석사 인공 지능

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프로그램 설명

석사 인공 지능

인공 지능의 온라인 마스터

인공 지능 석사는 국내외에서 인정과 인정을 받아 UPC를 특징 짓는 기술 분야의 광범위한 교육 및 연구 경험 간의 연합의 결과로 탄생했습니다. OBS 의 기술 및 비즈니스에 중점을 둔 온라인 교육 경험.

인공 지능마스터 는 학생들이 이론적으로 실용적인 관점에서 AI의 개념과 필요한 요소를 알고이 분야에서 프로젝트를 성공적으로 수행 할 수있게합니다.

석사 과정에서 학생들은 다섯 개의 큰 블록을 탐구합니다.

  • 블록 I. 기본 사항 : AI와 관련된 주요 개념과이 용어에 포함 된 모든 기술과 관련된 개념이 제공됩니다.
  • 블록 II 기계 학습 및 신경망 모델 개발 : 기계 학습 및 신경망을 기반으로하는 모델과 실제 사용이 심화 될 것입니다. 여기에는 모델의 최적화 및 후속 평가가 포함됩니다.
  • 블록 III 주요 AI 아키텍처 : AI 모델 개발을위한 시장의 주요 기존 프레임 워크가 심화 될 것입니다.
  • 블록 IV AI 프로젝트의 구현 : AI 기술과 관련된 프로젝트의 개발 및 관리 단계와 구현 프로세스가 다루어집니다.
  • V. AI의 비즈니스 응용 프로그램 및 비즈니스 영향 : AI의 주요 비즈니스 응용 프로그램과 비즈니스 및 기술적 인 관점에서 미치는 영향을 소개합니다.

프로그램의 두드러진 실용적인 특성은 학생이 석사 학위 과정에서 습득 한 지식을 즉시 적용 할 수 있다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.

채용 정보

프로그램이 끝나면 학생들은 다음과 같은 직책을 맡을 수 있습니다.

  • 다른 부문의 ID 개발 그룹 책임자.
  • AI 전문 비즈니스 컨설턴트.
  • AI 전문 기술 컨설턴트.
  • IA 프로젝트를 담당합니다.
  • AI 시스템 개발 전문가.

목표

AI 란 무엇이며 다른 응용 프로그램은 무엇입니까? AI로부터 경쟁 우위를 창출하기 위해 어떤 최첨단 기술과 기능이 필요합니까? 회사와 사회에 미치는 영향은 무엇입니까? 머신 러닝 기반 학습 모델에는 어떤 위험이 있습니까? AI와 빅 데이터의 관계는 무엇입니까? 조직에서 AI 프로젝트를 이끌 기 위해 고려해야 할 주요 요소는 무엇입니까?

인공 지능 석사 는 가장 중요한 기술과 관련된 개념을 결합하고 비즈니스 수준에서 응용 프로그램을 적용하여 이러한 모든 질문에 대답 할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 실제 사례 분석 및 자체 프로젝트 개발을 통해 AI 기술의 현실과 비즈니스 요구를 지원하는 응용 프로그램을 지정할 수 있습니다.

일반적인 목적

인공 지능 석사는 인공 지능의 기초를 기계 학습의 응용 프로그램이 비즈니스 모델 관리 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 보는 모든 전문가에게 AI의 기본을 제공하는 주요 목표를 가지고 있습니다. 이 프로그램을 통해 학생들은 AI 프로젝트를 이끌 기 위해 필요한 기술 지식을 습득합니다.

특정 목적

인공 지능 석사 과정은 다음과 같은 특정 목표를 달성하도록 설계되었습니다.

