Magister Kecerdasan Buatan

Umum

Deskripsi Program

Magister Kecerdasan Buatan

Master Online dalam Kecerdasan Buatan

Master in Artificial Intelligence lahir sebagai hasil dari persatuan antara pengalaman yang luas dalam pelatihan dan penelitian, di bidang teknologi, yang menjadi ciri UPC, didukung oleh pengakuan dan akreditasi yang dimilikinya, baik secara nasional maupun internasional; dan, pengalaman dalam pelatihan online, dengan fokus teknologi dan bisnis, dari OBS .

Master in Artificial Intelligence memungkinkan siswa untuk mengetahui konsep-konsep dan elemen-elemen yang diperlukan dari AI dari sudut pandang teoretis-praktis untuk berhasil melaksanakan proyek di bidang ini.

Di Master, siswa akan mempelajari lima blok besar:

  • Block I. Fundamentals: konsep-konsep kunci yang terkait dengan AI akan diberikan, serta konsep-konsep yang terkait dengan semua teknologi yang tercakup dalam istilah ini.
  • Blok II Pengembangan model Machine Learning dan Neural Networks: model yang didasarkan pada Machine Learning dan Neural Networks dan penggunaan praktisnya akan diperdalam. Ini termasuk optimisasi dan evaluasi model selanjutnya.
  • Blok III Arsitektur AI Utama: kerangka kerja utama yang ada di pasar untuk pengembangan model AI akan diperdalam.
  • Blok IV Implementasi proyek AI: fase pengembangan dan manajemen proyek yang terkait dengan teknologi AI akan dibahas, serta proses implementasinya.
  • Blok V. Aplikasi bisnis AI dan dampak bisnisnya: aplikasi bisnis utama AI akan diperkenalkan, serta dampak yang mereka miliki, baik dari sudut pandang bisnis maupun teknologi.

Penting untuk digarisbawahi bahwa sifat praktis nyata dari program ini memungkinkan siswa untuk segera menerapkan pengetahuan yang diperoleh selama gelar master.

peluang karir

Setelah program selesai, siswa akan dapat menempati posisi seperti:

  • Kepala Kelompok Pengembangan ID di berbagai sektor.
  • Konsultan bisnis berspesialisasi dalam AI.
  • Konsultan teknologi berspesialisasi dalam AI.
  • Bertanggung jawab atas proyek IA.
  • Ahli dalam pengembangan sistem AI.

tujuan

Apa itu AI dan apa aplikasi yang berbeda? Teknologi dan kemampuan canggih apa yang diperlukan untuk menghasilkan keunggulan kompetitif dari AI? Apa dampak potensial terhadap perusahaan dan masyarakat? Risiko apa yang ada dalam model pembelajaran berbasis pembelajaran mesin? Apa hubungan antara AI dan Big Data? Elemen kunci apa yang harus dipertimbangkan untuk memimpin proyek AI dalam suatu Organisasi?

Master dalam Kecerdasan Buatan akan membantu Anda menjawab semua pertanyaan ini, melalui kombinasi konsep yang terkait dengan teknologi paling penting, dan penerapannya di tingkat bisnis. Analisis berbagai kasus nyata dan pengembangan proyek Anda sendiri, akan memungkinkan Anda untuk menentukan realitas teknologi AI, serta aplikasi mereka untuk mendukung kebutuhan bisnis.

Tujuan umum

Master in Artificial Intelligence memiliki sebagai tujuan utama untuk membawa dasar-dasar AI ke semua profesional yang melihat bagaimana aplikasi Machine Learning, di sektor mereka, mengubah cara mereka mengelola model bisnis. Melalui program ini, siswa akan memperoleh pengetahuan teknis yang diperlukan untuk memimpin proyek AI.

