Máster en Inteligencia Artificial for Business de EAE Business School Madrid

OBJETIVOS

El Máster en Inteligencia Artificial de EAE Madrid está diseñado para implantar soluciones basadas en sistemas de IA en áreas clave como la gestión de organizaciones y equipos de trabajo, el desarrollo de productos, la gestión de datos y el uso de plataformas de desarrollo. El programa está estructurado en tres pilares fundamentales

1. El impacto de la tecnología de la IA en todas las áreas del negocio.
2. Materias directamente relacionadas con los fundamentos de la Inteligencia Artificial aplicada a las organizaciones.
3. Desarrollo de habilidades directivas para el logro de los objetivos empresariales.

El programa te permitirá diseñar nuevas estrategias de la organización basadas en la IA, convirtiéndote así en un profesional altamente competitivo .

A través del desarrollo del programa se pretenden alcanzar los siguiente objetivos:

1. .
2. Comprender los conceptos clave de la IA y la transformación Digital y cómo se están aplicando en
   las organizaciones.
3. Analizar los impactos de la IA y la transformación Digital en la dirección estratégica, los recursos
   humanos, las operaciones y la seguridad de los sistemas de información.
4. Identificar las oportunidades y desafíos asociados con la implementación de la IA y la
   transformación Digital en las organizaciones.
5. Desarrollar habilidades para diseñar e implementar estrategias empresariales basadas en la IA y
   la transformación Digital.
6. Comprender la importancia de la ética empresarial y el liderazgo estratégico en las organizaciones.
7. Analizar los impactos de la ética empresarial y el liderazgo estratégico en la dirección estratégica,
   los recursos humanos, las operaciones y la seguridad de los sistemas de información.
8. Identificar las oportunidades y desafíos asociados con la implementación de la ética empresarial
   y el liderazgo estratégico en las organizaciones.
9. Desarrollar habilidades para diseñar e implementar estrategias empresariales éticas y liderazgo
   estratégico en las organizaciones.
10. Comprender los modelos teóricos de IA y su aplicación en la resolución de problemas.
11. Analizar la evolución histórica de los modelos teóricos de IA y su impacto en las tecnologías
    actuales.
12. Identificar las fortalezas y limitaciones de los modelos teóricos de IA.
13. Desarrollar habilidades para analizar y evaluar modelos de IA y aplicarlos en la resolución de
    problemas.
14. Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento y visualización de datos.
15. Aprender a utilizar herramientas y técnicas para procesar y visualizar datos de manera eficiente.
16. Comprender los conceptos fundamentales de la seguridad de la información.
17. Aprender a aplicar técnicas de seguridad
18. Comprender los conceptos fundamentales de la minería de datos, el análisis y la modelización.
19. Aprender a utilizar herramientas y técnicas de minería de datos, análisis y modelización para
    extraer conocimiento de los datos y aplicarlos en la toma de decisiones empresariales.
20. Comprender las aplicaciones empresariales de la minería de datos, el análisis y la modelización.
    de la información para proteger los datos.
21. Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático.
22. Aprender a utilizar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas empresariales.
23. Comprender las aplicaciones empresariales del aprendizaje automático.
24. Conocer los principios de la interacción humano‐IA.
25. Aplicar los principios de la interacción humano‐IA para diseñar sistemas efectivos.
26. Evaluar la eficacia de los sistemas de interacción humano‐IA.
27. Comunicar de manera efectiva los resultados obtenidos en la interacción humano‐IA.
28. Comprender los conceptos fundamentales de la implementación de sistemas de IA.
29. Aprender a desarrollar sistemas de IA efectivos.
30. Comprender las mejores prácticas de gestión del cambio en la implementación de sistemas de IA.
31. Aprender a integrar sistemas de IA con sistemas existentes.