecuzione IT tradizionale.

Modulo 2. Impatto socioeconomico dell'IA

In questo modulo, lo studente acquisirà una visione integrata del concetto di IA nell'attuale contesto socio-economico. In questo, lo studente vedrà argomenti come:

  • Impatto economico dell'IA e dell'industria 4.0.
  • Impatto dell'intelligenza artificiale sulle persone: considerazioni etiche, sociali e legali.
  • Adozione dell'IA e modello di maturità nelle organizzazioni. IA Maturity Models come strumento di posizionamento per le organizzazioni.
Blocco II Progettazione e sviluppo di modelli di machine learning e reti neurali

Modulo 3. Introduzione all'apprendimento automatico: dati e algoritmi

Questo modulo introdurrà lo studente all'apprendimento automatico, fornendo quei concetti chiave per la loro corretta comprensione. In questo vedrai argomenti come:

  • Concetti chiave dell'apprendimento automatico.
  • L'importanza dei dati.
  • Qualità e governance dei dati.
  • Algoritmi di Machine Learning: rischi e limitazioni.

Modulo 4. Modelli di machine learning: ottimizzazione e applicazioni

Questo modulo fornirà le chiavi per ottimizzare il risultato dei modelli di Machine Learning, affrontando al contempo il processo legato alla minimizzazione dei rischi nella generazione di applicazioni basate su AI. Gli argomenti su cui lavoreremo sono:

  • Ottimizzazione dei modelli.
  • Qualità dei dati per analisi affidabili.
  • Generazione di applicazioni basate su Machine Learning.

Modulo 5. Reti neurali

Durante questo quinto modulo, lo studente entrerà nel mondo delle reti neurali e vedrà argomenti come:

  • Architetture tipiche
  • Apprendimento profondamente rafforzato.
  • Formazione di una rete neurale: TensorFlow Playground.
Blocco III Principali architetture AI

Modulo 6. Frame AI

In questo modulo lo studente vedrà i principali framework AI attualmente esistenti sul mercato. Tra questi ci sono:

  • Frameworks Open Source.
  • Google IA Framework.
  • Microsoft Cognitive Services Framework.
  • Amazon IA Services Framework.
  • IBM Watson Framework
Blocco IV Realizzazione di progetti AI

Modulo 7. Implementazione di progetti AI (I): metodologia

In questa prima parte del blocco 4, lo studente vedrà gli aspetti metodologici della direzione e dell'attuazione dei progetti di IA. Gli argomenti che verranno affrontati sono:

  • Metodologia ML: CRISP-DM.
  • Ciclo di vita dei contenuti.
  • AIOps.
  • Test di regressione.
  • Feedback e manutenzione.
  • Riutilizzo e riqualificazione.
  • Casi ed esempi pratici.

Modulo 8. Attuazione di progetti AI (II): materiale e risorse umane

In questa seconda parte del blocco, lo studente si concentrerà sulla direzione e l'implementazione dei progetti di intelligenza artificiale dal punto di vista dei materiali e delle risorse umane. In questo senso, alcuni dei punti che verranno affrontati nel modulo sono:

  • Risorse materiali.
    • Bagagli.
    • Computing.
    • Modelli economici
    • Infrastruttura cloud
    • Strumenti.
  • Risorse umane Profili specifici e impatto sui profili tradizionali.
Blocco V. Applicazioni aziendali dell'IA e il suo impatto sul business

Modulo 9. Applicazioni aziendali dell'IA e il suo impatto sul business

Questo modulo introdurrà lo studente alle principali applicazioni aziendali dell'IA. Alcuni degli argomenti che verranno affrontati sono:

  • Interazione intelligente: ottimizzazione dell'esperienza del cliente, attraverso l'iper-personalizzazione, le interfacce conversazionali e lo sfruttamento dei dati in tempo reale.
  • Prodotti e servizi intelligenti: le capacità offerte dall'IA e la ricerca di nuovi modelli e mercati di business.
  • Operazioni intelligenti: combinazione di AI con soluzioni di automazione, per consentire l'autoapprendimento.
  • Funzioni di supporto aziendale intelligente (sicurezza, risorse umane, tecnologia, ecc.): L'uso dell'IA per aumentare l'intelligenza umana e migliorare il processo decisionale.

Modulo 10. Modelli di intelligenza artificiale basati su client

In quest'ultimo modulo del programma verranno approfondite le applicazioni dell'AI ai processi di relazione con il cliente. Alcuni dei punti del modulo sono i seguenti:

  • Attrazione: social network e media a pagamento.
  • Esperienza: personalizzazione dei contenuti e percorso del cliente.
  • Vendita: Upselling e cross selling.
  • Servizio: chatbot e assistenti intelligenti.

progetto principale finale

Durante il Final Master Project (PFM), lo studente lavorerà fianco a fianco con una vera azienda nello sviluppo di un progetto. Ciò avrà la possibilità di farlo per la propria azienda o scegliere tra le opzioni proposte dalla scuola.

workshop

Durante il Master in Intelligenza Artificiale, lo studente avrà l'opportunità di condurre 2 seminari pratici, divisi in un seminario tecnologico e un seminario di lavoro.