  • AI의 기본 및 주요 개념과 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용되는 방법 및 기술을 심화하십시오.
  • 머신 러닝과 관련된 주요 알고리즘 및 도구를 알고 사전 프로그래밍 지식 없이도 문제를 해결하는 데 구현할 수 있습니다.
  • 시장에 존재하는 주요 작업 프레임 워크를 사용하여 AI 모델을 개발하십시오.
  • 가상 어시스턴트 및 챗봇과 같은 실용적인 AI 애플리케이션을 개발하십시오. 기술적 인 관점뿐만 아니라 경영진에서도 AI 프로젝트를 이끌 수 있으며, 다양한 비즈니스 영역과 기술 관행을 연관시키고 연결하는 방법을 알고있는 다 분야 프로필을 개발합니다.
  • ROI를 극대화하기위한 비즈니스 비전을 개발하여 AI의 전략적 영향을 이해하십시오.
  • 다른 산업 분야의 AI 응용 프로그램을 이해하고 비즈니스 영향이 가장 큰 사용 사례를 심화하십시오.

교육 과정

I. AI의 기초

IA 레벨링 코스

모듈 1과 병행하여 학생들은 프로그래밍, 알고리즘 및 수학에 대한 지식 기반을 제공하는이 레벨링 코스를 통해 인공 지능 프로그램을 시작합니다. 이 과정에서 학생들은 과정 모니터링에 필요한 다양한 주제를 탐구 할 수있는 자료를 찾을 수 있습니다. 이 과정에서는 지식 평가를위한 지침이 될 시험 유형 시험을 수행하고 시험이 끝날 때 평가됩니다. 다루어야 할 주제는 다음과 같습니다.

  • AI의 기초.
  • 프로그래밍 소개.
  • AI 알고리즘 소개.

모듈 1. AI : 기본 및 주요 기술

이 모듈에서 학생들은 다음과 같은 문제를 해결하면서 AI 세계와 비즈니스 응용 프로그램에 들어갑니다.

  • AI의 주요 개념.
  • 주요 AI 기술.
  • "데이터 중심"조직.
  • AI 프로젝트의 실행 기반과 기존 IT 실행과의 차이점.

모듈 2. AI의 사회 경제적 영향

이 모듈에서, 학생은 현재 사회 경제적 맥락에서 AI의 개념에 대한 통합 비전을 습득합니다. 이 과정에서 학생은 다음과 같은 주제를 보게됩니다.

  • AI와 산업의 경제적 영향 4.0.
  • AI가 사람들에게 미치는 영향 : 윤리적, 사회적 및 법적 고려 사항.
  • 조직의 AI 채택 및 성숙 모델. 조직을위한 포지셔닝 도구 인 IA Maturity Models.
블록 II 기계 학습 모델 및 신경망의 설계 및 개발

모듈 3. 머신 러닝 소개 : 데이터 및 알고리즘

이 모듈은 학생들에게 기계 학습을 소개하고 올바른 이해를위한 핵심 개념을 제공합니다. 여기에는 다음과 같은 주제가 있습니다.

  • 주요 기계 학습 개념.
  • 데이터의 중요성.
  • 데이터 품질 및 거버넌스.
  • 기계 학습 알고리즘 : 위험 및 제한 사항.

모듈 4. 머신 러닝 모델 : 최적화 및 응용

이 모듈은 머신 러닝 모델의 결과를 최적화하는 키를 제공하면서 AI 기반 애플리케이션 생성시 위험 최소화와 관련된 프로세스를 해결합니다. 작업 할 주제는 다음과 같습니다.

  • 모델 최적화.
  • 강력한 분석을위한 데이터 품질.
  • 머신 러닝 기반 애플리케이션 생성

모듈 5. 신경망

이 다섯 번째 모듈을 통해 학생은 신경망의 세계로 들어가서 다음과 같은 주제를 보게됩니다.

