Мастер искусственного интеллекта

Общая информация

Доступных мест: 2

Описание программы

Мастер искусственного интеллекта

Онлайн мастер по искусственному интеллекту

Магистр искусственного интеллекта родился в результате объединения обширного опыта в обучении и исследованиях в области технологий, которое характеризует СКП, подкрепленного признанием и аккредитацией, которые он имеет как на национальном, так и на международном уровне; и опыт онлайн-обучения с технологической и деловой направленностью от OBS .

Мастер в области искусственного интеллекта позволяет студентам знать концепции и необходимые элементы ИИ с теоретической и практической точки зрения, чтобы успешно выполнять проекты в этой области.

В магистратуре студенты будут разбираться в пять больших блоков:

  • Блок I. Основы: будут представлены ключевые концепции, связанные с ИИ, а также концепции, относящиеся ко всем технологиям, охватываемым данным термином.
  • Блок II Разработка моделей машинного обучения и нейронных сетей: модели на основе машинного обучения и нейронных сетей и их практическое использование будут углублены. Это включает в себя оптимизацию и последующую оценку моделей.
  • Блок III Основные архитектуры ИИ: основные существующие на рынке структуры для разработки моделей ИИ будут углублены.
  • Блок IV Реализация проектов ИИ: будут рассмотрены этапы разработки и управления проектами, связанными с технологиями ИИ, а также процесс их реализации.
  • Блок V. Бизнес-приложения ИИ и его влияние на бизнес: будут представлены основные бизнес-приложения ИИ, а также влияние, которое они оказывают, как с деловой, так и с технологической точки зрения.

Важно подчеркнуть, что исключительно практический характер программы позволяет студенту сразу применять знания, полученные в ходе обучения в магистратуре.

возможности карьерного роста

После завершения программы студенты смогут занимать такие должности, как:

  • Руководитель ID Development Group в разных секторах.
  • Бизнес консультант, специализирующийся на искусственном интеллекте.
  • Технологический консультант, специализирующийся на искусственном интеллекте.
  • Ответственный за проекты IA.
  • Эксперт по разработке систем искусственного интеллекта.

цели

Что такое ИИ и каковы его различные приложения? Какие передовые технологии и возможности необходимы для создания конкурентных преимуществ от ИИ? Каково его потенциальное влияние на компании и общество? Какие риски существуют в моделях обучения на основе машинного обучения? Какова связь между ИИ и большими данными? Какие ключевые элементы следует учитывать для руководства проектами ИИ в Организации?

Мастер в области искусственного интеллекта поможет вам ответить на все эти вопросы, благодаря сочетанию концепций, связанных с наиболее важными технологиями, и их применения на уровне бизнеса. Анализ различных реальных кейсов и разработка собственного проекта, позволит вам уточнить реальность технологий ИИ, а также их применение для поддержки потребностей бизнеса.

Общая цель

Магистр искусственного интеллекта имеет своей главной целью донести основы ИИ до всех тех профессионалов, которые видят, как приложения машинного обучения в своих секторах изменяют способ управления бизнес-моделями. Благодаря этой программе студенты получат необходимые технические знания для руководства проектами AI.

Конкретные цели

Учебный план магистра в области искусственного интеллекта предназначен для достижения следующих конкретных целей:

  • Углубить основы и ключевые концепции ИИ, а также методы и методы, используемые для решения бизнес-задач.
  • Знать основные алгоритмы и инструменты, связанные с машинным обучением, чтобы иметь возможность применять их при решении задач, не обладая ранее знаниями в области программирования.
  • Разрабатывайте модели искусственного интеллекта, используя основные рабочие рамки, существующие на рынке.
  • Разработка практических приложений ИИ, таких как виртуальные помощники и чат-боты. Будучи способным руководить проектами ИИ не только с технической точки зрения, но и со стороны руководства, разрабатывая междисциплинарные профили, которые знают, как связывать и связывать различные сферы бизнеса и технологические практики.
  • Понять стратегическое влияние ИИ, разработав бизнес-концепцию, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций.
  • Понимать применение искусственного интеллекта в различных отраслях промышленности и углублять варианты использования с наибольшим влиянием на бизнес.

учебный план

Блок I. Основы ИИ

Курс нивелирования IA

Параллельно с модулем 1 студенты начинают программу искусственного интеллекта с этого курса повышения квалификации, который предоставляет базы знаний по программированию, алгоритмам и математике. В этом курсе студенты найдут материальные ресурсы, которые позволят им углубиться в различные темы, необходимые для продолжения курса. В этом курсе они будут проводить экзамены тестового типа, которые послужат руководством для оценки их знаний и будут оценены в конце. Темы для рассмотрения:

  • Основы ИИ.
  • Введение в программирование.
  • Введение в алгоритмы в AI.