Tujuan spesifik

Kurikulum Master dalam Kecerdasan Buatan dirancang untuk mencapai tujuan spesifik berikut:

  • Memperdalam dasar-dasar dan konsep-konsep utama AI, serta metode dan teknik yang digunakan untuk memecahkan masalah bisnis.
  • Ketahui algoritma dan alat utama yang terkait dengan Machine Learning, untuk dapat mengimplementasikannya dalam memecahkan masalah tanpa memiliki pengetahuan pemrograman sebelumnya.
  • Mengembangkan model AI menggunakan kerangka kerja utama yang ada di pasar.
  • Kembangkan aplikasi AI praktis seperti asisten virtual dan chatbots. Mampu memimpin proyek AI, tidak hanya dari sudut pandang teknis tetapi juga dari manajemen, mengembangkan profil multidisiplin yang tahu bagaimana menghubungkan dan menghubungkan area bisnis yang berbeda dan praktik teknologi.
  • Pahami dampak strategis AI dengan mengembangkan visi bisnis untuk memaksimalkan ROI Anda.
  • Memahami aplikasi AI di Industri yang berbeda dan memperdalam kasus penggunaan dengan dampak bisnis terbesar.

kurikulum

Blok I. Dasar-dasar AI

Kursus meratakan IA

Sejalan dengan modul 1, siswa memulai program Kecerdasan Buatan dengan kursus leveling ini yang menyediakan basis pengetahuan pemrograman, algoritma dan matematika. Dalam kursus ini, siswa akan menemukan sumber materi yang akan memungkinkan mereka mempelajari topik-topik berbeda yang diperlukan untuk tindak lanjut kursus. Dalam kursus ini, mereka akan melakukan ujian jenis tes yang akan berfungsi sebagai panduan untuk evaluasi pengetahuan mereka dan akan dievaluasi di akhir itu. Topik yang akan dibahas adalah:

  • Dasar-dasar AI.
  • Pengantar pemrograman.
  • Pengantar algoritma dalam AI.

Modul 1. AI: fundamental dan teknologi utama

Dalam modul ini siswa akan memasuki dunia AI dan aplikasinya dalam bisnis, menangani masalah-masalah seperti:

  • Konsep kunci AI.
  • Teknologi AI utama.
  • Organisasi "berbasis data".
  • Basis untuk pelaksanaan proyek AI dan perbedaannya dengan eksekusi TI tradisional.

Modul 2. Dampak sosial-ekonomi dari AI

Dalam modul ini, siswa akan memperoleh visi terpadu dari konsep AI dalam konteks sosial-ekonomi saat ini. Di sini, siswa akan melihat topik seperti:

  • Dampak ekonomi dari AI dan industri 4.0.
  • Dampak AI pada manusia: pertimbangan etis, sosial dan hukum.
  • Adopsi AI dan model kematangan dalam organisasi. IA Maturity Models sebagai alat penentuan posisi untuk organisasi.
Blok II Desain dan pengembangan Model Pembelajaran Mesin dan Jaringan Saraf Tiruan

Modul 3. Pengantar Pembelajaran Mesin: data dan algoritma

Modul ini akan memperkenalkan siswa pada Pembelajaran Mesin, memberikan konsep-konsep kunci untuk pemahaman yang benar. Anda akan melihat topik-topik seperti:

  • Konsep pembelajaran mesin utama.
  • Pentingnya data.
  • Kualitas data dan tata kelola.
  • Algoritma Machine Learning: risiko dan keterbatasan.

Modul 4. Model Pembelajaran Mesin: optimisasi dan aplikasi

Modul ini akan memberikan kunci untuk mengoptimalkan hasil model Machine Learning, sambil membahas proses yang terkait dengan meminimalkan risiko dalam pembuatan aplikasi berbasis AI. Topik yang akan dikerjakan adalah:

  • Optimalisasi model.
  • Kualitas data untuk analitik yang kuat.
  • Pembuatan aplikasi berdasarkan Machine Learning.

