Master i kunstig intelligens

Generelt

Program beskrivelse

Master i kunstig intelligens

Online Master i kunstig intelligens

Master i kunstig intelligens er født som et resultat af foreningen mellem den omfattende erfaring inden for træning og forskning inden for teknologi, der kendetegner UPC, støttet af den anerkendelse og akkreditering, den har, både nationalt og internationalt; og erfaringen med onlineuddannelse med teknologisk og forretningsmæssig fokus af OBS .

Master i kunstig intelligens gør det muligt for studerende at kende begreberne og de nødvendige elementer i AI fra et teoretisk-praktisk synspunkt for at kunne gennemføre projekter på dette område.

I Master vil studerende fordype sig i fem store blokke:

  • Blok I. Grundlæggende: de vigtigste koncepter relateret til AI vil blive leveret såvel som dem, der er relateret til alle teknologier, der er omfattet af dette udtryk.
  • Blok II Udvikling af modeller for maskinlæring og neurale netværk: modellerne baseret på maskinlæring og neurale netværk og deres praktiske anvendelse vil blive uddybet. Dette inkluderer optimering og efterfølgende evaluering af modellerne.
  • Blok III Hoved AI-arkitekturer: de vigtigste eksisterende rammer på markedet for udvikling af AI-modeller vil blive uddybet.
  • Blok IV Implementering af AI-projekter: udviklings- og styringsfasen af projekter, der er knyttet til AI-teknologier, vil blive behandlet såvel som deres implementeringsproces.
  • Blok V. Forretningsapplikationer for AI og dens forretningsmæssige indvirkning: AI's vigtigste forretningsapplikationer vil blive introduceret såvel som den indflydelse, de har, både fra forretningsmæssigt og teknologisk synspunkt.

Det er vigtigt at fremhæve, at programmets meget praktiske karakter gør det muligt for den studerende straks at anvende den viden, der er erhvervet i løbet af kandidatuddannelsen.

karrieremuligheder

Når programmet er afsluttet, vil de studerende kunne besætte positioner som:

  • Leder af ID Development Group i forskellige sektorer.
  • Erhvervskonsulent specialiseret i AI.
  • Teknologisk konsulent specialiseret i AI.
  • Ansvarlig for IA-projekter.
  • Ekspert i udvikling af AI-systemer.

målsætninger

Hvad er AI, og hvad er dens forskellige applikationer? Hvilke avancerede teknologier og muligheder er nødvendige for at generere konkurrencefordele fra AI? Hvad er dens potentielle indvirkning på virksomheder og samfund? Hvilke risici findes i maskinlæringsbaserede læringsmodeller? Hvad er forholdet mellem AI og Big Data? Hvilke nøgleelementer skal overvejes for at lede AI-projekter i en organisation?

Master i kunstig intelligens vil hjælpe dig med at besvare alle disse spørgsmål gennem kombinationen af koncepter relateret til de vigtigste teknologier og anvendelsen af disse på forretningsniveau. Analysen af forskellige virkelige sager og udviklingen af dit eget projekt giver dig mulighed for at specificere virkeligheden af AI-teknologier, såvel som deres anvendelse til at understøtte forretningsbehov.

Generelt mål

Master i kunstig intelligens har som hovedmål at bringe de grundlæggende elementer i AI til alle de fagfolk, der ser, hvordan Machine Learning-applikationer i deres sektorer ændrer den måde, de administrerer forretningsmodeller på. Gennem dette program får de studerende den nødvendige tekniske viden til at lede AI-projekter.

Specifikke mål

Læreplanen for Master i kunstig intelligens er designet til at nå følgende specifikke mål:

  • Uddyb de grundlæggende og nøglebegreber i AI, såvel som de metoder og teknikker, der bruges til at løse forretningsproblemer.
  • Kend de vigtigste algoritmer og værktøjer, der er relateret til Machine Learning, for at være i stand til at implementere dem i at løse problemer uden at have tidligere programmeringskendskab.
  • Udvikle AI-modeller ved hjælp af de vigtigste arbejdsrammer, der findes på markedet.
  • Udvikl praktiske AI-applikationer såsom virtuelle assistenter og chatbots. At være i stand til at lede AI-projekter, ikke kun fra et teknisk synspunkt, men også fra ledelse, udvikle tværfaglige profiler, der ved, hvordan man skal forholde sig og forbinde forskellige forretningsområder og teknologisk praksis.
  • Forstå den strategiske virkning af AI ved at udvikle en forretningsvision for at maksimere dit ROI.
  • Forstå anvendelserne af AI i forskellige brancher og uddybe brugssagerne med den største forretningspåvirkning.

Curriculum

Blok I. Grundlæggende om AI

IA-nivelleringskursus

Parallelt med modul 1 starter studerende Artificial Intelligence-programmet med dette niveaukursus, der giver videnbasen om programmering, algoritmer og matematik. I dette kursus finder de studerende materielle ressourcer, der giver dem mulighed for at gå i dybden i forskellige emner, der er nødvendige for opfølgningen af kurset. I dette kursus udfører de prøver af testtype, der vil fungere som en guide til evaluering af deres viden og vil blive evalueret i slutningen af det. De emner, der skal behandles, er:

  • Grundlæggende om AI.
  • Introduktion til programmering.
  • Introduktion til algoritmer i AI.