  • 전형적인 아키텍처
  • 심층 강화 학습.
  • 신경망 교육 : TensorFlow Playground.
블록 III 주요 AI 아키텍처

모듈 6. AI 프레임 워크

이 모듈에서 학생은 현재 시장에 존재하는 주요 AI 프레임 워크를 보게됩니다. 그들 중에는 :

  • 프레임 워크 오픈 소스.
  • Google IA 프레임 워크.
  • Microsoft Cognitive Services Framework.
  • Amazon IA Services Framework.
  • IBM Watson Framework
블록 IV AI 프로젝트의 구현

모듈 7. AI 프로젝트의 구현 (I) : 방법론

블록 4의 첫 번째 부분에서 학생은 AI 프로젝트의 방향과 구현에 대한 방법 론적 측면을 보게됩니다. 다루게 될 주제는 다음과 같습니다.

  • ML 방법론 : CRISP-DM.
  • 콘텐츠 수명주기.
  • AIOps
  • 회귀 테스트.
  • 피드백 및 유지 보수.
  • 재사용 및 재교육.
  • 사례와 실제 사례.

모듈 8. AI (II) 프로젝트의 구현 : 재료 및 인적 자원

이 두 번째 부분에서는 학생이 재료 및 인적 자원의 관점에서 AI 프로젝트의 방향과 구현에 중점을 둡니다. 이런 의미에서 모듈에서 다룰 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

  • 재료 자원.
    • 보관
    • 컴퓨팅
    • 경제 모델
    • 클라우드 인프라
    • 도구
  • 인적 자원 특정 프로필 및 기존 프로필에 미치는 영향
V. AI의 비즈니스 응용 프로그램 및 비즈니스 영향

모듈 9. AI의 비즈니스 응용 프로그램 및 비즈니스 영향

이 모듈은 학생들에게 AI의 주요 비즈니스 응용 프로그램을 소개합니다. 해결 될 주제 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 지능적인 상호 작용 : 과다 개인화, 대화식 인터페이스 및 실시간 데이터 활용을 통한 고객 경험의 최적화.
  • 스마트 제품 및 서비스 : AI가 제공하는 기능과 새로운 비즈니스 모델 및 시장을 검색합니다.
  • 지능적인 운영 : AI와 자동화 솔루션의 결합으로자가 학습이 가능합니다.
  • 지능적인 기업 지원 기능 (보안, HR, 기술 등) : AI를 사용하여 인간 지능을 높이고 의사 결정을 향상시킵니다.

모듈 10. 클라이언트 기반 AI 모델

프로그램의이 마지막 모듈에서 AI 대 고객 관계 프로세스의 응용 프로그램이 심화됩니다. 모듈의 일부 요점은 다음과 같습니다.

  • 매력 : 소셜 네트워크 및 유료 미디어.
  • 경험 : 컨텐츠 사용자 정의 및 고객 여정.
  • 판매 : 상향 판매 및 교차 판매.
  • 서비스 : 챗봇 및 스마트 어시스턴트.

최종 마스터 프로젝트

최종 마스터 프로젝트 (PFM) 동안, 학생은 프로젝트 개발에서 실제 회사와 협력합니다. 이것은 자신의 회사를 위해하거나 학교가 제안한 옵션 중에서 선택할 수있는 옵션이 있습니다.

워크샵

인공 지능 석사 과정에서 학생들은 2 개의 실제 워크샵을 기술 워크샵과 비즈니스 워크샵으로 나눌 수 있습니다.

기술 워크샵 파이썬 언어 응용

이 워크샵은 레벨링 과정에서 소개 된 Python에 대한 기본 지식을 높이고이 프로그래밍 언어의 적용에 대한 지식을 발전시킵니다. 이 워크샵을 통해 학생들은 인공 지능 및 기계 학습 : Python 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어의 적용에 대한 실용적인 비전을 습득합니다.

Python은 인공 지능 환경에서 사용 편의성, 다양성 및 사용 가능한 많은 라이브러리를위한 참조 프로그래밍 언어입니다. 이 언어의 사용 증가는 근본적으로 데이터 과학 및 기계 학습의 새로운 기술 덕분에 대단합니다.

참고 :이 워크샵을 수행하려면 프로그래밍에 대한 지식이 있어야합니다.

