Máster en Inteligencia Artificial y Data Science Online

Te familiarizarán con el ecosistema de la Inteligencia Artificial, su aplicación en distintos sectores y los fundamentos de programación necesarios para desarrollar tu formación

• Introducción a la inteligencia artificial.
• Aplicación en el entorno empresarial.
• Python y R en el contexto de data science.
• Principales proveedores.

Tratarás los datos para tomar las mejores decisiones de negocio en cada momento

• Ingestión de datos.
• Análisis y perfilado.
• Refinamiento del dato.

Profundizarás en las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático

• Fundamentos matemáticos de la Inteligencia Artificial.
• Algoritmos de aprendizaje supervisado.
• Algoritmos de aprendizaje no supervisado.
• Deep Learning.

Desarrollarás proyectos reales de Inteligencia Artificial

• Creación del modelo.
• Entrenamiento.
• Puesta en producción.
• Monitorización y aprendizaje continuo.

Estarás en contacto con las últimas tecnologías lanzadas en el mercado y serás capaz de desarrollar tus propias aplicaciones

• Procesamiento del lenguaje natural
• Reconocimiento de voz, sentimiento e imágenes
• Asistentes virtuales.

Ampliarás tus conocimientos sobre lo que nos depara el mundo de la IA en los próximos años y su aplicación en la transformación de negocio.

• Ética en los sistemas de IA
• Detección de sesgos.
• Futuro transformador de la IA· Deep Learning.

Realizarás un proyecto en el que aplicarás todos los conocimientos del programa

• Desarrollarás un proyecto integral de Inteligencia Artificial con el acompañamiento de profesionales expertos

• D. Antonio Herrero. Principales proveedores.
  Data & Analytics Director en Hospital Rey Juan Carlos.
• D. Jaime Oliver
  Graduado en Ciencias Físicas por la UCM, máster en Ingeniería Matemática por la UCM, máster en Economía por la UC3M y candidato a PhD en Ingeniería Matemática por la UC3M. Con una amplia experiencia en la industria, actualmente trabaja como Senior Data Scientist en Clarity AI, aplicando técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial a la medición de impacto y huella medioambiental de las compañías.
• D. David Kremer
  Físico y MSc. en Modelización Matemática y Computación Científica por la Universidad de Oxford. Actualmente trabaja como Lead Data Scientist en IBM participando en diversos proyectos de analítica y optimización.
• Dr. D. Raúl Pérula-Martínez
  Doctor en Inteligencia Artificial aplicada a la Robótica por la Universidad Carlos III de Madrid. Cuenta con amplia experiencia en consultoría y proyectos de innovación aplicando tecnologías punteras en Asistentes Virtuales, NLP, Computer Vision y Big Data para diversos sectores. Actualmente desempeña el rol de Global Head de Inteligencia Artificial en Santander Universidades y Universia Holding.
• D. Teno González
  Ingeniero de Datos en IBM Global Business Services. Graduado en Ingeniería Informática con especialidad en Sistema de Información por la Universidad de La Laguna.
• D. Ignacio Alonso
  Ingeniero Técnico de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid. Trabaja en IBM desde hace más de 10 años donde ha tomado diversos puestos técnicos: Big Data IT Specialist, NLP IT Specialist, Analytics IT Specialist. Actualmente es Chief Enterprise Architect de un cliente internacional, especializado en el sector de las Telco. Miembro de la Junta Directiva del Capítulo Español de la Asociación de Arquitectos Empresariales. Docente en Masters con tópicos como IA, NLP, Visualizaciones, Clouds públicas y privadas.
• Dª. María Borbonés
  Ingeniera Informática. Máster en Inteligencia Artificial. Trabaja en IBM desde hace más de 7 años, donde ha sido especialista técnica de tecnologías tan punteras como mobile, cloud e Inteligencia Artificial. Es cofundadora del grupo Big Girls Theory que tiene como objetivo ayudar a las mujeres a desarrollar carreras técnicas a través de formación y role models.
• Dª. Maria Cruz Gaya
  Subdirectora de Posgrado de la escuela STEAM. Licenciada en informática por la Universidad de Granada, doctora en Tecnologías de la Información Aplicadas por la Universidad Europea, especialidad en minería de datos, y acreditada por ANECA en las figuras de profesora contratada doctora y profesora de universidad privada. Sus intereses de investigación se desarrollan en torno al aprendizaje automático y la minería de datos, el uso de las TICs aplicadas a la docencia, los sistemas de elearning, el aprendizaje entre iguales y las comunidades de prácticas. Las últimas publicaciones más relevantes versan sobre el Aprendizaje Basado de Proyectos y su uso en titulaciones universitarias de ingeniería. Dispone de más de una veintena de publicaciones entre las que destacan 5 revistas indexadas, 2 de ellas Q1. Así mismo, he formado parte de 8 proyectos de investigación competitivos.