Máster en I. A. aplicada al Deporte

El Big Data y la IA aplicada al deporte han llegado para quedarse.

Nos encontramos en plena revolución digital, provocada, entre otras cosas, por la revolución de los datos. Lo que hasta hace pocos años era suficiente (realizar informes y hacer uso de las herramientas de visualización) ya no alcanza para cubrir las exigencias de la sociedad actual. Los antiguos procesos de Analítica están dando paso a nuevos y complejos procesos de explotación de datos dirigidos, de forma directa, a la creación de conocimiento, y cuanto más conocimiento mejor.

Muchas de las profesiones conocidas, hasta ahora, deberán reconvertirse para sobrevivir en un futuro no muy lejano y una gran parte de las profesiones que se demandarán, dentro de unos años, a día de hoy, ni siquiera existen. Dentro de este nuevo terreno de juego, la sociedad, tal y como la conocemos hoy, se transformará, cada vez más deprisa, hacia una sociedad más digitalizada.

Como solución a esta digitalización de la sociedad se ha creado el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte donde se trabajará las bases de la Inteligencia Artificial y se verán cómo aprovechar su esencia al servicio del Deporte. También, se profundizará en la Teoría de Juegos, conociendo y trabajando con las principales herramientas de análisis deportivo, diseñando e implementando modelos con Machine & Deep Learning, aplicando y modificando algoritmos, identificando con grandes Datasets, utilizando el Deep Learning para crear modelos basados en fuentes de datos heterogéneas, características del mundo del deporte, programaremos en Python. Se abordará los sistemas cognitivos y utilizaremos las tecnologías de máxima actualidad. En definitiva, en el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte se aplicarán las distintas técnicas que la Inteligencia Artificial (Regresión, Clasificación, Clustering, Reinforcement Learning, Deep Learning) pone a nuestra disposición, con un fin único: ponerlo todo al servicio de su aplicación directa al mundo del deporte profesional.

Los objetivos esenciales que se alcanzarán a lo largo de la impartición del Máster, se pueden resumir en los siguientes:

• Identificación de áreas de aplicación en las que se puede utilizar las técnicas y métodos de la Inteligencia Artificial aplicadas al deporte.
• Aplicación de la teoría de juegos en el ámbito empresarial, en particular en la toma de decisiones y su relación con las disciplinas deportivas.
• Cubrir el recorrido completo de implantación de un proyecto de desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial aplicada al Deporte.
• Conocer la problemática y las soluciones de la aplicación de la Inteligencia Artificial en los entornos deportivos.
• Analizar, diseñar y construir un sistema de Inteligencia Artificial en el ámbito deportivo, a partir de hipótesis.
• Abordar las necesidades del sector mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
• Desarrollar la creatividad y el espíritu de innovación para responder a los retos que se presenten en la organización de trabajo.
• Diferenciar entre las distintas técnicas de Inteligencia Artificial que existen y saber aplicarlas a una hipótesis concreta.
• Entender la diferencia entre información y conocimiento y como una máquina trata con problemas de naturaleza simbólica o textual.
• Conocimiento de las principales librerías y herramientas en el mercado para el análisis de eventos deportivos.

El Máster está Certificado por la Universidad Católica de Murcia como "Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte", con 60 Créditos ECTS (European Credit Transfer System) y 1.500 horas. La Universidad Católica de Murcia es la principal Institución Académica española, relacionada, directamente, con el mundo del deporte.

El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte está dirigido a:

• Perfil orientado a la ingeniería informática, ingeniería en sistemas de información, telecomunicaciones, matemáticas, físicas, estadísticas o vocaciones con fines de desarrollo de software y manipulación de los datos para la generación de valor en el ámbito deportivo.
• Analistas de datos de los clubes deportivos y federaciones.
• Perfiles IT que quieren añadir nuevas capacidades a su currículum e introducirse en la industria del deporte.

A continuación, mostramos los Módulos principales que componen el programa del Máster:

MÓDULO 1. Teoría de juegos, teoría de toma de decisiones e introducción al Big Data el Deporte. [3 ECTS / 75 horas].

1. La Teoría de juegos. Especial referencia al fútbol.
2. La teoría de toma de decisiones. Especial referencia al árbol de decisión.
3. El origen del Big Data en el Deporte.
4. Introducción al Big Data y a la Inteligencia Artificial.
5. Ejemplos de uso del Big Data en: Fútbol, Ciclismo, Tenis, Golf, Rugby, NFL, Baloncesto y Running.

MÓDULO 2.Proveedores de Datos en el Deporte: Opta, Stats, WyScout, Instat y Mediacoach. [5 ECTS / 125 horas]

1. Introducción a los proveedores de datos.
2. Opta.
3. InStat.
4. Wyscout Hudl.
5. Mediacoach.
6. STATS.
7. Portales estadísticos (Sofascore, Whoscored, Soccerway).

