人工知能のマスター

一般

講座の説明

人工知能のマスター

人工知能のオンラインマスター

人工知能マスターは 、UPCを特徴付ける技術分野でのトレーニングと研究の広範な経験が、国内外で認められた認定に裏打ちされた結果として生まれました。そして、 OBS技術およびビジネスに焦点を当てたオンライントレーニングの経験。

人工知能修士号を使用すると、学生はAIの概念と必要な要素を理論的、実践的な観点から理解して、この分野のプロジェクトを成功させることができます。

マスターでは、学生は5つの大きなブロックを掘り下げます。

  • ブロックI.基礎:AIに関連する重要な概念と、この用語に含まれるすべての技術に関連する概念を提供します。
  • ブロックII機械学習とニューラルネットワークモデルの開発:機械学習とニューラルネットワークに基づくモデルとその実用化が深まります。これには、モデルの最適化とその後の評価が含まれます。
  • ブロックIII主なAIアーキテクチャ:AIモデルの開発のための市場の主な既存のフレームワークが深められます。
  • ブロックIV AIプロジェクトの実装:AI技術にリンクされたプロジェクトの開発および管理段階と、その実装プロセスが扱われます。
  • ブロックV. AIのビジネスアプリケーションとそのビジネスへの影響:AIの主なビジネスアプリケーションと、ビジネスと技術の両方の観点からの影響を紹介します。

プログラムの非常に実用的な性質により、学生は修士課程で取得した知識をすぐに適用できることを強調することが重要です。

キャリアの機会

プログラムが終了すると、学生は次のようなポジションを占めることができます。

  • さまざまな分野のID開発グループの責任者。
  • AIに特化したビジネスコンサルタント。
  • AIに特化した技術コンサルタント。
  • IAプロジェクトの責任者。
  • AIシステムの開発のエキスパート。

目標

AIとは何ですか? AIから競争上の優位性を生み出すには、どのような最先端の技術と能力が必要ですか?企業や社会への潜在的な影響は何ですか?機械学習ベースの学習モデルにはどのようなリスクがありますか? AIとビッグデータの関係は何ですか?組織内のAIプロジェクトをリードするために考慮すべき重要な要素は何ですか?

人工知能マスターは 、最も重要な技術に関連する概念の組み合わせ、およびビジネスレベルでのこれらの応用を通して、これらすべての質問に答えるのに役立ちます。さまざまな実際のケースの分析と独自のプロジェクトの開発により、AIテクノロジーの現実と、ビジネスニーズをサポートするためのアプリケーションを指定できます。

一般目的

人工知能のマスターは、機械学習アプリケーションが各部門でビジネスモデルの管理方法をどのように変えているかを理解しているすべての専門家にAIの基礎もたらすことを主な目的としています。このプログラムを通じて、学生はAIプロジェクトをリードするために必要な技術知識を習得します。

特定の目的

人工知能のマスターのカリキュラムは、次の特定の目的を達成するように設計されています。

  • AIの基礎と重要な概念、およびビジネスの問題を解決するために使用される方法と手法を深めます。
  • 機械学習に関連する主要なアルゴリズムとツールを理解し、プログラミングの予備知識がなくても問題を解決するためにそれらを実装できるようにします。
  • 市場に存在する主な作業フレームワークを使用してAIモデルを開発します。
  • 仮想アシスタントやチャットボットなどの実用的なAIアプリケーションを開発します。技術的な観点からだけでなく、経営陣からもAIプロジェクトをリードできるようになり、さまざまな事業分野や技術慣行を関連付け、接続する方法を知っている学際的なプロファイルを開発する。
  • ROIを最大化するビジネスビジョンを開発して、AIの戦略的影響を理解します。
  • さまざまな業界でのAIのアプリケーションを理解し、ビジネスに最も大きな影響を与えるユースケースを深めます。

カリキュラム

ブロックI. AIの基礎

IAレベリングコース

モジュール1と並行して、学生はプログラミング、アルゴリズム、数学の知識ベースを提供するこの平準化コースで人工知能プログラムを開始します。このコースでは、受講者はコースのフォローアップに必要なさまざまなトピックを掘り下げることができる資料を見つけます。このコースでは、彼らは知識の評価のためのガイドとして機能し、その最後に評価されるテストタイプの試験を行います。対処すべきトピックは次のとおりです。

