Máster Universitario en Inteligencia Artificial

Descripción

Criterios específicos

Para poder acceder a al Máster online Inteligencia Artificial es necesario que hayas finalizado un grado o licenciatura en Ingeniería Informática, Telemática o Ciencias Matemáticas y de la Computación. También puedes hacerlo si dispones de experiencia profesional demostrable de al menos dos años de experiencia realizando tareas relacionadas con el área de conocimiento.

Se solicitará certificado de empresa que acredite el perfil competencial descrito. Además, se recomienda que el estudiante reúna el siguiente perfil:

• Conocimiento básico de las tecnologías implicadas en el desarrollo de algoritmos.
• Conocimiento básico de análisis de datos y estadística descriptiva.
• Conocimiento básico de programación.

El Máster Universitario en Inteligencia Artificial online con alta empleabilidad y especialidades IA únicas

El único posgrado en IA que da acceso a los cursos universitarios avanzados en Data Engineering y Data Analyst

Adquiere los conocimientos necesarios para desarrollarte como profesional especializado en inteligencia artificial con una visión integradora y completa. Con el Máster en IA online de UNIR, que cumple 9 ediciones y lleva más de 1.600 estudiantes formados, darás solución a las necesidades reales presentes en sectores como finanzas, salud, industria, telecomunicaciones, administración pública, logística, consultoría o ingeniería.

Profundiza en las cinco ramas de la inteligencia artificial con el Máster online en IA

A diferencia de otros másteres, en UNIR te vas a formar en las cinco las ramas principales de la IA. Son las que tienen una aplicación más habitual en la actividad diaria de la sociedad. Gracias a ellas podrás automatizar, generar resultados precisos y mejorar la experiencia humana.

Aprendizaje automático (machine learning)

Se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender de los datos, sin ser programadas explícitamente para hacerlo. Se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como la clasificación de imágenes, la predicción de la demanda de productos, el diagnóstico médico, la detección de fraude o la personalización de contenidos, entre otros.

Aprendizaje profundo (deep learning)

Es una técnica de aprendizaje automático que se basa en redes neuronales profundas. Permiten identificar patrones y características complejas para el procesamiento y análisis de datos. Se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural o la detección de objetos en imágenes.

Planificación y desarrollo de algoritmos informáticos

Se orienta hacia el desarrollo de algoritmos y sistemas que permitan a los ordenadores planificar y tomar decisiones en situaciones complejas. Esta técnica se aplica en ámbitos como la planificación de rutas para vehículos autónomos o la optimización de las entregas de mercancía por parte de los operadores logísticos.

Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing, NLP)

Se centra en el desarrollo de algoritmos y sistemas que permitan comprender y procesar el lenguaje humano de forma natural. Esta técnica se utiliza en aplicaciones como la traducción automática o la interpretación y comprensión de texto

Visión por computador

Se utiliza en el desarrollo de sistemas para analizar y comprender imágenes y vídeos. Es aplicable a casos como el reconocimiento facial en tiempo real o la supervisión de la seguridad en espacios públicos.

Plan de estudios

Un programa para atender la demanda real de las empresas

El plan de estudios del máster tiene un enfoque teórico-práctico, con una orientación clara hacia lo que te encontrarás en la empresa. Aprenderás, de forma práctica, mediante la ejecución de un proyecto de IA o la realización de un trabajo de investigación. En la parte teórica, destaca una asignatura realmente diferencial que es específica de procesamiento del lenguaje natural, así como otra sobre investigación en inteligencia artificial.

Estructura del plan de estudios

Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:

Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.

Primer cuatrimestre

Segundo cuatrimestre