Modul 1. AI: grundlæggende og vigtigste teknologier

I dette modul introduceres den studerende til AI's verden og dens anvendelse i erhvervslivet, der tager fat på spørgsmål som:

  • Nøglebegreber i AI.
  • Vigtigste AI-teknologier.
  • Den "datadrevne" organisation.
  • Baser til udførelse af AI-projekter og deres forskel med traditionel it-udførelse.

Modul 2. Sociale og økonomiske virkninger af AI

I dette modul får den studerende en integreret vision af begrebet AI i den aktuelle socioøkonomiske kontekst. I denne, vil den studerende se emner som:

  • Økonomiske virkninger af AI og industri 4.0.
  • AI's indvirkning på mennesker: etiske, sociale og juridiske overvejelser.
  • AI-adoption og modenhedsmodel i organisationer. IA Maturity Models som et positioneringsværktøj for organisationer.
Blok II Design og udvikling af maskinlæringsmodeller og neurale netværk

Modul 3. Introduktion til maskinlæring: data og algoritmer

Dette modul introducerer den studerende til maskinlæring, hvilket giver disse nøglebegreber til deres korrekte forståelse. I dette vil du se emner som:

  • Nøglebegreber i maskinlæring.
  • Datas vigtighed.
  • Datakvalitet og styring.
  • Maskinlæringsalgoritmer: risici og begrænsninger.

Modul 4. Machine Learning-modeller: optimering og applikationer

Dette modul giver nøglerne til at optimere resultatet af Machine Learning-modeller, mens det adresseres processen, der er knyttet til minimering af risici i genereringen af AI-baserede applikationer. De emner, der vil blive arbejdet på er:

  • Optimering af modellerne.
  • Datakvalitet til robust analyse.
  • Generering af applikationer baseret på Machine Learning.

Modul 5. Neurale netværk

Gennem dette femte modul vil den studerende indtaste verden i neurale netværk og se emner som:

  • Typiske arkitekturer
  • Dyb forstærket læring.
  • Træning af et neuralt netværk: TensorFlow Playground.
Blok III Hoved AI-arkitekturer

Modul 6. AI-rammer

I dette modul vil den studerende se de vigtigste AI-rammer, der i øjeblikket findes på markedet. Blandt dem er:

  • Frameworks Open Source.
  • Google IA Framework.
  • Microsoft Cognitive Services Framework.
  • Amazon IA Services Framework.
  • IBM Watson Framework
Blok IV Implementering af AI-projekter

Modul 7. Implementering af AI-projekter (I): metodologi

I denne første del af blok 4 vil den studerende se de metodologiske aspekter af retning og implementering af AI-projekter. De emner, der vil blive behandlet, er:

  • ML-metodik: CRISP-DM.
  • Indholdets livscyklus.
  • AIOps.
  • Regressionstest.
  • Feedback og vedligeholdelse.
  • Genbrug og omskoling.
  • Tilfælde og praktiske eksempler.

Modul 8. Implementering af AI (II) -projekter: materielle og menneskelige ressourcer

I denne anden del af blokken vil den studerende fokusere på retning og gennemførelse af AI-projekter set fra materialets og menneskelige ressourcer. I denne forstand er nogle af de punkter, der vil blive behandlet i modulet:

  • Materielle ressourcer.
    • Storage.
    • Computing.
    • Økonomiske modeller
    • Cloud-infrastruktur
    • Tools.
  • Menneskelige ressourcer Specifikke profiler og indflydelse på traditionelle profiler.
Blok V. Forretningsapplikationer af AI og dens forretningspåvirkning

Modul 9. Forretningsapplikationer af AI og dens forretningspåvirkning

Dette modul introducerer den studerende til de vigtigste forretningsapplikationer for AI. Nogle af de emner, der vil blive behandlet, er:

  • Intelligent interaktion: optimering af kundeoplevelsen gennem hyper-personalisering, samtalegrænseflader og dataudnyttelse i realtid.
  • Smarte produkter og tjenester: mulighederne, som AI leverer, og søgning efter nye forretningsmodeller og markeder.
  • Intelligent operation: kombination af AI med automatiseringsløsninger for at muliggøre selvlæring.
  • Intelligente virksomhedsstøttefunktioner (sikkerhed, HR, teknologi osv.): Brugen af AI til at øge menneskelig intelligens og forbedre beslutningstagningen.

