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La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se ocupa del desarrollo de sistemas capaces de razonar, aprender y actuar de forma similar a los humanos.
Este Máster en Tecnologías de IA y sus aplicaciones ofrece una formación completa en IA. El máster cubre una amplia gama de temas, incluyendo:
- Fundamentos de la IA: este módulo cubre los conceptos básicos de la IA, como la lógica, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
- Técnicas de IA: este módulo cubre las técnicas más avanzadas de IA, como el aprendizaje profundo y la visión artificial.
- Aplicaciones de la IA: este módulo cubre las aplicaciones de la IA en una amplia gama de áreas, como la medicina, la industria, la educación y el entretenimiento.
El Máster en Tecnologías de IA y sus aplicaciones ofrece una serie de ventajas y beneficios para los profesionales que lo cursan, entre las que se incluyen:
Conocimientos en los fundamentos de la IA: como la lógica, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Habilidades para aplicar las técnicas más avanzadas de IA: como el aprendizaje profundo y la visión artificial.
Aumento de las oportunidades de carrera: el máster es un valor añadido en el currículum, y puede ayudar a los profesionales a acceder a puestos de mayor responsabilidad en el sector de la IA.
Mejoras salariales: los profesionales con un máster en IA suelen tener salarios más altos que los profesionales sin esta formación.
Otras ventajas del máster en Tecnologías de IA y sus aplicaciones:
- La oportunidad de conocer a profesionales del sector y establecer contactos.
- La posibilidad de realizar prácticas en grandes empresas tecnológicas.
- El acceso a recursos y herramientas de formación avanzada.
En particular, en España, el sector de la IA es un sector en crecimiento. La demanda de profesionales cualificados en IA es cada vez mayor. Un máster en IA puede ayudarte a convertirte en un profesional demandado por las empresas del sector de la IA.
Qué sectores se benefician más de las Tecnologías de IA y sus aplicaciones:
La tecnología de IA y sus aplicaciones se pueden beneficiar de una amplia gama de sectores, pero hay algunos que se benefician más que otros. Los sectores que se benefician más de la IA son aquellos que requieren un alto nivel de análisis de datos, automatización o toma de decisiones.
Algunos de los sectores que más se beneficion del uso y aplicación de inteligencia artificial en 2024 son:
- Salud: La IA se utiliza en la salud para el diagnóstico, el tratamiento y la prevención de enfermedades. Por ejemplo, se utiliza para desarrollar nuevos sistemas de diagnóstico basados en imágenes, para crear agentes virtuales que pueden ayudar a los pacientes a gestionar su salud y para desarrollar nuevos tratamientos personalizados.
- Finanzas: Es muy utilizada para la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la toma de decisiones de inversión. Por ejemplo, se utiliza para detectar transacciones fraudulentas, para evaluar el riesgo de crédito de los clientes y para desarrollar estrategias de inversión automatizadas.
- Fabricación: la IA se utiliza en la fabricación para la automatización de procesos, la mejora de la eficiencia y la reducción de costes. Por ejemplo, se utiliza para automatizar tareas como la inspección de productos, la gestión de inventarios y la planificación de la producción.
- Logística: la IA se utiliza en la logística para la optimización de rutas, la gestión de inventarios y la entrega de última milla. Por ejemplo, se utiliza para optimizar las rutas de los vehículos de reparto, para predecir la demanda de productos y para gestionar los almacenes de forma automatizada.
- Comercio minorista: la IA se utiliza en el comercio minorista para la personalización de la experiencia del cliente, la recomendación de productos y la gestión de inventarios. Por ejemplo, se utiliza para recomendar productos a los clientes en función de sus intereses, para predecir la demanda de productos y para optimizar el almacenamiento de productos en las tiendas.
Retos actuales de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) se encuentra en un punto de inflexión, impulsando transformaciones significativas en diversos sectores. Sin embargo, con su rápida evolución surgen desafíos cruciales que definen el panorama actual de la IA.
En el Máster en Tecnologías de IA y sus Aplicaciones, abordamos estos retos de frente, preparando a los profesionales para liderar en este campo dinámico y complejo:
Ética y Transparencia en la IA: Mientras la IA se integra más en nuestras vidas, el manejo ético de los datos y la explicabilidad de los modelos de IA se vuelven fundamentales. Los estudiantes aprenderán a diseñar y aplicar soluciones de IA que respeten la privacidad, eviten sesgos y sean comprensibles para los usuarios finales.