  • AIの基礎。
  • プログラミングの紹介。
  • AIのアルゴリズムの紹介。

モジュール1. AI:基礎と主要技術

このモジュールでは、学生はAIの世界とビジネスへの応用に入り、次のような問題に対処します。

  • AIの重要な概念。
  • 主なAIテクノロジー。
  • 「データ駆動型」組織。
  • AIプロジェクトの実行の基盤と、従来のIT実行との違い。

モジュール2. AIの社会経済的影響

このモジュールでは、学生は現在の社会経済的文脈におけるAIの概念の統合ビジョンを獲得します。これでは、学生には次のようなトピックが表示されます。

  • AIとインダストリー4.0の経済的影響。
  • AIが人々に与える影響:倫理的、社会的、法的考慮事項。
  • 組織でのAIの採用と成熟度モデル。組織のポジショニングツールとしてのIA成熟度モデル。
ブロックII機械学習モデルとニューラルネットワークの設計と開発

モジュール3.機械学習の概要:データとアルゴリズム

このモジュールでは、生徒に機械学習を紹介し、正しい理解のためにこれらの重要な概念を提供します。これには、次のようなトピックが表示されます。

  • 主要な機械学習の概念。
  • データの重要性。
  • データの品質とガバナンス。
  • 機械学習アルゴリズム:リスクと制限。

モジュール4.機械学習モデル:最適化とアプリケーション

このモジュールは、機械学習モデルの結果を最適化するためのキーを提供すると同時に、AIベースのアプリケーションの生成におけるリスクの最小化に関連するプロセスに対処します。取り組むトピックは次のとおりです。

  • モデルの最適化。
  • 堅牢な分析のためのデータ品質。
  • 機械学習に基づくアプリケーションの生成。

モジュール5.ニューラルネットワーク

この5番目のモジュールを通して、学生はニューラルネットワークの世界に入り、次のようなトピックを見ることになります。

  • 典型的なアーキテクチャ
  • 深層学習。
  • ニューラルネットワークのトレーニング:TensorFlow Playground。
ブロックIII主なAIアーキテクチャ

モジュール6. AIフレームワーク

このモジュールでは、学生は現在市場に存在する主要なAIフレームワークを確認します。それらの中には:

  • フレームワークオープンソース。
  • Google IAフレームワーク。
  • Microsoft Cognitive Servicesフレームワーク。
  • Amazon IAサービスフレームワーク。
  • IBM Watson Framework
ブロックIV AIプロジェクトの実装

モジュール7. AIプロジェクトの実装(I):方法論

ブロック4のこの最初の部分では、学生はAIプロジェクトの方向と実装の方法論的な側面を見るでしょう。対処されるトピックは次のとおりです。

  • ML方法論:CRISP-DM。
  • コンテンツのライフサイクル。
  • AIOps
  • 回帰テスト。
  • フィードバックとメンテナンス。
  • 再利用と再トレーニング。
  • 事例と実際の例。

モジュール8. AI(II)プロジェクトの実装:材料と人材

ブロックのこの第2部では、学生は、材料と人的資源の観点からAIプロジェクトの方向と実装に焦点を当てます。この意味で、モジュールで対処されるポイントの一部は次のとおりです。

  • マテリアルリソース。
    • 保管
    • コンピューティング
    • 経済モデル
    • クラウドインフラ
    • 道具
  • 人事特定のプロファイル、および従来のプロファイルへの影響。
ブロックV. AIのビジネスアプリケーションとそのビジネスへの影響

モジュール9. AIのビジネスアプリケーションとそのビジネスへの影響

このモジュールでは、学生にAIの主要なビジネスアプリケーションを紹介します。対処されるトピックの一部は次のとおりです。

  • インテリジェントインタラクション:ハイパーパーソナライゼーション、会話型インターフェース、リアルタイムデータ活用による顧客体験の最適化。
  • スマート製品とサービス:AIが提供する機能と、新しいビジネスモデルと市場の検索。
  • インテリジェントな運用:AIと自動化ソリューションを組み合わせて、自己学習を可能にします。
  • インテリジェントな企業サポート機能(セキュリティ、HR、テクノロジーなど):AIを使用して人間の知能を高め、意思決定を改善します。

モジュール10.クライアントベースのAIモデル

プログラムのこの最後のモジュールでは、AIの顧客関係プロセスへの適用が深められます。モジュールのポイントのいくつかは次のとおりです。

  • 魅力:ソーシャルネットワークと有料メディア。
  • 経験:コンテンツのカスタマイズとカスタマージャーニー。
  • 販売:アップセルとクロスセル。
  • サービス:チャットボットとスマートアシスタント。