Modul 5. Jaringan Saraf Tiruan

Melalui modul kelima ini, siswa akan memasuki dunia Neural Networks dan akan melihat topik-topik seperti:

  • Arsitektur khas
  • Pembelajaran yang diperkuat.
  • Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan: TensorFlow Playground.
Blok III Arsitektur AI utama

Modul 6. Kerangka Kerja AI

Dalam modul ini siswa akan melihat kerangka kerja AI utama yang saat ini ada di pasar. Diantaranya adalah:

  • Kerangka Sumber Terbuka.
  • Google IA Framework.
  • Kerangka Layanan Kognitif Microsoft.
  • Kerangka Layanan Amazon IA.
  • Kerangka IBM Watson
Blok IV Implementasi proyek AI

Modul 7. Implementasi proyek AI (I): metodologi

Pada bagian pertama dari blok 4 ini, siswa akan melihat aspek metodologis dari arah dan implementasi proyek AI. Topik yang akan dibahas adalah:

  • Metodologi ML: CRISP-DM.
  • Daur hidup konten.
  • AIOps
  • Tes regresi.
  • Umpan balik dan pemeliharaan.
  • Penggunaan kembali dan pelatihan ulang.
  • Kasus dan contoh praktis.

Modul 8. Implementasi proyek AI (II): materi dan sumber daya manusia

Pada bagian kedua dari blok ini, siswa akan fokus pada arah dan implementasi proyek AI dari sudut pandang material dan sumber daya manusia. Dalam hal ini, beberapa poin yang akan dibahas dalam modul adalah:

  • Sumber daya material.
    • Penyimpanan
    • Komputasi
    • Model ekonomi
    • Infrastruktur Awan
    • Alat
  • Sumber daya manusia Profil spesifik, dan berdampak pada profil tradisional.
Blok V. Aplikasi bisnis AI dan dampak bisnisnya

Modul 9. Aplikasi bisnis AI dan dampak bisnisnya

Modul ini akan memperkenalkan siswa ke aplikasi bisnis utama AI. Beberapa topik yang akan dibahas adalah:

  • Interaksi cerdas: optimalisasi pengalaman pelanggan, melalui hiper-personalisasi, antarmuka percakapan, dan eksploitasi data waktu nyata.
  • Produk dan layanan pintar: kemampuan yang disediakan AI dan pencarian model dan pasar bisnis baru.
  • Operasi cerdas: kombinasi AI dengan solusi otomatisasi, untuk memungkinkan belajar mandiri.
  • Fungsi dukungan perusahaan yang cerdas (keamanan, SDM, teknologi, dll.): Penggunaan AI untuk meningkatkan kecerdasan manusia dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Modul 10. Model AI berbasis klien

Dalam modul program terakhir ini, aplikasi AI untuk proses hubungan pelanggan akan diperdalam. Beberapa poin dari modul adalah sebagai berikut:

  • Daya Tarik: Jejaring Sosial dan Media Berbayar.
  • Pengalaman: Kustomisasi konten dan perjalanan pelanggan.
  • Dijual: Jual dan jual silang.
  • Layanan: chatbots dan asisten cerdas.

proyek Master akhir

Selama Final Master Project (PFM), siswa akan bekerja bahu membahu dengan perusahaan nyata dalam pengembangan proyek. Ini akan memiliki opsi untuk melakukannya untuk perusahaan Anda sendiri atau memilih antara opsi yang diajukan oleh sekolah.

Lokakarya

Selama Magister Kecerdasan Buatan, siswa akan memiliki kesempatan untuk melakukan 2 lokakarya praktis, dibagi menjadi lokakarya teknologi dan lokakarya bisnis.

Workshop Teknologi Aplikasi bahasa Python

Workshop ini meningkatkan pengetahuan dasar tentang Python yang diperkenalkan dalam kursus leveling, memajukan pengetahuan tentang penerapan bahasa pemrograman ini. Sepanjang lokakarya ini, siswa akan memperoleh visi praktis tentang penerapan bahasa pemrograman yang paling umum digunakan di bidang Intelegensi Buatan dan Pembelajaran Mesin: Python.

Python adalah bahasa pemrograman referensi di lingkungan Artificial Intelligence untuk kemudahan penggunaan, fleksibilitas dan banyaknya perpustakaan yang tersedia. Pertumbuhan dalam penggunaan bahasa ini menjadi sangat spektakuler, pada dasarnya, berkat teknologi baru dari Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin.

Catatan: Untuk melaksanakan lokakarya ini, penting untuk memiliki pengetahuan dalam pemrograman.

