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Diseño y Desarrollo de Productos y Servicios de Inteligencia Artificial

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Course Dates

COMIENZA EL

17 de noviembre del 2021

Course Duration

DURACIÓN

8 semanas, online
6 horas a la semana

Introducción al diseño de productos basado en IA

Si eres un profesional de la tecnología o un empresario que trabaja en el campo de la inteligencia Artificial (IA), este programa te ayudará a entender los principios de diseño y las aplicaciones de la IA en varios sectores. El objetivo es que crees una propuesta de producto basada en IA que pueda ser presentada a tus interlocutores internos o a los inversionistas. Aprenderás las distintas fases del diseño de productos basados en IA y los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático y profundo, y aplicarás tus conocimientos para resolver problemas prácticos.

¿Por qué IA y por qué ahora?

La implementación de las tecnologías adecuadas de IA en tu organización puede ayudarte a automatizar tareas rutinarias, a obtener información a través del análisis de datos y a relacionarte mejor con los clientes. Dado el amplio espectro de aplicaciones de la IA en las organizaciones, no es de extrañar que el especialista en IA sea el puesto mejor valorado en el informe de empleos emergentes de LinkedIn en 2020. Con una tasa de crecimiento anual del 74% para este puesto, todos los sectores reclaman talento en IA para, en primer lugar, diseñar un plan estratégico para las aplicaciones de IA y, a continuación, ayudar a gestionarlas y optimizarlas en la práctica.

49%

de los CEOs mundiales afirma que las tecnologías de transformación digital, incluida la IA, serán su principal área de inversión a largo plazo

Fuente: Encuesta mundial anual de PwC sobre CEOs, 2021

150 millones

de puestos de trabajo tecnológicos –principalmente en el área de la transformación digital– se añadirán a nivel mundial en cinco años

Fuente: Informe de empleos emergentes, LinkedIn, 2021

¿Para quién es este programa?

Este programa de ocho semanas es ideal para ti si eres un profesional de la tecnología que quiere mejorar la comprensión de los fundamentos y herramientas de la IA, y explorar varios procesos de diseño involucrados en productos basados en la IA. Se recomienda tener conocimientos de cálculo, álgebra lineal, estadística y probabilidad, así como experiencia básica en Python. El programa es ideal para:

  • Directores técnicos de producto a cargo de productos basados en aprendizaje automático e IA que buscan aprovechar lo último en tecnologías de IA para añadir valor a sus organizaciones.
  • Profesionales de la tecnología que diseñan y desarrollan soluciones tecnológicas alineadas con las necesidades de una organización; sea en banca, servicios financieros, atención médica, informática y otros sectores. También buscan ampliar sus conocimientos sobre el desarrollo de soluciones basadas en IA.
  • Consultores tecnológicos que se centran en el análisis, el diseño y el desarrollo de soluciones tecnológicas para los clientes.
  • Fundadores de startups de IA que construyen aplicaciones basadas en IA y quieren trabajar con un marco probado para el desarrollo de productos viables de IA y establecer una red con otros tecnólogos.
  • Diseñadores UI/UX responsables del desarrollo y la gestión de la experiencia de usuario de las aplicaciones basadas en IA.

Aprendizajes clave

Diseñado para darte los conocimientos necesarios para ampliar tu comprensión de las soluciones basadas en IA, este programa te ayudará a:

Construir los cimientos

  • Aprender las cuatro etapas del diseño de productos de IA
  • Identificar las tecnologías de IA aplicables para mejorar los procesos organizativos
  • Analizar los requisitos técnicos y operativos para construir modelos de IA

Ampliar tus conocimientos

  • Diferenciar entre varios algoritmos de aprendizaje automático
  • Diseñar productos de IA para resolver problemas organizativos
  • Conocer los retos con los que te puedes enfrentar al diseñar productos de IA

Aplicar lo aprendido

  • Aprender a aplicar los métodos de aprendizaje automático a problemas prácticos
  • Diseñar interfaces inteligentes hombre-máquina
  • Evaluar oportunidades de IA en diversos campos, como la atención médica y la educación

Ser competente

  • Identificar un reto operativo y proponer una solución técnica
  • Aplicar el modelo Lawler para definir un problema de IA e identificar los pasos clave para construir un caso de una organización
  • Diseñar y construir un resumen ejecutivo de un producto o proceso de IA utilizando el modelo de proceso de diseño de IA

Lo más destacado del programa

Certificado del MIT xPRO que reconoce tus habilidades y tu éxito

Ideas y ejemplos de profesores de renombre del MIT

Desarrollo de habilidades que te preparan para el mercado, te permiten evaluar la oportunidad de las soluciones de IA y calibrar las tecnologías apropiadas para tu organización

Desarrollo de una propuesta de proyecto de IA para presentarla a las partes interesadas o a los inversionistas

Aportación de conocimientos a través de colaboración abierta, demos y actividades de apoyo de diseño

Temas del programa

Semana 1:

Introducción al proceso de diseño de inteligencia artificial

Conoce las etapas del diseño de un producto basado en IA, centrándote en aspectos específicos como las métricas de costes y los requisitos técnicos de un plan de desarrollo de software de IA.

