Master en Intelligence Artificielle

Informations générales

2 lieux d'étude disponibles

Description du programme

Master en Intelligence Artificielle

Master en ligne en intelligence artificielle

Le Master en intelligence artificielle est né de la fusion de la vaste expérience en formation et recherche, dans le domaine de la technologie, qui caractérise l’UPC, étayée par la reconnaissance et les accréditations dont elle dispose, aux niveaux national et international; et l'expérience de la formation en ligne, axée sur les technologies et les affaires, d' OBS .

Le Master en intelligence artificielle permet aux étudiants de connaître les concepts et les éléments nécessaires de l'intelligence artificielle d'un point de vue théorique et pratique pour mener à bien des projets dans ce domaine.

Dans le Master, les étudiants exploreront cinq grands blocs:

  • Bloc I. Fondamentaux: les concepts clés liés à l'IA seront fournis, ainsi que ceux liés à toutes les technologies comprises dans ce terme.
  • Bloc II Développement de modèles d'apprentissage machine et de réseaux neuronaux: les modèles basés sur l'apprentissage machine et les réseaux de neurones et leur utilisation pratique seront approfondis. Cela inclut l'optimisation et l'évaluation ultérieure des modèles.
  • Bloc III Principales architectures d'intelligence artificielle: les principaux cadres existants sur le marché pour le développement de modèles d'intelligence artificielle seront approfondis.
  • Bloc IV Mise en œuvre de projets d'intelligence artificielle: les phases de développement et de gestion des projets liés aux technologies d'intelligence artificielle seront abordées, ainsi que leur processus de mise en œuvre.
  • Bloc V. Applications commerciales de l'IA et son impact commercial: les principales applications commerciales de l'IA seront présentées, ainsi que leur impact, tant du point de vue commercial que technologique.

Il est important de souligner que la nature éminemment pratique du programme permet à l'étudiant d'appliquer immédiatement les connaissances acquises lors de la maîtrise.

opportunités de carrière

Une fois le programme terminé, les étudiants pourront occuper des postes tels que:

  • Chef du groupe ID Development dans différents secteurs.
  • Consultant en affaires spécialisé dans l'IA.
  • Consultant technologique spécialisé dans l'IA.
  • Responsable des projets IA.
  • Expert en développement de systèmes d'IA.

Objectifs

Qu'est-ce que l'IA et quelles sont ses différentes applications? Quelles technologies et capacités de pointe sont nécessaires pour générer des avantages concurrentiels de l'IA? Quel est son impact potentiel sur les entreprises et la société? Quels risques existe-t-il dans les modèles d'apprentissage basés sur l'apprentissage automatique? Quelle est la relation entre l'IA et le Big Data? Quels éléments clés faut-il considérer pour diriger des projets d'intelligence artificielle dans une organisation?

Le Master en intelligence artificielle vous aidera à répondre à toutes ces questions, en combinant les concepts liés aux technologies les plus importantes et en les appliquant au niveau commercial. L'analyse de différents cas réels et le développement de votre propre projet vous permettront de préciser la réalité des technologies d'intelligence artificielle, ainsi que leur application pour répondre aux besoins de l'entreprise.

Objectif général

Le Master en intelligence artificielle a pour objectif principal d' introduire les bases de l'IA à tous les professionnels qui voient comment les applications de Machine Learning, dans leurs secteurs, changent la manière de gérer les modèles commerciaux. A travers ce programme, les étudiants acquerront les connaissances techniques nécessaires pour mener des projets d'intelligence artificielle.

Objectifs spécifiques

Le programme du Master en intelligence artificielle est conçu pour atteindre les objectifs spécifiques suivants:

  • Approfondissez les principes fondamentaux et les concepts clés de l'IA, ainsi que les méthodes et techniques utilisées pour résoudre les problèmes de l'entreprise.
  • Connaître les principaux algorithmes et outils liés au Machine Learning pour pouvoir les implémenter dans la résolution de problèmes sans connaissances préalables en programmation.
  • Développez des modèles d'IA en utilisant les principaux cadres de travail existants sur le marché.
  • Développez des applications d'intelligence artificielle telles que des assistants virtuels et des chatbots. Être capable de diriger des projets d'intelligence artificielle, non seulement d'un point de vue technique, mais également de la direction, en développant des profils multidisciplinaires qui savent comment relier et relier différents domaines d'activité et pratiques technologiques.
  • Comprenez l'impact stratégique de l'IA en développant une vision d'entreprise visant à optimiser votre retour sur investissement.
  • Comprenez les applications de l'intelligence artificielle dans différentes industries et approfondissez les cas d'utilisation ayant le plus grand impact commercial.

Programme d'études

Bloc I. Principes fondamentaux de l'IA

Cours de nivellement IA

Parallèlement au module 1, les étudiants débutent le programme d'Intelligence Artificielle avec ce cours de mise à niveau fournissant les bases de connaissances en programmation, en algorithmes et en mathématiques. Dans ce cours, les étudiants trouveront des ressources matérielles qui leur permettront d’approfondir différents sujets nécessaires au suivi du cours. Dans ce cours, ils réaliseront des examens de type test qui serviront de guide pour l'évaluation de leurs connaissances et seront évalués à la fin de celui-ci. Les sujets à traiter sont:

  • Bases de l'IA.
  • Introduction à la programmation.
  • Introduction aux algorithmes dans l'IA.