Workshop Bisnis Pemberdayaan proyek Big Data melalui Machine Learning

Pembelajaran Mesin membutuhkan data dalam jumlah besar untuk dapat berfungsi dan melatih algoritma yang digunakannya. Dalam lokakarya ini, siswa akan melihat berbagai penggunaan Machine Learning di lingkungan Big Data. Selain itu, lokakarya ini akan memungkinkan siswa untuk menguasai bagaimana AI terkait dengan Big Data. Bagaimana kita menerapkan Machine Learning dalam Big Data? Bagaimana kita dapat menemukan pola dalam data melalui penggunaan Machine Learning? Aplikasi apa yang Anda miliki di tingkat bisnis?

Karena ini adalah lokakarya praktis, siswa akan bekerja, misalnya, dengan menggunakan kasus pemasaran digital. Secara khusus, Anda akan melihat bagaimana pembelian terprogram media digital dilakukan hari ini dan bagaimana hal itu dapat dioptimalkan menggunakan teknik Machine Learning yang dikombinasikan dengan lingkungan Big Data. Dengan cara ini, mereka akan melihat manfaat bisnis yang dibawa oleh kombinasi teknologi ini dan bagaimana mengekstrapolasinya ke proses lain.

alat

Selama program siswa akan menggunakan, antara lain, alat-alat berikut:

Perangkat Lunak Python

Perangkat lunak yang memungkinkan pemrograman dalam bahasa Python. Ini adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling umum digunakan. Ini adalah bahasa multiparadigma.

R Software

Perangkat lunak pemrograman yang diintegrasikan oleh alat yang berbeda, dapat diperluas melalui unduhan paket yang berbeda, perpustakaan atau sampel sendiri. Ini adalah open source.

Tensioner aliran

Pustaka perangkat lunak gratis yang digunakan untuk melakukan perhitungan numerik menggunakan diagram alur.

PyTorch

Paket python dirancang untuk melakukan perhitungan numerik menggunakan pemrograman tegangan.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Library for Deep Learning berdasarkan jaringan saraf yang dalam. Ini didasarkan pada konstruksi jaringan komputasi, yang merupakan kerangka kerja terpadu untuk menggambarkan berbagai jenis mesin pembelajaran, seperti jaringan saraf yang dalam, jaringan saraf konvolusional, jaringan saraf berulang, dll.

Layanan APIS (Amazon)

Layanan AWS yang memungkinkan Anda membuat, menerbitkan, memelihara, memantau, dan melindungi API REST dan WebSocket pada skala apa pun.

Persyaratan Master

Profil siswa dan persyaratan penerimaan

Modul master dirancang dengan para profesional tersebut, dari berbagai sektor, yang bercita-cita untuk mempercepat pengembangan karir profesional mereka dan memahami peran yang diperoleh AI, dalam lingkungan bisnis. Persyaratan untuk mengakses Master of Artificial Intelligence OBS adalah sebagai berikut:

  • Lulusan dan lulusan teknik teknik, ADE dan sains (kedokteran, matematika, fisika atau kimia).
  • Eksekutif yang menginginkan pencelupan dalam dampak bisnis dan kemungkinan-kemungkinan baru yang membuka teknologi ini, mengidentifikasi elemen-elemen yang diperlukan untuk dapat menerapkannya dalam lingkungan produktif yang nyata.
  • Manajer proyek dan manajer yang ingin memperluas kapasitas manajemen mereka untuk melakukan proyek yang terkait dengan AI.
  • Orang-orang dengan pengalaman atau panggilan di bidang AI yang ingin memperkuat pelatihan akademik mereka.
  • Konsultan dan spesialis di sektor AI yang ingin menyiapkan, memperbarui, dan melengkapi profil mereka, sehingga menempa posisi kompetitif mereka di pasar.
titrasi

Setelah menyelesaikan program ini, siswa akan mendapatkan:

  • Judul Tiga Poin.
  • Gelar sendiri diakreditasi oleh UPC, jika persyaratan Universitas dipenuhi pada akhir program.
Terakhir diperbarui Nov 2019

Tentang Sekolah

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 ... Baca terus

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: Baca Lebih Sedikit
Barcelona , Madrid + 1 Lebih Kurang