Seguridad de los Sistemas de IA: A medida que dependemos más de los sistemas de IA, garantizar su seguridad y resistencia contra ataques maliciosos es primordial. El programa se enfoca en estrategias para construir y mantener sistemas de IA robustos y seguros.
Integración de la IA en Procesos Empresariales: Muchas organizaciones todavía luchan con la integración efectiva de la IA en sus operaciones cotidianas. Los estudiantes explorarán cómo liderar la transformación digital y la integración de soluciones de IA en diferentes industrias de manera efectiva y estratégica.
Desarrollo Sostenible y Uso Responsable de la IA: La IA tiene el potencial de contribuir significativamente a los objetivos de desarrollo sostenible, pero también plantea preocupaciones sobre el consumo de recursos y el impacto ambiental. Se discutirán enfoques para desarrollar y usar la IA de manera que promueva la sostenibilidad y la responsabilidad social.
Interacción Humano-IA y Diseño Centrado en el Usuario: Diseñar sistemas de IA que mejoren, en lugar de reemplazar, las capacidades humanas, requiere un enfoque en la interacción humano-IA y el diseño centrado en el usuario. El programa enfatiza la creación de sistemas de IA intuitivos y adaptativos que complementen y potencien las habilidades humanas.
Superación de la Brecha de Habilidades en IA: Con la demanda de expertos en IA superando la oferta, hay una necesidad crítica de educación y formación en IA. Este máster se dedica a cerrar esa brecha, proporcionando a los estudiantes habilidades avanzadas y conocimientos aplicables en el mundo real.
Desarrollo y aplicación de la IA a lo largo de la historia:
Los inicios de la inteligencia artificial (IA) se situaron en la década de los 50, época en la que un grupo de pioneros en la informática empezó a indagar sobre la creación de máquinas dotadas de inteligencia. La Conferencia de Dartmouth de 1956 marcó un hito fundamental en este campo, estableciendo las metas y aspiraciones de esta disciplina emergente.
A lo largo de las siguientes décadas, la IA vivió una fase de desarrollo acelerado, caracterizada por la invención de algoritmos innovadores y metodologías capaces de dotar a los sistemas de IA de habilidades para ejecutar tareas de creciente complejidad. A pesar de los avances, se enfrentó a retos significativos, ejemplificados por el proyecto Mycin, un intento de sistema de diagnóstico médico que falló por su excesiva complejidad y tendencia a errores.
La década de los 80 representó un tiempo de desafíos para la IA, atribuibles a factores como la escasez de inversión y la dificultad inherente a algunos de sus problemas esenciales.
No obstante, los años 90 presenciaron una revitalización de la IA, impulsada principalmente por el avance en tecnologías emergentes, particularmente el aprendizaje automático, una técnica que habilita a los sistemas de IA a aprender directamente de los datos sin necesidad de programación explícita.
Hoy en día, la IA se halla en una etapa de expansión intensiva, con la creación continua de nuevas aplicaciones que se extienden a diversos sectores. La IA promete revolucionar nuestra forma de vivir, trabajar y interactuar con nuestro entorno.
- Comprender la relevancia de la inteligencia artificial en su contexto.
- Analizar procesos, modelos de negocios y futuras propuestas dentro del ámbito de la inteligencia artificial.
- Utilizar técnicas y herramientas actuales para extraer, procesar y analizar datos en la toma de decisiones.
- Aplicar analítica avanzada para anticipar y identificar causas, patrones y tendencias.
- Presentar visualmente datos con el objetivo de obtener percepciones e información valiosa para la creación de soluciones.
- Concebir, diseñar y desarrollar nuevos modelos de negocio o proyectos basados en la inteligencia artificial.
- Liderar, gestionar y dirigir proyectos en el ámbito de ciencia de datos, big data e inteligencia artificial.
- Evaluar problemas y aplicar diversas técnicas y algoritmos de inteligencia artificial para construir e implementar soluciones efectivas.
