Postgraduate programme

MÁSTER EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INDUSTRIA 4.0

Offered by DONDEESTUDIAR.EU

DISTANCE LEARNING Direct university enquiry No obligation

Home The Role of Technology in Education and Training in the UK

Programme overview

Why choose this programme?

El Internet de las Cosas (IoT) y la Automatización han estado avanzando juntos durante un tiempo, penetrando no solo en la industria, sino también en el hogar. Ambos entornos se han fusionado y ahora buscan progresar incorporando la utilización de la Inteligencia Artificial. Un trío de elementos en los que puedes especializarte, obteniendo uno de los perfiles más solicitados en las empresas tecnológicas actuales. ¿De qué manera? A través del Posgrado en IA e Industria 4.0 de la IEBS Digital School.

Un posgrado en línea con una duración de 9 meses que te instruye en el análisis y aplicación de Robótica, Blockchain, IA y otras tecnologías en el ámbito industrial, descubrir qué implica la Industria 4.0 y tener la capacidad de diseñar estrategias que permitan a cualquier empresa adaptarse a ella, digitalizar procesos e incluso saber cómo implementar metodologías de Lean Manufacturing. Te prepara para ser un profesional altamente cualificado para mejorar la eficacia de cualquier organización a través de la tecnología más avanzada, y para ello cuenta además con un cuerpo docente compuesto por expertos en datos, robótica, ciberseguridad o transformación digital.

El Posgrado mejor valorado según el Ranking CSIC y el Ranking Marketing Financial Magazine, con clases en línea a las que puedes acceder en el momento y lugar que desees, numerosos recursos gratuitos para ampliar tus conocimientos y una metodología práctica que siempre se basa en casos reales. A pesar de tener una base teórica, los profesores siempre la relacionarán con situaciones reales en empresas para que concluyas tu formación con una perspectiva realista y adaptada al sector. Además, siempre tendrás la orientación y el apoyo de los profesores.

Ayudas económicas para facilitar el pago, alternativas de financiación y acceso completo a los contenidos. La IEBS Digital School te invita a especializarte en IA a través de sus plataformas digitales. ¿Te animas a dar el paso?


  • Manager/Experto Industria 4.0

  • CTO empresa fabricación

  • CIO empresa fabricación

  • Machine Learning Engineer

  • Consultor(a) en IA/Machine Learning

  • Analista y Arquitecto(a) en ML

Modality

DISTANCE LEARNING

Tuition fee

6,150

Dates and duration

680
9 meses
55 ECTS

Career opportunities

Where this programme can take you



  • Manager/Experto Industria 4.0

  • CTO empresa fabricación

  • CIO empresa fabricación

  • Machine Learning Engineer

  • Consultor(a) en IA/Machine Learning

  • Analista y Arquitecto(a) en ML

SYLLABUS

Industria 4.0: Industria 4.0 y proceso de implantación, Agentes y departamentos implicados en la implantación de la industria 4.0, Diseño y desarrollo de un plan de transformación digital y Proyecto.
Inteligencia Artificial en la industria conectada: Inteligencia artificial para la industria 4.0, Machine Learning y redes neuronales, Visión artificial OCR-OCV y Proyecto.
Robótica aplicada a la industria 4.0: Robótica en la industria 4.0, Cobots: Robots colaborativos. Programación básica, Vehículos de guiado autónomo (VGAs) y Proyecto.
IoT y sistemas de comunicación: IoT: Sistema basado en microcontroladores y Linux, Sistemas SCADA, MES y CMMS y su evolución Cloud Computing, Protocolos de industria 4.0 (OPC-UA, MQTT, CoaP, TCP) y Proyecto.
Blockchain aplicado a la industria 4.0: Introducción al Blockchain, Implicaciones del Blockchain en la industria 4.0, La interacción entre Blockchain y las tecnologías de la industria 4.0 y Proyecto.
Otras tecnologías de aplicación: Realidad aumentada y virtual, vehículos aéreos no tripulados, Fabricación aditiva y Wearables, Ciberseguridad en las redes y sistemas ciber-físicos y Proyecto.
Fundamentos de IA y Machine Learning: Introducción a la IA y Machine Learning, Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas, Ecosistemas de Machine Learning en la nube y Proyecto.
Aprendizaje supervisado I: Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC, Clasificación con Naive Bayes, Clasificación con Support Vector Machine (SVM) y Proyecto.
Aprendizaje supervisado II: Clasificación con KNN, regresión logística y softmax, Regresión y clasificación con árboles de decisión, Combinación de clasificadores: ensembles y random forests y Proyecto.
Aprendizaje NO Supervisado: Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA, Algoritmos de agrupamiento: Kmedias y jerárquico, Técnicas de detección de anomalías y Proyecto.
Redes neuronales y Deep Learning: Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales, Frameworks de Deep Learning. TensorFlow, Tipos de Redes Neuronales y ajuste de modelos de Deep Learning y Proyecto.
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc., Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning, Deep Learning en producción y Proyecto.
Sistemas de recomendación: Personalización guiada por IA y datos. Filtrado colaborativo, Recomendaciones basadas en contenido, contexto e híbridas, Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación y Proyecto.
Procesamiento del Lenguaje Natural: Modelos lógicos de PLN, Modelos Probabilísticos de PLN, Uso de la PLN y Proyecto.
Proyecto de Fin de Máster