Máster Inteligencia Artificial
con empleo garantizado
Incluye la preparación a las certificaciones ISMS + TOEIC + AWS + AZURE
Máster Inteligencia Artificial
El Máster en Inteligencia Artifical te capacitará para ocupar puestos de responsabilidad en una de las áreas en auge del tejido empresarial actual: la Inteligencia Artificial.
Dirigidos a graduados en el sector de la informática, matemáticas, física u otras titulaciones afines.
1700 horas – 68 ECTS.
Modalidad 100% online.
Con acceso a las certificaciones mejor valoradas por las empresas: [ISMS + TOEIC + AWS + MICROSOFT CERTIFIED: AZURE].
Empleabilidad 100%.
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Descripción general
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología poderosa, versátil y transformadora que está revolucionando múltiples sectores. Se caracteriza por su capacidad para aprender y tomar decisiones a partir de grandes volúmenes de datos, lo que la convierte en una herramienta clave en la era digital. La IA es accesible y flexible, lo que facilita su integración en diversas aplicaciones y procesos, desde la automatización de tareas hasta el análisis predictivo.
Su aplicabilidad se extiende a sectores como la salud, la educación, las finanzas y el entretenimiento, donde está generando innovaciones significativas.
Gracias a su creciente adopción y su capacidad para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, la inteligencia artificial es una de las tecnologías más demandadas en el mercado laboral actual.
Plan de estudios
1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En este módulo, comprenderás el concepto, el alcance y la historia de la Inteligencia Artificial. Te familiarizarás con aplicaciones y casos de uso reales que están transformando diversas industrias, y entenderás cómo la IA ha evolucionado y hacia dónde se dirigirá en el futuro.
- Definición y alcance de la IA.
- Historia de la IA.
- Aplicaciones y casos de uso de la IA. En la vida real.
- Evolución de la IA.
2. EL DATO COMO BASE
Desarrollarás estrategias efectivas y establecerás una sólida gobernanza de datos. Adquirirás un conocimiento profundo de las tecnologías de Big Data y los lagos de datos, además de la capacidad para aplicar técnicas avanzadas de minería de datos.
- Estrategia y gobernanza del dato.
- Minería de Datos.
- Big Data y lagos de datos.
3. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Comprenderás los conceptos básicos de la IA, como los agentes, los entornos y los problemas de búsqueda. Aprenderás a representar el conocimiento y aplicar el razonamiento lógico, mientras dominaremos algoritmos de búsqueda, tanto informada como no informada. Además, nos capacitaremos en la programación con lenguajes y herramientas clave de IA como Python, R, TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.
- Conceptos básicos de IA: agentes, entornos, problemas de búsqueda.
- Representación del conocimiento y razonamiento.
- Lógica proposicional y de primer orden.
- Algoritmos de búsqueda: búsqueda no informada e informada.
- Programación y Herramientas de IA: Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
4. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)
Entenderás los principios y técnicas esenciales del aprendizaje automático. Adquirirás conocimientos sobre los diferentes tipos de aprendizaje, ya sea supervisado, no supervisado o por refuerzo. Desarrollarás y evaluarás modelos de aprendizaje supervisado para tareas de regresión y clasificación, habilidad
fundamental, así como la comprensión de conceptos clave como la generalización, el sobreajuste y la validación cruzada.
- Introducción al aprendizaje automático.
- Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Modelos de aprendizaje supervisado: regresión y clasificación.
- Evaluación de modelos de aprendizaje automático.
- Conceptos básicos de generalización, sobreajuste y validación cruzada.
5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
Comprenderás los fundamentos de las redes neuronales artificiales y te familiarizarás con arquitecturas básicas como el perceptrón y las redes feedforward. Aprenderás a entrenar redes neuronales utilizando el algoritmo de retropropagación, y adquirirás la capacidad para aplicar redes neuronales
convolucionales (CNN) en visión por computadora y redes neuronales recurrentes (RNN) en procesamiento de lenguaje natural. Además, entenderás el concepto y las aplicaciones de las Redes Generativas Adversarias (GANs).
- Introducción a las redes neuronales artificiales.
- Entrenamiento de redes neuronales: algoritmo de retro propagación.
- Arquitecturas básicas de redes neuronales: perceptrón, redes feedforward.
- Redes neuronales convolucionales (CNN) y su aplicación en visión por computadora.
- Redes neuronales recurrentes (RNN) y su aplicación en procesamiento de lenguaje natural. GANs.
6. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL Y OTRAS APLICACIONES AVANZADAS DE LA IA
Desarrollarás la habilidad para crear aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural, como análisis de sentimientos, chatbots, traducción automática y generación de texto. También serás capaz de implementar técnicas de Visión por Computador, como el reconocimiento de imágenes y la
detección de objetos. Además, adquirirás conocimientos sobre aplicaciones de IA en Robótica, incluyendo sistemas autónomos e interacción humano-robot, y utilizaremos servicios de IA en la nube de proveedores como AWS, Azure y Google Cloud.
