EBIS Business Techschool

Máster en Inteligencia Artificial Generativa

EBIS Business Techschool
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial-Streaming
  • Precio:
    Consultar rellenando el formulario
  • Comienzo:
    Desde el 22/10/2024 hasta el 17/07/2025
  • Lugar:
    Av. Antoni Gaudí 5F
    Sant Quirze del Vallès (Barcelona) 08192
    España
  • Horario:
    martes y jueves de 18:30h a 21:00h
  • Duración:
    1 Año
  • Condiciones:
    Formación bonificable a través de FUNDAE o solicita información sobre nuestro programa de becas.
  • Titulación:
    Al finalizar la formación, ecibirás dos títulos: uno emitido por nuestra Escuela de Negocios (EBIS) y otro por la Universidad de Vitoria Gazteiz (EUNEIZ).

Presentación

El Chat GPT o Bard son solo una pequeña muestra de lo que ofrece la Inteligencia Artificial Generativa. En este máster los estudiantes aprenderán todas las posibilidades que ofrece esta novedosa tecnología y cómo aplicarla profesionalmente para aumentar su productividad laboral, mejorar procesos empresariales, crear nuevos negocios y mucho más.

La competencia en el mercado laboral es cada vez más intensa y dinámica. Esto provoca que solo los profesionales más eficaces y productivos consigan destacar. La aparición de la Inteligencia Artificial Generativa brinda una oportunidad sin precedentes para elevar nuestros resultados y productividad a través de herramientas basadas en esta tecnología.

Estos avances tecnológicos también representan una oportunidad importante para la mejora de los procesos empresariales y la creación de nuevas propuestas de valor y modelos de negocio. La creciente demanda de habilidades en este campo subraya la necesidad de programas educativos de primer nivel que enseñen estas competencias emergentes. Para abordar esta necesidad, hemos reunido un equipo docente formado por expertos en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial Generativa. Esto nos permite comprender y anticipar las demandas del sector y desarrollar los programas educativos más actualizados y adaptados a las exigencias reales de las empresas.

Dirigido

Este Máster de Inteligencia Artificial Generativa (Máster IAG) va dirigido a cualquier perfil que desee profundizar en esta disruptiva tecnología para aplicar su potencial en el ámbito empresarial y en la productividad laboral personal. Ya seas un estudiante apasionado por la tecnología, un profesional en busca de ampliar sus habilidades, un directivo que quiera optimizar los procesos de su negocio o incluso un emprendedor con visión de futuro, este programa te proporcionará los conocimientos y herramientas necesarios para dominar el campo de la inteligencia artificial generativa.

Objetivos

El ChatGPT y las otras herramientas de creación de contenidos e imágenes son solo una pequeña muestra de lo que ofrece la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). En este máster, los estudiantes aprenderán todas las posibilidades que ofrece esta novedosa tecnología y cómo aplicarla profesionalmente para aumentar su productividad laboral, mejorar procesos empresariales, crear nuevos negocios y servicios y mucho más.

Programa

Tema 1 - Introducción a la inteligencia artificial
El primer tema proporciona un contexto sobre los orígenes de la Inteligencia Artificial, los desafíos iniciales que enfrentaba y su evolución hasta la actualidad. Además, se analizan las perspectivas futuras de esta tecnología.
Definición y concepto de IA
Historia y evolución de la IA
Campos de la IA
Panorama empresarial de la IA
Estadísticas y métricas de adopción internacional
El futuro de la IA

Tema 2 - Bases técnicas de la IA Generativa
Introducción a la programación en Python
Introducción al Machine Learning
Introducción a las redes neuronales
Introducción al Deep Learning

Tema 3 - Funcionamiento de la IA generativa
Introducción al Deep Learning Generativo
Word Embeddings
Autoencoders: Word2Vec (CBOW y Skip-gram)
Redes Neuronales Recurrentes: LSTM y GRU
Keras
Transformers
Redes Generativas Adversariales (GANs)

Tema 4 - IA generativa para la creación de texto e información de valor
Características y funcionamiento
Principales modelos disponibles: GPT(OpenIA y Microsoft), LaMDA y PaLM (Google), LLaMA (Meta), modelos OpenSource (como Bloom) y otros modelos de gran impacto
Mejores herramientas gratuitas: ChatGPT, Bard, Replika y otras de textos especializados como CharacterAI
Mejores herramientas de pago: ChatGPT Plus, Canva Magic Write, Jasper.ai y otras más especializadas como Copy.ai
Posibilidades de aplicación y limitaciones
Automatización y optimización de procesos
Innovación y creación de nuevas soluciones
Prácticas con herramientas

Tema 5 - IA generativa para la creación y edición de contenido gráfico
Características y funcionamiento
Marcos tecnológicos disponibles (modelos)
Mejores herramientas gratuitas
Mejores herramientas de pago
Creación y edición de imágenes Posibilidades de aplicación y limitaciones
Automatización y optimización de procesos que incluyan imágenes
Innovación y creación de nuevas soluciones
Prácticas con herramientas

Tema 6 - IA generativa para la creación de audio y voz
Características y funcionamiento
Marcos tecnológicos disponibles(modelos)
Mejores herramientas gratuitas
Mejores herramientas de pago
Creación de voz y sonido
Posibilidades de aplicación y limitaciones
Automatización y optimización de procesos que requieran voz o sonidos
Innovación y creación de nuevas soluciones
Prácticas con herramientas