Officina tecnologica Applicazione in linguaggio Python

Questo seminario raccoglie le conoscenze di base su Python introdotte nel corso di livellamento, avanzando nelle conoscenze sull'applicazione di questo linguaggio di programmazione. Durante questo seminario, gli studenti acquisiranno una visione pratica sull'applicazione del linguaggio di programmazione più comunemente usato nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico: Python.

Python è un linguaggio di programmazione di riferimento negli ambienti di Intelligenza Artificiale per la sua facilità d'uso, versatilità e il gran numero di librerie disponibili. La crescita nell'uso di questo linguaggio è stata spettacolare grazie, fondamentalmente, alle nuove tecnologie di Data Science e Machine Learning.

Nota: per svolgere questo seminario, è essenziale avere conoscenze nella programmazione.

Workshop aziendale Responsabilizzazione dei progetti di Big Data tramite Machine Learning

L'apprendimento automatico necessita di grandi quantità di dati per poter funzionare e addestrare gli algoritmi che utilizza. In questo seminario, gli studenti vedranno i diversi usi dell'apprendimento automatico nell'ambiente dei Big Data. Inoltre, questo seminario consentirà agli studenti di padroneggiare il modo in cui l'IA si collega ai Big Data. Come applichiamo l'apprendimento automatico nei Big Data? Come possiamo scoprire modelli nei dati attraverso l'uso di Machine Learning? Quali applicazioni hai a livello aziendale?

Trattandosi di un seminario pratico, gli studenti lavoreranno, a titolo esemplificativo, con un caso d'uso di marketing digitale. In particolare, vedrai come viene effettuato l'acquisto programmatico di supporti digitali oggi e come può essere ottimizzato utilizzando tecniche di Machine Learning combinate con ambienti Big Data. In questo modo, vedranno il vantaggio commerciale che questa combinazione di tecnologie porta e come estrapolarla ad altri processi.

Strumenti

Durante tutto il programma gli studenti useranno, tra gli altri, i seguenti strumenti:

Software Python

Software che consente la programmazione in linguaggio Python. È uno dei linguaggi di programmazione più comunemente usati. È un linguaggio multiparadigma.

Software R

Software di programmazione integrato da diversi strumenti, espandibile tramite il download di diversi pacchetti, librerie o campioni propri. È open source.

Tenditore di flusso

Libreria di software libero utilizzata per eseguire calcoli numerici mediante diagrammi di flusso.

PyTorch

Pacchetto Python progettato per eseguire calcoli numerici mediante la programmazione della tensione.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Libreria per Deep Learning basata su reti neurali profonde. Questo si basa sul costrutto della rete computazionale, che è un framework unificato per descrivere diversi tipi di macchine per l'apprendimento, come reti neurali profonde, reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti, ecc.

Servizi APIS (Amazon)

Servizio AWS che consente di creare, pubblicare, mantenere, monitorare e proteggere le API REST e WebSocket su qualsiasi scala.

Requisiti principali

Profilo dello studente e requisiti di ammissione

I moduli del master sono progettati con quei professionisti, provenienti da diversi settori, che aspirano ad accelerare lo sviluppo della loro carriera professionale e comprendono il ruolo che l'IA sta acquisendo, nell'ambiente aziendale. I requisiti per accedere al Master of Artificial Intelligence of OBS sono i seguenti:

  • Laureati e laureati in ingegneria tecnica, ADE e scienze (medicina, matematica, fisica o chimica).
  • Dirigenti che desiderano immergersi nell'impatto aziendale e nelle nuove possibilità che queste tecnologie aprono, identificando gli elementi necessari per poterle applicare in ambienti produttivi reali.
  • Project manager e manager che vogliono espandere la propria capacità di gestione per intraprendere progetti legati all'IA.
  • Persone con esperienza o vocazione nell'area dell'IA che desiderano rafforzare la propria formazione accademica.
  • Consulenti e specialisti nel settore dell'intelligenza artificiale che vogliono preparare, aggiornare e completare il proprio profilo, forgiando così la loro posizione competitiva sul mercato.
titolazione

Al completamento del programma, gli studenti otterranno:

  • Un titolo di tre punti.
  • Un proprio titolo accreditato dall'UPC, se i requisiti dell'Università sono soddisfatti alla fine del programma.
Ultimo aggiornamento Novembre 2019

Sulla scuola

OBS Business School nace en 2006 como la primera escuela de negocios 100% online en lengua española. Se funda en el entorno del Grupo Planeta, líder mundial en la publicación de contenidos para el mer ... Ulteriori informazioni

OBS Business School nace en 2006 como la primera escuela de negocios 100% online en lengua española. Se funda en el entorno del Grupo Planeta, líder mundial en la publicación de contenidos para el mercado de habla hispana y con un importante know-how en e-learning, con la colaboración del partner estratégico: Leggi meno
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