- Procesamiento del Lenguaje Natural:Análisis de sentimientos, chatbots, traducción automática, generación de texto.
- Visión por Ordenador: Reconocimiento de imágenes, detección de objetos.
- Robótica e IA: Sistemas autónomos, interacción humano-robot.
- IA en la Nube: AWS, Azure, Google Cloud. IA Services.
7. ÉTICA Y REGULACIÓN EN IA
Comprenderás los principios éticos clave en la IA, como la justicia, la transparencia y la responsabilidad. Conocerás los marcos regulatorios globales de la IA, como el AI ACT, GDPR, y las regulaciones en EE.UU., China y la UE. Desarrollarás la habilidad para identificar y mitigar sesgos en sistemas de IA
será crucial, al igual que entender los enfoques y técnicas para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos en la IA.
- Principios Éticos en IA: Justicia, transparencia, responsabilidad.
- Regulación Global de la IA: AI ACT, GDPR, regulaciones en EE.UU., China, UE.
- Sesgos en la IA: Identificación, mitigación, impacto social.
- Privacidad y Seguridad de Datos: Enfoques, técnicas, legislación.
8. CIBERSEGURIDAD Y GESTIÓN DE RIESGOS DE LA IA
Serás capaz de identificar, analizar y gestionar riesgos en proyectos de IA. Conocerás las técnicas necesarias para asegurar sistemas de IA y comprenderás el papel crucial que la IA desempeñará en la transformación digital segura.
- Riesgos y Mitigación en Proyectos de IA: Identificación, análisis, gestión.
- Ciberseguridad e IA.
- Cómo asegurar la IA.
- La IA y la transformación digital segura.
9. ESTRATEGIA DE IA EN LA EMPRESA
Conocerás casos de estudio y realizarás análisis sectoriales sobre la adopción de IA en los negocios. Desarrollarás productos de IA desde la idea hasta el mercado y adquirirás la capacidad para liderar y gestionar equipos de IA. Además, serás capaz de evaluar el impacto de la IA en términos de ROI, métricas de éxito y escalabilidad.
- Adopción de la IA en Negocios: Casos de estudio, análisis sectorial.
- Liderazgo y Gestión de Equipos de IA: Formación, gestión de talento.
- Evaluación de Impacto de la IA: ROI, métricas de éxito, escalabilidad.
- Desarrollo de Productos de IA: De la idea al mercado, MVP, iteraciones.
10. GESTIÓN DE PROYECTOS DE IA
Conocerás metodologías de gestión de proyectos en IA, como Agile, Scrum y Lean. Aprenderás a gestionar el ciclo de vida completo de proyectos de IA, desde el inicio hasta el cierre, incluyendo la planificación, ejecución y monitoreo. También utilizarás herramientas de gestión de proyectos como
JIRA, Asana y Trello.
- Metodologías de Proyecto en IA: Agile, Scrum, Lean.
- Gestión de Ciclo de Vida de Proyectos de
- IA: Inicio, planificación, ejecución,
- monitoreo, cierre.
- Herramientas de Gestión de Proyectos: JIRA, Asana, Trello.
11. TRABAJO FIN DE MÁSTER
Serás capaz de proponer, desarrollar y defender un proyecto completo de IA. Aplicarás los conocimientos y habilidades adquiridos a lo largo del máster a un desafío del mundo real o a un área de investigación, y nos prepararemos para la transición a roles profesionales en el campo de la IA.
- Habilidad para proponer, desarrollar y defender un proyecto completo de IA.
- Capacidad para aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos a lo largo del máster a un desafío del mundo real o área de investigación.
- Preparación para la transición a roles profesionales en el campo de la IA.
Con el Máster en Inteligencia Artificial, podrás obtener:
TOEIC
TÍTULO MÁSTER EIP
TÍTULO EUNEIZ
CERTIFICACIÓN HARVARD
ISMS FORUM CAIP
AWS CERTIFIED MACHINE LEARNING
MICROSOFT CERTIFIED: AZURE
Trabaja en Inteligencia Artificial
Tras finalizar la formación del Máster IA, podrás ocupar alguno de los siguientes puestos de responsabilidad:
Ingeniero/Científico de Machine Learning
Ingeniero de Deep Learning
Científico de Datos (Data Scientist)
Ingeniero de NLP
Experto en Visión por Computador
Especialista en IA Ética y Legal
Gerente de Proyecto de IA
Investigador de IA
Nuestro Profesorado
Profesionales del sector en activo de grandes empresas y firmas.
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