Semana 2:

Fundamentos de la tecnología de inteligencia artificial – Aprendizaje automático

Identifica varios algoritmos de Aprendizaje Automático y estudia los diferentes enfoques, como los modelos bayesianos y de regresión. Conoce los métodos no supervisados y semi-supervisados de los algoritmos de Aprendizaje Automático. Ejecuta y analiza los resultados de varios algoritmos de Aprendizaje Automático.

Semana 3:

Fundamentos de la tecnología de Inteligencia Artificial - Aprendizaje Profundo

Partiendo de los conocimientos de los fundamentos del Aprendizaje Automático adquiridos en la Semana 2, explora los fundamentos del Aprendizaje Profundo. Los temas incluyen redes neuronales, neuronas artificiales y la simulación de redes complejas.

Semana 4:

Diseño de máquinas artificiales para resolver problemas

Identifica la inteligencia sobrehumana utilizada en un producto de IA. Compara y contrasta las ventajas y desventajas de utilizar una tecnología de IA.

Semana 5:

Diseño de interfaces hombre-máquina inteligentes (HMI)

Utiliza los recursos proporcionados en este módulo para comprender las técnicas, las áreas de aplicación, las ventajas y los inconvenientes de las HMI. Aprende a definir un nivel adecuado de participación de la máquina en las interacciones con los seres humanos. Busca formas de utilizar la Inteligencia Artificial en tu beneficio.

Semana 6:

Supermentes: El diseño de organizaciones que combinan la Inteligencia Artificial y la humana

Introdúcete en el concepto de supermente, compara y contrasta los distintos tipos de supermente. Analiza cómo humanos y máquinas pueden trabajar juntos para superar la suma de sus partes. Aplica los procesos cognitivos a diversos problemas organizativos y comunitarios.

Semana 7:

Fronteras del mercado del diseño de la IA: Investigación

Aprende cómo la Inteligencia Artificial y las redes generativas antagónicas (GAN) pueden utilizarse para generar imágenes y videos falsos a partir de datos reales. Evalúa el impacto técnico, social y económico de las tecnologías de IA.

Semana 8:

Fronteras del mercado del diseño de la IA: Práctica

Implementa el modelo Lawler para definir un problema de IA. Diseña y construye un resumen de un producto o proceso de IA utilizando los aprendizajes de los módulos anteriores del programa.

Semana 1:

Introducción al proceso de diseño de inteligencia artificial

Conoce las etapas del diseño de un producto basado en IA, centrándote en aspectos específicos como las métricas de costes y los requisitos técnicos de un plan de desarrollo de software de IA.

Semana 5:

Diseño de interfaces hombre-máquina inteligentes (HMI)

Utiliza los recursos proporcionados en este módulo para comprender las técnicas, las áreas de aplicación, las ventajas y los inconvenientes de las HMI. Aprende a definir un nivel adecuado de participación de la máquina en las interacciones con los seres humanos. Busca formas de utilizar la Inteligencia Artificial en tu beneficio.

Semana 2:

Fundamentos de la tecnología de inteligencia artificial – Aprendizaje automático

Identifica varios algoritmos de Aprendizaje Automático y estudia los diferentes enfoques, como los modelos bayesianos y de regresión. Conoce los métodos no supervisados y semi-supervisados de los algoritmos de Aprendizaje Automático. Ejecuta y analiza los resultados de varios algoritmos de Aprendizaje Automático.

Semana 6:

Supermentes: El diseño de organizaciones que combinan la Inteligencia Artificial y la humana

Introdúcete en el concepto de supermente, compara y contrasta los distintos tipos de supermente. Analiza cómo humanos y máquinas pueden trabajar juntos para superar la suma de sus partes. Aplica los procesos cognitivos a diversos problemas organizativos y comunitarios.

Semana 3:

Fundamentos de la tecnología de Inteligencia Artificial - Aprendizaje Profundo

Partiendo de los conocimientos de los fundamentos del Aprendizaje Automático adquiridos en la Semana 2, explora los fundamentos del Aprendizaje Profundo. Los temas incluyen redes neuronales, neuronas artificiales y la simulación de redes complejas.

Semana 7:

Fronteras del mercado del diseño de la IA: Investigación

Aprende cómo la Inteligencia Artificial y las redes generativas antagónicas (GAN) pueden utilizarse para generar imágenes y videos falsos a partir de datos reales. Evalúa el impacto técnico, social y económico de las tecnologías de IA.

Semana 4:

Diseño de máquinas artificiales para resolver problemas

Identifica la inteligencia sobrehumana utilizada en un producto de IA. Compara y contrasta las ventajas y desventajas de utilizar una tecnología de IA.