MÓDULO 3. Fundamentos de la IA aplicada al Deporte. [5 ECTS / 125 horas]

1. Estado del arte de la inteligencia artificial en ciencia, industria y sector deportivo.
2. Metodología de diseño de modelos Machine Learning.
3. Base teórica probabilística para entender cómo funciona la inteligencia artificial a bajo nivel.
4. Descripción del desarrollo completo de un proyecto de inteligencia artificial: Desde la concepción a la puesta en producción

MÓDULO 4. El poder predictivo al servicio del deporte: Clasificadores y Regresores. [5 ECTS / 125 horas]

1. Datos deportivos estructurados y desestructurados.
2. Poder predictivo basado en el estudio de datos. Construcción de hipótesis.
3. Regresión Lineal, Polinómica, Logística y kernels.
4. Clasificadores

MÓDULO 5. Extrayendo conocimiento de datos deportivos: Redes profundas. [8 ECTS / 200 horas]

1. Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua.
2. Perceptrón Multicapa: Retropropagación y estudio del descenso del gradiente.
3. Arquitecturas estándar: CNNs, Embeddings y Autoencoders.
4. Arquitecturas Avanzadas: Transfer Learning, Style Transfer y GANs.
5. Extracción de conocimiento de datos dispersos, heterogéneos y/o ruidosos.

MÓDULO 6.Redes cognitivas y Procesamiento del lenguaje natural. [8 ECTS / 200 horas]

1. Procesamiento del Lenguaje Natural básico en Python: NLTK.
2. Corpus y Lexicons.
3. Tokenización, Stemming y Lemmatización.
4. Etiquetado del discurso y Chunking.
5. Clasificación Textual.
6. Modelos secuenciales aplicados al procesamiento del lenguaje natural y series temporales.
7. Arquitecturas secuencia-secuencia y modelado secuencial con redes convolucionales.

MÓDULO 7. Aplicaciones de algoritmos de IA al mundo deportivo con Python. [10 ECTS / 250 horas]

1. Python y Machine Learning al servicio del deporte.
2. Uso de las librerías más comunes en la implementación de sistemas de aprendizaje automático.
3. EDA
4. Construcción de variables: Agresividad, efectividad, pertenencia a equipos y Lesiones Potenciales.
5. Calibración y Generación de modelos. Comparación y Selección.
6. Profundizando en Python y Sklearn.
7. Estudio y uso de técnicas de vectorización con Keras. 
8. Capas, Modelos, Funciones de pérdida y Optimizadores 
9. Clasificación y regresión en Keras 
10. Redes convolucionales en Keras
11. Autoencodes, Embeddings y modelos Multi-input en Keras
12. Construcción de POCs deportivas: Reproduciendo papers deportivos

MÓDULO 8. Herramientas visuales de Análisis para IA: Tableau, Power BI y Librerías visuales de Python [4 ECTS / 100 horas]

1. Introducción a las diferentes herramientas de visualización de Datos y gráficos disponibles dentro de ellas.
2. Tableau.
3. Microsoft Power BI .
4. Librerías visuales de Python

MÓDULO 12. Proyecto Fin de Máster. [12 ECTS / 300 horas].
150 horas / 6 Créditos

1. Introducción a la realización de Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada al Deporte
2. Pautas esenciales para la organización del proyecto
3. Realización del Proyecto Fin de Máster
4. Presentación telemática

A continuación, enumeramos las características esenciales de nuestra metología.

MODALIDAD E-LEARNING [100% On-line]

Construida sobre preceptos asíncronos, que son la base del e-learning [Anytime & Anywhere], para poderse adaptar tanto a profesionales en activo como a estudiantes recién titulados, nuestra metodología se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del mundo del Big Data estudiados a lo largo de los distintos módulos del Máster.

A través del aula virtual, los participantes, podrán:

• Consultar y descargar los materiales de estudio.
• Visualizar los contenidos audiovisuales del curso.
• Asistir en tiempo real o visualizar en modo diferido máster classes o webinars.
• Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
• Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
• Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
• Espacio de Acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin de Máster.
• Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
• Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
• Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
• Biblioteca especializada de materiales complementarios.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción, la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.

Las fechas de interés de esta Edición del Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte son:

ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN (desde el 30 de noviembre de 2022 hasta cubrir las plazas disponibles.)

• [INICIO 6ª EDICIÓN] 21 de marzo de 2023
• [FIN 6ª EDICIÓN] 30 de marzo de 2024

El Football Data International Forum (FDIF), organizado por ENIIT a través del Big Data International Campus y la Universidad Católica de Murcia (UCAM), es el mayor evento dedicado al Análisis de Datos en el Fútbol y está dirigido a Analistas de Fútbol, Empresas Tecnológicas, Entrenadores, Periodistas Deportivos Preparadores, Start Ups, etc.

Conoce más sobre el Football Data International Forum

El diario deportivo MARCA colabora con el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte a través de un blog colaborativo destinado al desarrollo y publicación de aportaciones de profesores y alumnos del Máster.

Desde aquí, tanto los integrantes del claustro docente del Máster (tutores y expertos de MasterClass) como los estudiantes, irán publicando diversas entradas relacionadas con el análisis de datos deportivos, desde diversas perspectivas, a medida que vayan abordándose en el Máster.

Acede al Blog Big Data e Inteligencia Artificial Deportiva del diario deportivo MARCA