Tema 7 - IA generativa para la creación y edición de vídeo
Características y funcionamiento
Marcos tecnológicos disponibles (modelos)
Mejores herramientas gratuitas
Mejores herramientas de pago
Creación y edición de vídeo Posibilidades de aplicación y limitaciones
Automatización y optimización de procesos que incorporen vídeos
Innovación y creación de nuevas soluciones
Prácticas con herramientas

Tema 8 - IA generativa para creación y revisión de código
Características y funcionamiento
Marcos tecnológicos disponibles (modelos)
Mejores herramientas gratuitas
Mejores herramientas de pago
Creación, corrección y optimización de código
Posibilidades de aplicación y limitaciones
Automatización y optimización de procesos que requieran programar
Innovación y creación de nuevas soluciones
Prácticas con herramientas
Construcción de páginas web y Apps con herramientas de IA Generativa y Low-code

Tema 9 - IA generativa para el aumento de la productividad y otros formatos
Otros formatos de generación
Características y funcionamiento
Marcos tecnológicos disponibles (modelos)
Mejores herramientas gratuitas
Mejores herramientas de pago
Posibilidades de aplicación y limitaciones
Automatización y optimización de procesos
Innovación y creación de nuevas soluciones
Prácticas con herramientas

Tema 10 - Herramientas de IA complementarias
Herramientas conversacionales y NLP
Reconocimiento de voz
Reconocimiento de imágenes
Análisis de sentimiento
Sistemas de recomendación
Visión por computadora
Automatización de procesos robóticos (RPA)
Análisis de datos y predicción
Visualización de datos y presentación de resultados con paneles de control y PowerBI

Tema 11 - Aplicaciones de la IA generativa
Retail y comercio electrónico
Finanzas y servicios bancarios
Salud y medicina
Manufactura y logística
Marketing y publicidad
Telecomunicaciones
Sector energético
Tecnología de la información y servicios (IT)
Medios de comunicación y entretenimiento
Construcción y arquitectura
Educación y formación
Automotriz y transporte
Seguros
Recursos humanos y reclutamiento
Servicios legales
Diseño y creatividad
Industria farmacéutica
Otros sectores

Tema 12 - IA generativa para creación de herramientas y soluciones propias
La conexión e integración con los principales marcos (modelos) y tecnologías de IA Generativa.
Los riesgos asociados a las llamadas a infraestructuras externas.
APIs disponibles
Infraestructura propia para implementación de soluciones de IA
Infraestructuras físicas Infraestructuras Cloud: AWS, GCP, Azure, IBM
Construcción de herramientas con Nocode
Construcción de herramientas avanzadas con Low-code (No se requiere conocimientos previos en programación)

Tema 13 - Prompt engineering
Introducción al prompt engineering
Diseño efectivo de prompts
Mejores prácticas en el Prompt Engineering
Técnica de Prompt Engineering de Priming
Zero-Shot Prompting, One-Shot Prompting o Few-shot prompting
Técnicas de Chain-of-thought y zero-shot Chain-of-thought
Técnica de Role Playing, limitaciones y JailBreak
Generated Knowledge Prompting y Knowledge Integration
Técnica de Few-shot Cot y Self-consistency
Técnica de Prompting Comparativo
Herramientas y recursos para el Prompt Engineering

Tema 14 - Legislación y ética
Marco legal y regulaciones para la IA
Normativas a tener en cuenta para el diseño de proyectos de IA Generativa
Regulaciones específicas por sector
Aspectos éticos clave en la Inteligencia Artificial
Responsabilidad y gobernanza en la IA
Futuro de la ética y legislación en la IA

Tema 15 - Diseño de soluciones de la IA generativa para empresas consolidadas
Análisis de procesos y operaciones existentes
Identificación de oportunidades de mejora operativa
Identificación de oportunidades y complementos para líneas de negocio existentes
Análisis de oportunidades de nuevos productos y líneas de negocio
Diseño de nuevas líneas de negocio para empresas consolidadas
Diseño funcional de soluciones de IA Generativa
Consideraciones específicas para implementar IA Generativa en empresas
Consultoría de IA Generativa
Automatización de procesos
Ejemplos y casos de prácticos

Tema 16 - Creación de negocios basados en la IA generativa
Conceptualización y validación de ideas de negocio
Identificación de oportunidades en diferentes mercados
Desarrollo de un lienzo de modelo de negocio (Business Model Canvas) Visión estratégica de la IA Generativa para nuevos negocios
Diseño funcional de soluciones de IA Generativa (II)
Estudio de casos de éxito y fracaso en startups e IA Generativa

Tema 17 - Diseño, planificación y dirección de proyectos
Definición y objetivos de la gestión de proyectos de IA
Roles de un equipo de IA
Arquitectura del proyecto
Recursos necesarios
Cálculo de costes y elaboración de presupuestos
Valoración financiera de proyectos
Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA
Planificación de proyectos
Dirección e implementación de proyectos
Metodologías ágiles
Gestión de riesgos en proyectos de IA
Métricas y evaluación de proyectos

Tema 18 - Casos prácticos de diseño y planificación de proyectos

PROYECTO FINAL
Este trabajo final permitirá al alumno aplicar de manera práctica los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Consiste en diseñar una solución basada en Inteligencia Artificial Generativa, desarrollar su modelo de negocio, definir sus requisitos funcionales y planificar su implementación. El proyecto se llevará a cabo en grupo (el alumno puede pedir autorización expresa para realizarlo in

¡Infórmate ahora sin compromiso!

Publicidad

Cursos Relacionados

Ver otros masters de...