Máster en Inteligencia Artificial Aplicada a la Logística

El diseño de los objetivos de aprendizaje del máster en busca proporcionar una base sólida tanto en los principios teóricos de la IA como en sus aplicaciones prácticas específicas, y así:

• Comprender los fundamentos de la IA, incluyendo las diferencias y aplicaciones de Machine Learning, Deep Learning, y Procesamiento del Lenguaje Natural. 
• Capacitar a los profesionales en el uso y análisis de grandes volúmenes de datos, en muchos casos infrautilizados, que les permitan analizar, identificar tendencias, hacer predicciones y tomar decisiones en tiempo real que redunden en la eficiencia de los procesos.
• Automatizar procesos, la IA combinada con la robótica permite organizar la gestión del almacén automatizando o aplicar el procesamiento de lenguaje natural para agilizar toda la burocracia que la recepción y expedición de mercancías supone. 
• Planificar y optimizar rutas, así como para predecir retrasos y abordar acciones de mitigación. 
• Adquirir conocimientos sobre IA Generativa y cómo puede ser utilizada para crear nuevos formatos de gestión documental, información, divulgación y comunicación. 
• Creación de prompts, técnicas para formular preguntas a las herramientas de IA Generativa para que faciliten respuestas útiles y precisas. 
• Evaluar los riesgos, consideraciones éticas y legales al implementar tecnologías de IA en el ámbito de la logística y la distribución implementando un marco ético para la adopción y uso responsable. 

Módulo 1. Campos de la Inteligencia Artificial

• Fundamentos de la Inteligencia Artificial
• Machine Learning
• Deep Learning (redes neuronales) 
• Procesamiento del Lenguaje Natural 
• IA Generativa 
• Riesgos, ética y legislación aplicable

Módulo 2. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Logística.

• Automatización Inteligente de Procesos
• Servicio al cliente 
• Análisis de datos para la toma de decisiones
• Mantenimiento predictivo
• Identificación de anomalías
• Identificación y prevención de amenazas de seguridad

Módulo 3. Implementación de Proyectos de IA en Cadenas de Suministro

• Entendiendo el Negocio logístico. 
• Recopilación y análisis exploratorio de datos.
• Preprocesamiento de datos.
• Modelización; selección y entrenamiento de modelos.
• Evaluación y rendimiento de los modelos de IA. 
• Despliegue, monitorización y mantenimiento.

Módulo 4: Trabajo de Fin de Máster (TFM)

• Responsables de las áreas de Operaciones, Logística y Transporte.
• Personas que trabajan en cualquier proceso de la Cadena de Suministro.
• Profesionales de empresas que intervienen de la Cadena de Suministro.
• Responsables de Transformación Digital, Innovación, Analítica de Datos e IT.

Todos estos perfiles que busquen implementar IA en sus procesos o conocer las ventajas de su utilización.