Модуль 1. ИИ: основы и основные технологии

В этом модуле студент войдет в мир ИИ и его применения в бизнесе, решая такие вопросы, как:

  • Ключевые понятия ИИ.
  • Основные технологии ИИ.
  • «Управляемая данными» организация.
  • Основы для выполнения проектов ИИ и их отличие от традиционного выполнения ИТ.

Модуль 2. Социально-экономические последствия ИИ

В этом модуле студент получит комплексное видение концепции ИИ в текущем социально-экономическом контексте. В этом, студент увидит такие темы, как:

  • Экономическое влияние ИИ и промышленности 4.0.
  • Влияние ИИ на людей: этические, социальные и правовые аспекты.
  • Модель принятия AI и зрелости в организациях. Модели зрелости IA как инструмент позиционирования для организаций.
Блок II Проектирование и разработка моделей машинного обучения и нейронных сетей.

Модуль 3. Введение в машинное обучение: данные и алгоритмы

Этот модуль познакомит студента с машинным обучением, предоставив эти ключевые понятия для их правильного понимания. Это будет видеть такие темы, как:

  • Ключевые концепции машинного обучения.
  • Важность данных.
  • Качество данных и управление.
  • Алгоритмы машинного обучения: риски и ограничения.

Модуль 4. Модели машинного обучения: оптимизация и приложения

Этот модуль предоставит ключи для оптимизации результатов моделей машинного обучения, одновременно затрагивая процесс, связанный с минимизацией рисков при создании приложений на основе ИИ. Темы, над которыми мы будем работать:

  • Оптимизация моделей.
  • Качество данных для надежной аналитики.
  • Генерация приложений на основе машинного обучения.

Модуль 5. Нейронные сети

В этом пятом модуле студент войдет в мир нейронных сетей и увидит такие темы, как:

  • Типичные архитектуры
  • Глубокое усиленное обучение.
  • Тренировка нейронной сети: площадка TensorFlow.
Блок III Основные архитектуры ИИ

Модуль 6. Фреймворки AI

В этом модуле студент увидит основные структуры ИИ, которые в настоящее время существуют на рынке. Среди них:

  • Фреймворки с открытым исходным кодом.
  • Google IA Framework.
  • Microsoft Cognitive Services Framework.
  • Amazon IA Services Framework.
  • IBM Watson Framework
Блок IV Реализация проектов AI

Модуль 7. Реализация проектов AI (I): методология

В этой первой части блока 4 студент увидит методологические аспекты направления и реализации проектов ИИ. Темы, которые будут рассмотрены:

  • Методология ML: CRISP-DM.
  • Содержание жизненного цикла.
  • AIOps.
  • Регрессионные тесты.
  • Обратная связь и обслуживание.
  • Повторное использование и переподготовка.
  • Случаи и практические примеры.

Модуль 8. Реализация проектов AI (II): материальные и человеческие ресурсы

Во второй части блока студент сосредоточится на руководстве и реализации проектов ИИ с точки зрения материальных и человеческих ресурсов. В этом смысле некоторые из пунктов, которые будут рассмотрены в модуле:

  • Материальные ресурсы.
    • Хранение.
    • Вычислительный.
    • Экономические модели
    • Облачная инфраструктура
    • Инструменты.
  • Человеческие ресурсы Конкретные профили и влияние на традиционные профили.
Блок V. Бизнес-приложения ИИ и его влияние на бизнес

Модуль 9. Бизнес-приложения ИИ и его влияние на бизнес

Этот модуль познакомит студента с основными бизнес-приложениями ИИ. Некоторые из тем, которые будут рассмотрены:

  • Интеллектуальное взаимодействие: оптимизация взаимодействия с клиентом посредством гипер-персонализации, диалоговых интерфейсов и использования данных в реальном времени.
  • Умные продукты и услуги: возможности, которые предоставляет AI, и поиск новых бизнес-моделей и рынков.
  • Интеллектуальные операции: комбинация искусственного интеллекта с решениями для автоматизации, позволяющая самообучаться.
  • Интеллектуальные функции корпоративной поддержки (безопасность, управление персоналом, технологии и т. Д.): Использование ИИ для повышения человеческого интеллекта и совершенствования процесса принятия решений.

Модуль 10. Клиентские модели ИИ

В этом последнем модуле программы будут углублены приложения ИИ к процессам взаимоотношений с клиентами. Некоторые из пунктов модуля следующие:

  • Привлечение: социальные сети и платные медиа.
  • Опыт работы: настройка контента и путешествия клиентов.
  • Продажа: Перепродажа и перекрестная продажа.
  • Сервис: чат-боты и умные помощники.