Dirigido a titulados en Informática o disciplinas relacionadas, profesionales de la industria tecnológica, emprendedores y profesionales de negocios, investigadores y académicos, así como desarrolladores de software que quieran especializarse en el ámbito de la inteligencia artificial.
Asignatura 1. Programación orientada a inteligencia artificial.
- Tema 1. Introducción a la inteligencia artificial.
- Tema 2. Lenguaje Python.
- Tema 3. Lenguaje R.
- Tema 4. Creación y uso del entorno.
- Tema 5. Trabajando con Git.
- Tema 6. Análisis exploratorio.
- Tema 7. Herramientas de visualización.
* VÍDEO PRÁCTICO - Análisis exploratorio completo o webscraping.
Asignatura 2. Matemáticas y estadística para inteligencia artificial.
- Tema 1. Matemáticas aplicadas a la inteligencia artificial.
- Tema 2. Probabilidad y estadística.
- Tema 3. Álgebra lineal.
- Tema 4. Cálculo y optimización.
Asignatura 3. Machine learning I.
- Tema 1. Introducción al machine learning.
- Tema 2. Series temporales.
- Tema 3. Regresión lineal.
- Tema 4. Modelos de clasificación.
- Tema 5. Modelos supervisados avanzados.
- Tema 6. Feature engineering (ingeniería de características).
* VÍDEO PRÁCTICO - Desarrollo de un modelo con regresión lineal.
Asignatura 4. Machine learning II.
- Tema 1. Modelos no supervisados.
- Tema 2. Diferencias entre supervisado y no supervisado.
- Tema 3. Reducción de dimensiones: PCA, LDA, UMAP, TSNE.
- Tema 4. Algoritmos de segmentación.
- Tema 5. Detección de anomalías.
- Tema 6. Análisis de asociaciones.
Asignatura 5. Deep learning.
- Tema 1. Introducción a las redes neuronales y deep learning.
- Tema 2. Keras y tensoflow.
- Tema 3. Redes convolucionales profundas.
- Tema 4. Redes recurrentes profundas.
- Tema 5. Deep Learning no supervisado.
Asignatura 6. Procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Tema 1. Fundamentos de NLP.
- Tema 2. Clasificación de documentos multilingüe.
- Tema 3. Etiquetado secuencial.
- Tema 4. Reformulación de tareas de etiquetado secuencial.
Asignatura 7. Robótica e inteligencia artificial.
- Tema 1. Introducción.
- Tema 2. Fundamentos matemáticos.
- Tema 3. Componentes.
- Tema 4. Cinemática.
- Tema 5. Modelado dinámico.
- Tema 6. Control cinemático.
- Tema 7. Programación de robots
* VÍDEO PRÁCTICO - Programas de simulación
Asignatura 8. Visión artificial y sistemas de percepción.
- Tema 1. Procesamiento de imágenes.
- Tema 2. Extracción de características.
- Tema 3. Segmentación.
- Tema 4. Procesamientos morfológicos.
Asignatura 9. Interacción persona-ordenador: diseño UX/UI.
- Tema 1. Introducción a la interacción persona-ordenador.
- Tema 2. Fundamentos y mejora de la usabilidad.
- Tema 3. Elementos de la IPO (interacción persona-ordenador).
- Tema 4. Métodos de evaluación con usuarios.
- Tema 5. Diseño centrado en el usuario.
- Tema 6. Tecnología, diversidad y accesibilidad.
Asignatura 10. Aplicaciones de la inteligencia artificial.
- Tema 1. Educación.
- Tema 2. Banca.
- Tema 3. FinTech.
- Tema 4. Salud.
- Tema 5. Empresa.
- Tema 6. RPA´s para el mundo empresarial.
Asignatura 11. Despliegue y puesta en marcha.
- Tema 1. Cloud computing: fundamentos.
- Tema 2. DevOps y API´s.
- Tema 3. Herramientas machine learning.
- Tema 4. PySpark y databricks.
- Tema 5. Desarrollo de nuestra aplicación.
- Tema 6. Aplicaciones de la IA: FinTech, salud, educación, RPA´s.
Asignatura 12. Trabajo fin de máster.
**El título expedido por UDIMA tendrá la denominación de MÁSTER DE FORMACIÓN PERMANENTE EN TECNOLOGÍAS DE IA Y SUS APLICACIONES.