Semana 8:

Fronteras del mercado del diseño de la IA: Práctica

Implementa el modelo Lawler para definir un problema de IA. Diseña y construye un resumen de un producto o proceso de IA utilizando los aprendizajes de los módulos anteriores del programa.

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Profesores

Faculty Member BRIAN SUBIRANA

BRIAN SUBIRANA

Director Auto-ID Labs; Director de la Iniciativa de Convergencia para la Industria y la Tecnología del MIT y Accentur

Brian Subirana ha enseñado en el MIT Sloan y en la Escuela de Ingeniería del MIT, y también forma parte del profesorado de la Universidad de Harvard. Director del profesorado de este programa, Su investigación se centra en el IdC (internet de las cosas) y la IA, y en la fabricación, el aprendizaje electrónico, las industrias creativas y la salud digital... Más información

Faculty Member ANDREW LIPPMAN

ANDREW LIPPMAN

Científico sénior; Director asociado MIT Media Lab

Andrew Lippman dirige el grupo de investigación sobre comunicaciones virales del MIT Media Lab. Su trabajo abarca desde el video digital y el entretenimiento hasta las interfaces gráficas, networking y blockchain... Más información

STEFANIE MUELLER

Profesora adjunta EN Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT, junto con Ingeniería Mecánica

Stefanie Mueller es directora de Human Computer Interaction Communities of Research (HCI CoR) en MIT CSAIL. En su investigación desarrolla nuevos sistemas de hardware y software que hacen avanzar las tecnologías de fabricación personal.. Más información

DUANE BONING

Profesor J. Lebel, Ingeniería Eléctrica e Informática

Duane Boning está afiliado a los Laboratorios de Tecnología de Microsistemas del MIT y es director asociado de aprendizaje automático y métodos estadísticos para el modelado y el control de la variación en la fabricación. Más información

BRUCE LAWLER

Director General, MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations (MIMO)

Bruce Lawler es un emprendedor tecnológico y un líder ejecutivo. Ha desarrollado varias aplicaciones en plataformas como móviles, ScuS, IA y redes de distribución de video.... Más información

Faculty Member THOMAS W. MALONE

THOMAS W. MALONE

Profesor de Administración Patrick J. McGovern, MIT Sloan ; Director fundador MIT Center for Collective Intelligence

Thomas W. Malone es catedrático de tecnología de la información y profesor de estudios laborales y organizativos en el MIT... Más información

BARBARA H. WIXOM

Investigadora Principal, Centro de Investigación de Sistemas de Información del MIT (CISR)

Wixom lidera el Consejo Asesor de Investigación de Datos, del MIT CISR, compuesto por ejecutivos de datos y ejecutivos de analítica del CISR... Más información

Conferencistas invitados

Faculty Member DAVID ANDERTON-YANG

DAVID ANDERTON-YANG

Chief Executive Officer e Investigador Voomer, MIT Media Labs

David Anderton-Yang dirige la startup Voomer, que ayuda a los usuarios a ganar confianza en las entrevistas de video. El servicio utiliza una técnica de análisis de video, mejorada por IA, para dar a los usuarios información sobre sus videos.

Anderton-Yang recibió el premio Forbes “30 menores de 30”. Completó su investigación en el MIT Media Lab y enseña big data, IdC y ciberseguridad en la investigación de la organización. También es mentor de la facultad de enseñanza y compromiso en línea en Harvard.

Faculty Member ARUNA SANKARANARAYANAN

ARUNA SANKARANARAYANAN

Investigadora adjunta MIT Media Lab

Aruna Sankaranarayanan trabaja en el grupo de Comunicaciones Virales del laboratorio del MIT Media Labs. Su investigación estudia las formas en que las técnicas de aprendizaje profundo y visión artificial pueden manipular los medios de comunicación para modificar la percepción e inspirar la creatividad. El laboratorio también estudia cómo esa manipulación puede crear desinformación. En el pasado, construyó una infraestructura de servidores para mapas en Mapbox, diseñó juegos científicos y contribuyó a comunidades de software libre y de código abierto.

Certificado

Certificado

¡Obtén reconocimiento! Una vez completado con éxito este curso, MIT xPRO otorga un certificado de finalización a los participantes. Este curso se califica como aprobado o no aprobado; los participantes deben cubrir el 75% de sus responsabilidades para aprobar y obtener el certificado de finalización.

Descarga el Folleto

Nota: Una vez completado con éxito el programa, se te enviará por correo electrónico tu certificado digital verificado, sin costo adicional, con el nombre que utilizaste al inscribirte. Todas las imágenes de los certificados son solo para fines ilustrativos y pueden estar sujetas a cambios a discreción del MIT.

La inscripción en este programa se realiza a través de EMERITUS. Puedes ponerse en contacto con nosotros en admisiones.latam@emeritus.org
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