Окончательный мастер-проект

Во время финального мастер-проекта (PFM) студент будет работать рука об руку с реальной компанией в разработке проекта. Это будет возможность сделать это для вашей собственной компании или выбрать один из вариантов, предложенных школой.

мастерские

Во время обучения в магистратуре по искусственному интеллекту у студента будет возможность провести 2 практических семинара, разделенных на технологический и бизнес семинар.

Технологическая Мастерская Приложение на языке Python

Этот семинар поднимает базовые знания о Python, представленные в курсе прокачки, углубляя знания о применении этого языка программирования. На этом семинаре студенты получат практическое представление о применении наиболее часто используемого языка программирования в области искусственного интеллекта и машинного обучения: Python.

Python является эталонным языком программирования в средах искусственного интеллекта благодаря простоте использования, универсальности и большому количеству доступных библиотек. Рост использования этого языка впечатляет, в основном благодаря новым технологиям Data Science и Machine Learning.

Примечание. Для проведения этого семинара важно иметь знания в области программирования.

Бизнес Мастерская Расширение возможностей проектов больших данных посредством машинного обучения

Машинное обучение требует больших объемов данных, чтобы иметь возможность функционировать и обучать алгоритмы, которые оно использует. На этом семинаре студенты увидят различные способы использования машинного обучения в среде больших данных. Кроме того, этот семинар позволит студентам освоить, как ИИ относится к большим данным. Как мы применяем машинное обучение в больших данных? Как мы можем обнаружить закономерности в данных с помощью машинного обучения? Какие приложения у вас есть на бизнес-уровне?

Поскольку это практический семинар, студенты будут работать, например, с использованием цифрового маркетинга. В частности, вы увидите, как осуществляется программная покупка цифровых носителей сегодня и как ее можно оптимизировать с помощью методов машинного обучения в сочетании со средами больших данных. Таким образом, они увидят деловую выгоду, которую приносит эта комбинация технологий, и то, как экстраполировать ее на другие процессы.

инструменты

На протяжении всей программы студенты будут использовать, среди прочего, следующие инструменты:

Программное обеспечение Python

Программное обеспечение, позволяющее программировать на языке Python. Это один из наиболее часто используемых языков программирования. Это мультипарадигма языка.

R Software

Программное обеспечение для программирования, интегрированное различными инструментами, расширяется за счет загрузки различных пакетов, библиотек или собственных образцов. Это с открытым исходным кодом.

Натяжитель потока

Бесплатная библиотека программного обеспечения, которая используется для выполнения численных расчетов с использованием блок-схем.

PyTorch

Пакет Python предназначен для выполнения численных расчетов с использованием программирования напряжения.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Библиотека для глубокого обучения на основе глубоких нейронных сетей. Это основано на конструкции вычислительной сети, которая представляет собой унифицированную структуру для описания различных типов обучающих машин, таких как глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и т. Д.

АПИС услуги (Амазон)

Сервис AWS, который позволяет создавать, публиковать, поддерживать, отслеживать и защищать API REST и WebSocket в любом масштабе.

Основные требования

Профиль студента и требования к поступающим

Модули мастера разработаны для профессионалов из разных секторов, которые стремятся ускорить развитие своей профессиональной карьеры и понять роль, которую ИИ приобретает в деловой среде. Требования к мастеру искусственного интеллекта OBS следующие:

  • Выпускники и выпускники в области техники, ADE и науки (медицина, математика, физика или химия).
  • Руководители, которые хотят погрузиться в влияние на бизнес и новые возможности, которые открывают эти технологии, определяя необходимые элементы, чтобы иметь возможность применять их в реальных производственных условиях.
  • Руководители проектов и менеджеры, которые хотят расширить свои управленческие возможности для осуществления проектов, связанных с ИИ.
  • Люди с опытом или призванием в области искусственного интеллекта, которые хотят укрепить свою академическую подготовку.
  • Консультанты и специалисты в области искусственного интеллекта, которые хотят подготовить, обновить и дополнить свой профиль, тем самым укрепляя свои конкурентные позиции на рынке.
титрование

По завершении программы студенты получат:

  • Название Три Очка.
  • Степень, аккредитованная СКП, если требования университета выполняются в конце программы.
Последнее обновление: Ноябрь 2019

О вузе

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 ... Подробнее

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: Свернуть
Барселона , Мадрид + 1 Больше Меньше

Часто задаваемые вопросы