Máster en IA: Business & Innovation

Te sumergirás en el mundo de los datos y aprenderás a exprimir su potencial para tomar decisiones informadas y estratégicas.

 

Introducción al Big Data, Data Science, y Business Intelligence

Importancia de los datos en la IA

Técnicas básicas de limpieza y preparación de datos

Herramientas de análisis de datos (Hadoop, Spark)

Storytelling y Visualización de datos

Entrarás de lleno en el campo del Machine Learning, donde explorarás los principales tipos de técnicas, algoritmos, herramientas y modelos basados en esta tecnología.

Gracias a eso, descubrirás cómo implementar tus proyectos de inteligencia artificial, pasando de la teoría a la práctica en tiempo real.

 

Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo

Algoritmos

Evaluación de modelos de machine learning

Aprenderás conceptos clave sobre redes neuronales y cómo se utilizan en el mundo empresarial para mejorar la productividad, automatizar procesos y hacer predicciones precisas.

A través de ejemplos y casos de estudio, comprenderás cómo integrar soluciones de Deep Learning en tu entorno laboral para optimizar operaciones y tomar decisiones más informadas.

Redes neuronales y su estructura básica

Principales tecnologías de Deep Learning: Redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN)

Transformers y modelos generativos

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Chatbots, análisis de sentimiento y más

Aplicaciones empresariales de Deep Learning a nivel de negocio

Entenderás cómo funcionan los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y sus fundamentos teóricos.

Además, aprenderás a extraer el potencial de las herramientas de IA generativas más utilizadas, gracias al uso de prompts eficientes.

Diferencia entre IA generativa y otros tipos de inteligencia

Generando contenido visual con Midjourney & DALL·E

Integrando Copilot en operaciones diarias

Creación de textos mediante Prompt Engineering con ChatGPT y Gemini

En este módulo aprenderás todo sobre la estrategia y la implementación de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, para mejorar el rendimiento de las empresas y organizaciones.

Automatización y optimización de procesos con IA

Mejora de la experiencia del cliente final

Gestión de proyectos

Cómo descubrir nuevas tendencias y patrones, acelerando la investigación

Descubrirás los marcos de regulación ética de la Inteligencia Artificial, entendiendo el impacto social del uso de esta tecnología y las implicaciones en la privacidad de las personas y empresas.

Impacto social y condiciones legales

Modelo Europeo de Regulación de la IA

Consideraciones éticas en el uso de IA

Privacidad y protección de datos

Nuestra metodología práctica te desafía desde el inicio a aplicar IA en problemas empresariales. A través de proyectos prácticos, explorarás cómo transformar operaciones y crear nuevas oportunidades. 

Tu experiencia culmina con un proyecto final, donde podrás elegir diferentes temáticas, desde optimización de procesos hasta personalización de la experiencia del cliente con técnicas avanzadas de IA. Trabajarás con datos reales, analizando patrones y tendencias para impulsar el crecimiento y la competitividad en el mercado actual.

Aplicación práctica de la IA en entornos empresariales reales

Exploración de estrategias innovadoras para la optimización de procesos empresariales mediante IA

Análisis de datos para identificar patrones y tendencias que impulsen la toma de decisiones inteligentes

Desarrollo de soluciones personalizadas basadas en IA para mejorar la experiencia del cliente y la retención