Module 1. AI: principes de base et principales technologies

Dans ce module, l'étudiant abordera le monde de l'IA et son application dans le monde des affaires en abordant des problèmes tels que:

  • Concepts clés de l'IA.
  • Principales technologies de l'IA.
  • L'organisation "axée sur les données".
  • Bases pour l'exécution de projets d'intelligence artificielle et leur différence avec l'exécution informatique traditionnelle.

Module 2. Impact socio-économique de l'IA

Dans ce module, l'étudiant acquiert une vision intégrée du concept d'IA dans le contexte socio-économique actuel. Dans celui-ci, l'étudiant abordera des sujets tels que:

  • Impact économique de l'IA et de l'industrie 4.0.
  • Impact de l'IA sur les personnes: considérations éthiques, sociales et juridiques.
  • Adoption de l'IA et modèle de maturité dans les organisations. Modèles de maturité IA en tant qu'outil de positionnement pour les organisations.
Bloc II Conception et développement de modèles d'apprentissage machine et de réseaux de neurones

Module 3. Introduction à l'apprentissage machine: données et algorithmes

Ce module présentera l’apprentissage automatique à l’étudiant, en lui fournissant les concepts clés pour une compréhension correcte. En cela, vous verrez des sujets tels que:

  • Principaux concepts d'apprentissage automatique.
  • L'importance des données.
  • Qualité des données et gouvernance.
  • Algorithmes d'apprentissage automatique: risques et limites.

Module 4. Modèles d'apprentissage automatique: optimisation et applications

Ce module fournira les éléments clés pour optimiser le résultat des modèles d’apprentissage automatique, tout en abordant le processus lié à la minimisation des risques liés à la génération d’applications basées sur l’IA. Les sujets sur lesquels on travaillera sont:

  • Optimisation des modèles.
  • Qualité des données pour une analyse robuste.
  • Génération d'applications basées sur l'apprentissage automatique.

Module 5. Réseaux de neurones

Au cours de ce cinquième module, l'étudiant entrera dans le monde des réseaux de neurones et abordera des sujets tels que:

  • Architectures typiques
  • Apprentissage renforcé en profondeur.
  • Formation d'un réseau de neurones: Terrain de jeu TensorFlow.
Bloc III Principales architectures d'IA

Module 6. Cadres d'IA

Dans ce module, l'étudiant verra les principaux frameworks d'intelligence artificielle qui existent actuellement sur le marché. Parmi eux:

  • Frameworks Open Source.
  • Google IA Framework.
  • Microsoft Cognitive Services Framework.
  • Cadre des services Amazon IA.
  • IBM Watson Framework
Bloc IV Mise en œuvre de projets d'intelligence artificielle

Module 7. Mise en œuvre de projets d'intelligence artificielle (I): méthodologie

Dans cette première partie du bloc 4, l’étudiant abordera les aspects méthodologiques de l’orientation et de la mise en œuvre des projets d’IA. Les sujets qui seront abordés sont:

  • Méthodologie ML: CRISP-DM.
  • Cycle de vie du contenu.
  • AIOps
  • Tests de régression.
  • Retour d'information et maintenance.
  • Réutilisation et recyclage.
  • Cas et exemples pratiques.

Module 8. Mise en œuvre des projets AI (II): ressources matérielles et humaines

Dans cette deuxième partie du bloc, l'étudiant se concentrera sur l'orientation et la mise en œuvre de projets d'intelligence artificielle du point de vue des ressources matérielles et humaines. En ce sens, certains des points qui seront abordés dans le module sont les suivants:

  • Ressources matérielles.
    • Stockage
    • Informatique
    • Modèles économiques
    • Infrastructure Cloud
    • Des outils
  • Ressources humaines. Profils spécifiques et impact sur les profils traditionnels.
Bloc V. Applications commerciales de l'IA et son impact commercial

Module 9. Applications métiers de l'IA et son impact commercial

Ce module présentera à l'étudiant les principales applications métier de l'IA. Certains des sujets qui seront abordés sont:

  • Interaction intelligente: optimisation de l'expérience client grâce à une hyper-personnalisation, des interfaces de conversation et une exploitation des données en temps réel.
  • Produits et services intelligents: les capacités offertes par l'IA et la recherche de nouveaux modèles commerciaux et marchés.
  • Opérations intelligentes: combinaison d'IA avec des solutions d'automatisation, pour permettre l'autoapprentissage.
  • Fonctions de support d'entreprise intelligentes (sécurité, ressources humaines, technologie, etc.): utilisation de l'intelligence artificielle pour accroître l'intelligence humaine et améliorer la prise de décision.