最終マスタープロジェクト

最終マスタープロジェクト(PFM)では、学生はプロジェクトの開発において実際の会社と協力して作業します。これはあなた自身の会社のためにそれを行うか、学校によって提起されたオプションから選択するオプションがあります。

ワークショップ

人工知能の修士課程では、学生は技術ワークショップとビジネスワークショップに分かれた2つの実践的なワークショップを実施する機会があります。

技術ワークショップPython言語アプリケーション

このワークショップは、レベリングコースで導入されたPythonに関する基本的な知識を高め、このプログラミング言語のアプリケーションに関する知識を深めます。このワークショップを通して、学生は、人工知能と機械学習の分野で最も一般的に使用されるプログラミング言語:Pythonの応用に関する実践的なビジョンを身につけます。

Pythonは、その使いやすさ、汎用性、および多数のライブラリを利用できるため、人工知能環境のリファレンスプログラミング言語です。この言語の使用の増加は、基本的に、データサイエンスと機械学習の新しいテクノロジーのおかげで、見事なものになっています。

注:このワークショップを実施するには、プログラミングの知識が不可欠です。

ビジネスワークショップ機械学習によるビッグデータプロジェクトの強化

機械学習では、使用するアルゴリズムを機能させてトレーニングするために大量のデータが必要です。このワークショップでは、学生はビッグデータ環境での機械学習のさまざまな使用法を学びます。さらに、このワークショップでは、学生がAIとビッグデータの関係を習得できます。ビッグデータで機械学習をどのように適用しますか?機械学習を使用して、データのパターンをどのように発見できますか?ビジネスレベルで使用しているアプリケーションは何ですか?

実践的なワークショップであるため、学生は、例として、デジタルマーケティングのユースケースを使用します。具体的には、デジタルメディアのプログラムによる購入が今日どのように行われ、機械学習技術とビッグデータ環境を組み合わせて最適化できるかを確認します。このようにして、彼らは、このテクノロジーの組み合わせがもたらすビジネス上のメリットと、それを他のプロセスに外挿する方法を理解します。

ツール

プログラム全体を通して、生徒は次のツールを使用します。

Pythonソフトウェア

Python言語でのプログラミングを可能にするソフトウェア。最も一般的に使用されるプログラミング言語の1つです。これはマルチパラダイマ言語です。

Rソフトウェア

さまざまなパッケージ、ライブラリ、または独自のサンプルをダウンロードして拡張可能な、さまざまなツールによって統合されたプログラミングソフトウェア。オープンソースです。

フローテンショナー

フローチャートを使用して数値計算を実行するために使用されるフリーソフトウェアライブラリ。

パイトーチ

張力プログラミングを使用して数値計算を実行するように設計されたPythonパッケージ。

CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)

ディープニューラルネットワークに基づくディープラーニングのライブラリ。これは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど、さまざまなタイプの学習マシンを記述するための統一されたフレームワークである計算ネットワークコンストラクトに基づいています。

APISサービス(Amazon)

RESTおよびWebSocket APIをあらゆる規模で作成、公開、保守、監視、保護できるAWSサービス。

マスター要件

学生プロフィールと入学要件

修士課程のモジュールは、さまざまな分野の専門家によって設計されており、これらの専門家は、ビジネス環境において専門職としてのキャリアの発展を促進し、AIが獲得する役割を理解することを目指しています。 OBSの人工知能のマスターにアクセスするための要件は次のとおりです。

  • 技術工学、ADE、科学(医学、数学、物理学、化学)の卒業生と卒業生。
  • ビジネスへの影響とこれらのテクノロジーが開く新しい可能性に没頭したいエグゼクティブは、実際の生産環境にそれらを適用できるようにするために必要な要素を特定します。
  • AIに関連するプロジェクトを引き受けるために管理能力を拡張したいプロジェクトマネージャーとマネージャー。
  • AIの分野での経験または職業を持つ人々で、アカデミックトレーニングを強化したい人。
  • プロファイルを準備、更新、完成させ、市場での競争力を強化したいAIセクターのコンサルタントおよび専門家。
滴定

プログラムが完了すると、学生は以下を取得します。

  • Three Pointsのタイトル。
  • プログラムの終了時に大学の要件が満たされている場合、UPCによって認定された独自の学位。
最後に11月 2019を更新しました。

学校について

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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: 閉じる
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