Modul 10. Klientbaserede AI-modeller

I dette sidste modul i programmet uddybes anvendelserne af AI til kundeforholdsprocesser. Nogle af punkterne i modulet er følgende:

  • Tiltrækning: Sociale netværk og betalte medier.
  • Erfaring: Tilpasning af indhold og kunderejse.
  • Salg: Upselling og krydssalg.
  • Service: chatbots og smarte assistenter.

afsluttende hovedprojekt

Under det endelige masterprojekt (PFM) arbejder den studerende hånd i hånd med en rigtig virksomhed i udviklingen af et projekt. Dette har mulighed for at gøre det for din egen virksomhed eller vælge mellem de muligheder, skolen foreslår.

workshops

Under Master i kunstig intelligens vil den studerende have mulighed for at gennemføre 2 praktiske workshops fordelt på et teknologisk værksted og et forretningsværksted.

Teknologisk værksted Python-sprogansøgning

Denne workshop hæver den grundlæggende viden om Python introduceret i nivelleringsforløbet og fremskridt i viden om anvendelsen af dette programmeringssprog. I løbet af denne workshop får de studerende en praktisk vision om anvendelsen af det mest almindeligt anvendte programmeringssprog inden for kunstig intelligens og maskinlæring: Python.

Python er et referenceprogrammeringssprog i kunstig intelligens-miljøer for dets brugervenlighed, alsidighed og det store antal tilgængelige biblioteker. Væksten i brugen af dette sprog er spektakulær takket være de nye teknologier inden for datavidenskab og maskinlæring.

Bemærk: For at gennemføre dette værksted er det vigtigt at have viden inden for programmering.

Forretningsværksted Empowerment af Big Data-projekter gennem Machine Learning

Machine Learning har brug for store mængder data for at kunne fungere og træne de algoritmer, den bruger. I denne workshop vil de studerende se de forskellige anvendelser af maskinlæring i Big Data-miljøet. Derudover vil denne workshop give de studerende mulighed for at mestre, hvordan AI forholder sig til Big Data. Hvordan anvender vi Machine Learning i Big Data? Hvordan kan vi opdage mønstre i dataene ved hjælp af maskinlæring? Hvilke applikationer har du på forretningsniveau?

Da det er et praktisk værksted, arbejder de studerende som eksempel med et brugssag om digital markedsføring. Specifikt vil du se, hvordan det programmatiske køb af digitale medier udføres i dag, og hvordan det kan optimeres ved hjælp af Machine Learning-teknikker kombineret med Big Data-miljøer. På denne måde vil de se den forretningsmæssige fordel, som denne kombination af teknologier bringer, og hvordan de kan ekstrapoleres til andre processer.

Værktøj

I løbet af programmet bruger studerende blandt andet følgende værktøjer:

Python-software

Software, der tillader programmering på Python-sprog. Det er et af de mest anvendte programmeringssprog. Det er et multiparadigma-sprog.

R-software

Programmeringssoftware integreret med forskellige værktøjer, der kan udvides gennem download af forskellige pakker, biblioteker eller egne prøver. Det er open source.

Flowstrammer

Gratis softwarebibliotek, der bruges til at udføre numeriske beregninger ved hjælp af flowdiagrammer.

PyTorch

Python-pakke designet til at udføre numeriske beregninger ved hjælp af spændingsprogrammering.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Bibliotek til dyb læring baseret på dybe neurale netværk. Dette er baseret på computernetværkskonstruktionen, som er en samlet ramme til at beskrive forskellige typer af læringsmaskiner, såsom dybe neurale netværk, indviklede neurale netværk, tilbagevendende neurale netværk osv.

APIS-tjenester (Amazon)

AWS-service, der giver dig mulighed for at oprette, offentliggøre, vedligeholde, overvåge og beskytte REST- og WebSocket-API'erne i enhver skala.

Masterkrav

Studentprofil og adgangskrav

Master's moduler er designet med disse fagfolk fra forskellige sektorer, der stræber efter at fremskynde udviklingen af deres professionelle karriere og forstå den rolle, som AI erhverver, i erhvervsmiljøet. Kravene til adgang til Master of Artificial Intelligence af OBS er følgende:

  • Kandidater og kandidater i teknisk teknik, ADE og naturvidenskab (medicin, matematik, fysik eller kemi).
  • Ledere, der ønsker en fordybelse i forretningseffekten og de nye muligheder, som disse teknologier åbner, idet de identificerer de nødvendige elementer for at kunne anvende dem i virkelige produktive miljøer.
  • Projektledere og ledere, der ønsker at udvide deres ledelseskapacitet til at gennemføre projekter relateret til AI.
  • Mennesker med erfaring eller erhverv inden for AI-området, der ønsker at styrke deres akademiske uddannelse.
  • Konsulenter og specialister inden for AI-sektoren, der ønsker at forberede, opdatere og afslutte deres profil og dermed smede deres konkurrenceevne på markedet.
titrering

Efter afslutningen af programmet får de studerende:

  • En titel på tre point.
  • En egen grad akkrediteret af UPC, hvis universitetets krav er opfyldt ved afslutningen af programmet.
Senest opdateret Mar 2020

Om skolen

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 ... Læs mere

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: Minimer
Barcelona , Madrid + 1 Mere Mindre