비즈니스 워크샵 머신 러닝을 통한 빅 데이터 프로젝트 역량 강화

머신 러닝은 사용하는 알고리즘을 작동시키고 훈련시키기 위해 많은 양의 데이터가 필요합니다. 이 워크샵에서는 학생들이 빅 데이터 환경에서 다양한 머신 러닝 사용법을 보게됩니다. 또한이 워크샵을 통해 학생들은 AI가 빅 데이터와 어떻게 관련되는지 마스터 할 수 있습니다. 빅 데이터에서 머신 러닝을 어떻게 적용합니까? 머신 러닝을 사용하여 데이터의 패턴을 어떻게 발견 할 수 있습니까? 비즈니스 수준에서 어떤 응용 프로그램이 있습니까?

실제 워크샵이므로 학생들은 디지털 마케팅의 유스 케이스를 예로 들어 작업합니다. 특히, 오늘날 디지털 미디어의 프로그래밍 방식 구매가 수행되는 방식과 빅 데이터 환경과 결합 된 머신 러닝 기술을 사용하여 최적화 할 수있는 방법을 확인할 수 있습니다. 이러한 방식으로이 기술 조합이 가져다주는 비즈니스 이점과이를 다른 프로세스에 외삽하는 방법을 알게 될 것입니다.

도구

프로그램 전반에 걸쳐 학생들은 다음 도구를 사용합니다.

파이썬 소프트웨어

파이썬 언어로 프로그래밍 할 수있는 소프트웨어. 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 다중 패러다임 언어입니다.

R 소프트웨어

다양한 패키지, 라이브러리 또는 자체 샘플 다운로드를 통해 확장 할 수있는 다양한 도구로 통합 된 프로그래밍 소프트웨어. 오픈 소스입니다.

흐름 텐셔너

플로우 차트를 사용하여 숫자 계산을 수행하는 데 사용되는 무료 소프트웨어 라이브러리.

파이 토치

장력 프로그래밍을 사용하여 수치 계산을 수행하도록 설계된 Python 패키지.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

딥 뉴럴 네트워크 기반 딥 러닝 라이브러리. 이것은 계산 네트워크 구성을 기반으로하며, 이는 심층 신경망, 회선 신경망, 재발 신경망 등과 같은 다양한 유형의 학습 기계를 설명하기위한 통합 프레임 워크입니다.

APIS 서비스 (Amazon)

모든 규모의 REST 및 WebSocket API를 생성, 게시, 유지 관리, 모니터링 및 보호 할 수있는 AWS 서비스.

마스터 요구 사항

학생 프로필 및 입학 요건

마스터 모듈은 비즈니스 분야에서 전문 경력 개발을 가속화하고 AI가 획득하는 역할을 이해하고자하는 다양한 분야의 전문가들을 위해 설계되었습니다. OBS 의 인공 지능 마스터에 액세스하기위한 요구 사항은 다음과 같습니다.

  • 기술 공학, ADE 및 과학 (의학, 수학, 물리 또는 화학)을 졸업하고 졸업했습니다.
  • 비즈니스 영향에 몰입하고 이러한 기술이 제공하는 새로운 가능성에 몰입하여 실제 생산 환경에 적용 할 수있는 필수 요소를 식별하려는 경영진
  • AI와 관련된 프로젝트를 수행하기 위해 관리 능력을 확장하려는 프로젝트 관리자 및 관리자.
  • 학업 훈련을 강화하고자하는 AI 분야에서 경험이나 직업을 가진 사람들.
  • 자신의 프로필을 준비, 업데이트 및 완성하여 시장에서의 경쟁력을 강화하고자하는 AI 부문 컨설턴트 및 전문가.
적정

프로그램이 완료되면 학생들은 다음을 얻습니다.

  • Three Points의 제목입니다.
  • 프로그램이 끝날 때 대학의 요구 사항이 충족되면 UPC가 인정한 자체 학위.
지난 11월 2019 갱신.

학교 소개

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 ... 자세히 알아보기

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: 짧게 보기
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