Module 10. Modèles d'intelligence artificielle basés sur le client

Dans ce dernier module du programme, les applications de l'IA aux processus de relation client seront approfondies. Certains des points du module sont les suivants:

  • Attraction: réseaux sociaux et médias payants.
  • Expérience: personnalisation du contenu et parcours client.
  • Vente: vente incitative et croisée.
  • Service: chatbots et assistants intelligents.

projet de master final

Au cours du projet de master final (PFM), l’étudiant travaillera main dans la main avec une entreprise réelle dans le développement d’un projet. Cela vous permettra de le faire pour votre propre entreprise ou de choisir entre les options proposées par l'école.

Des ateliers

Au cours de la maîtrise en intelligence artificielle, l'étudiant aura la possibilité de mener 2 ateliers pratiques, divisés en un atelier technologique et un atelier d'affaires.

Atelier technologique Application en langage Python

Cet atelier approfondit les connaissances de base sur Python introduites dans le cours de mise à niveau, en approfondissant les connaissances sur l’application de ce langage de programmation. Tout au long de cet atelier, les étudiants acquerront une vision pratique de l’application du langage de programmation le plus utilisé dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique: Python.

Python est un langage de programmation de référence dans les environnements d’intelligence artificielle pour sa facilité d’utilisation, sa polyvalence et le grand nombre de bibliothèques disponibles. La croissance de l'utilisation de ce langage est spectaculaire, essentiellement grâce aux nouvelles technologies de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Remarque: pour mener à bien cet atelier, il est essentiel d’avoir des connaissances en programmation.

Atelier d'affaires Autonomisation des projets Big Data grâce au Machine Learning

L'apprentissage automatique a besoin de grandes quantités de données pour pouvoir fonctionner et former les algorithmes qu'il utilise. Dans cet atelier, les étudiants découvriront les différentes utilisations de l’apprentissage automatique dans l’environnement Big Data. De plus, cet atelier permettra aux étudiants de comprendre le lien entre l'intelligence artificielle et le Big Data. Comment appliquons-nous l'apprentissage automatique au Big Data? Comment pouvons-nous découvrir des modèles dans les données grâce à l'utilisation de Machine Learning? Quelles applications avez-vous au niveau de l'entreprise?

S'agissant d'un atelier pratique, les étudiants travailleront, à titre d'exemple, sur un cas d'utilisation du marketing numérique. Vous verrez plus précisément comment se fait l’achat programmé de supports numériques et comment l’optimiser à l’aide de techniques d’apprentissage automatique combinées à des environnements Big Data. De cette manière, vous verrez les avantages commerciaux de cette combinaison de technologies et la façon de les extrapoler à d'autres processus.

outils

Tout au long du programme, les étudiants utiliseront, entre autres, les outils suivants:

Logiciel Python

Logiciel permettant la programmation en langage Python. C'est l'un des langages de programmation les plus couramment utilisés. C'est un langage multiparadigma.

Logiciel R

Logiciel de programmation intégré par différents outils, extensible par le téléchargement de différents packages, bibliothèques ou propres échantillons. C'est open source.

Tendeur de débit

Bibliothèque de logiciels libres utilisée pour effectuer des calculs numériques à l'aide d'organigrammes.

PyTorch

Paquet Python conçu pour effectuer des calculs numériques en utilisant la programmation par tension.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Bibliothèque pour l'apprentissage en profondeur basée sur des réseaux de neurones profonds. Ceci est basé sur la construction de réseau informatique, qui est un cadre unifié pour décrire différents types de machines d’apprentissage, telles que les réseaux de neurones profonds, les réseaux de neurones convolutionnels, les réseaux de neurones récurrents, etc.

Services APIS (Amazon)

Service AWS qui vous permet de créer, publier, maintenir, surveiller et protéger les API REST et WebSocket à n'importe quelle échelle.

Exigences principales

Profil de l'étudiant et conditions d'admission

Les modules du master sont conçus avec les professionnels, de différents secteurs, qui souhaitent accélérer le développement de leur carrière professionnelle et comprennent le rôle que l'intelligence artificielle acquiert dans l'environnement des entreprises. Les conditions requises pour accéder au Master en Intelligence Artificielle d’ OBS sont les suivantes:

  • Diplômés et diplômés en ingénierie technique, ADE et en sciences (médecine, mathématiques, physique ou chimie).
  • Les dirigeants qui souhaitent une immersion dans l'impact commercial et les nouvelles possibilités qu'offrent ces technologies identifient les éléments nécessaires pour pouvoir les appliquer dans de véritables environnements de production.
  • Les gestionnaires de projet et les gestionnaires qui souhaitent élargir leur capacité de gestion pour entreprendre des projets liés à l'IA.
  • Les personnes ayant une expérience ou une vocation dans le domaine de l'IA qui souhaitent renforcer leur formation académique.
  • Les consultants et spécialistes du secteur de l'IA qui souhaitent préparer, mettre à jour et compléter leur profil, renforçant ainsi leur position concurrentielle sur le marché.
titrage

À la fin du programme, les étudiants obtiendront:

  • Un titre de trois points.
  • Un diplôme certifié par l'UPC si les exigences de l'Université sont remplies à la fin du programme.
Mis à jour le Novembre 2019

À propos de l'établissement

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 ... Continuer

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: Réduire
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