Una panorámica comprensiva sobre el máster, sus aplicaciones, y la dinámica de comunicación. Inmersión en el núcleo de la Inteligencia Artificial (IA), explorando su esencia, relevancia y aplicación pragmática en el entorno empresarial. Se enfoca en desmitificar la IA, presentándola más allá de los conceptos teóricos y enfatizando su valor real y tangible para los negocios.

Este módulo se centra en habilidades clave de gestión de bases de datos SQL y programación en Python, esenciales para la inteligencia artificial. Comienza con fundamentos de SQL, avanzando hacia técnicas complejas y uso de IA generativa para queries. Continúa con programación Python, abordando desde estructuras de datos básicas hasta programación avanzada y APIs. Finaliza introduciendo el entorno de nube con Azure, donde se aplican SQL y Python. Este enfoque progresivo prepara a los estudiantes para aplicar estos conocimientos en el desarrollo de soluciones de IA.

El módulo CICD + MLOPS se centra en cómo diseñar y manejar los procesos que hacen que el código funcione correctamente, usando Git y GitHub para la colaboración en proyectos de código. Este módulo es una guía paso a paso para dominar la gestión de código y preparar al estudiante para trabajar en equipo, destacando la importancia de una organización clara y ejemplos prácticos. Es una habilidad esencial para cualquier desarrollador que quiera colaborar en proyectos de software, especialmente en aquellos relacionados con IA.

El módulo de Machine Learning combina teoría y práctica en analítica predictiva, modelos avanzados como CART, Random Forest, XGBOOST, y K-Means, enfocándose en su aplicación, optimización e interpretación. Incluye un proyecto completo de ML, introduciendo también el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para análisis de sentimientos y extracción de temas, y técnicas de pronóstico con Word2Vec. Este módulo prepara a los estudiantes para aplicar ML y NLP en situaciones reales, potenciando sus habilidades en IA.

Este módulo es una parte fundamental que se enfoca en enseñar cómo comunicar de manera efectiva la información derivada de los datos a través de gráficos, tablas, mapas y otras herramientas visuales. Se centrará en saber desarrollar habilidades para transformar datos complejos en representaciones visuales claras, ordenadas y comprensibles para todos los usuarios. Se analizarán las herramientas del mercado actual, para aprender a identificar cuál es la que mejor se ajusta para nuestro proyecto.

Este módulo se sumerge en aspectos avanzados de Machine Learning, centrándose en redes neuronales y su aplicación en clasificación de imágenes y vídeos, utilizando principalmente el framework Keras. Además, aborda la predicción de series temporales y la detección de anomalías con Prophet en la nube, preparando a los estudiantes para manejar desafíos reales en datos complejos y situaciones variables.

Este módulo se enfoca en la integración y operacionalización de modelos de Machine Learning (ML) en la práctica empresarial, utilizando tecnologías de nube como Azure. Aborda la implementación de prácticas de Continuous Integration y Continuous Delivery (CI/CD) y Machine Learning Operations (MLOps) para gestionar el ciclo de vida de los modelos de ML, desde el desarrollo hasta la producción. Este enfoque prepara a los estudiantes para enfrentar desafíos comunes en la industria, como la degradación del modelo y la adaptación a nuevos datos, a través de un framework de MLOps simplificado.

Este módulo del máster se sumerge en el fascinante mundo de la IA generativa. Es el primero de dos bloques dedicados a la GENAI para comprender la creación y manipulación de contenido generado por IA. La instrucción comienza con los fundamentos detrás de los modelos de lenguaje y avanza hacia aplicaciones prácticas y tecnologías avanzadas que permiten la personalización y eficiencia en la generación de contenido.

Con este bloque se retorna al tema de visualización con el objetivo de aplicar y visualizar todo lo aprendido mediante casos de uso prácticos. Se enfoca en mostrar cómo los conocimientos adquiridos sobre IA generativa, análisis de datos, y machine learning pueden traducirse en soluciones concretas y valiosas para escenarios empresariales reales.

Este módulo, el segundo dedicado a GENAI, se adentra en aplicaciones avanzadas de IA generativa, buscando explorar y expandir los límites de lo aprendido previamente. La intención es profundizar en cómo la IA generativa puede ser adaptada y aplicada de manera que se alinee con objetivos y KPIs específicos de negocio, priorizando y optimizando la generación de contenido relevante y de valor.

Este último bloque técnico del máster es un desafío integrador que combina todos los conceptos, herramientas y prácticas aprendidas a lo largo del curso, especialmente enfocado en MLOps, repositorios, CI/CD, y su aplicación en escenarios de uso reales end-to-end.La meta es llevar a cabo casos de uso complejos que reflejen situaciones cotidianas en el entorno empresarial, poniendo a prueba la capacidad de los estudiantes para aplicar de forma práctica sus conocimientos en un contexto que simula la dinámica y los desafíos de un ambiente corporativo.

El último bloque del máster se dedica a explorar los aspectos legales y éticos asociados con la implementación y uso de la inteligencia artificial. Dada la creciente integración de la IA en diversos sectores, es fundamental entender las consideraciones legales que enmarcan su aplicación.