Máster en Inteligencia Artificial Online
El Máster online en Inteligencia Artificial (Máster en IA online) está orientado a perfiles técnicos con el que adquirirás los conocimientos necesarios para liderar proyectos basados en el aprendizaje automático y los sistemas inteligentes.
Adquiere habilidades y técnicas avanzadas en Machine Learning, Data Science, R, Deep Learning, Cognitive Computing, reconocimiento de voz y asistentes virtuales.
Tendrás una visión trasversal de la inteligencia artificial aplicada a sectores como salud, logística, ingeniería, educación, industria, entre otros. Serás capaz de dirigir la transformación digital de tu organización hacia una empresa cognitiva.
Conviértete en el perfil profesional con más futuro y más buscado por las empresas que más invierten en IA como Google, Amazon, Oracle, IBM, Microsoft, entre otros.
Estudiarás con total flexibilidad, porque nuestro máster es 100% online, tanto la docencia, como TFM y exámenes.
¿Por qué estudiar el Máster en Inteligencia Artificial Online?
El máster en IA te prepara para afrontar procesos de diseño, desarrollo e implementación de sistemas inteligentes, mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial y machine learning.
Formación experiencial
- Adquiere el perfil profesional en Inteligencia Artificial que buscan las empresas.
- Domina técnicas avanzadas en Machine Learning, Deep Learning, Computación, Visual Recognition o Virtual Assistant.
- Conoce las últimas tendencias y haz networking con profesionales de reconocidas empresas.
- Accede a masterclass exclusivas en directo impartidas por expertos de sector, como Lasse Rouhiainen, referente internacional en Inteligencia Artificial y Transformación Digital.
Accede a la última tecnología
- Herramientas y librerías que utilizarás: Cloud Foundry, Python, Keras, Pandas, Anaconda, Jupyter notebook, Twilio, Node – RED.
- Tendrás prácticas virtuales para realizar proyectos de visual recognition, procesamiento de voz, trascripción de activos o asistentes virtuales.
- Creación de software inteligente basado en lenguajes de programación con Python o R.
Alianzas estratégicas y socios industriales
En la Universidad Europea Online, contamos con una red de aliados estratégicos y socios industriales que impulsan la formación práctica y la empleabilidad de nuestros estudiantes.
Nuestros aliados estratégicos, representan la voluntad de las empresas de trabajar estrechamente con la Escuela en todo lo relacionado con el diseño y la impartición de sus programas, y a su vez, nuestros socios industriales se vinculan a un laboratorio o taller, aportando actividades prácticas en áreas como inteligencia artificial, gemelos digitales y realidad virtual. Todo ello permite a los alumnos aplicar sus conocimientos en entornos reales, potenciando su preparación profesional.
Plan de estudios
Módulo 1. Inteligencia y Razonamiento (6 ECTS)
El módulo se centra en aspectos fundamentales de la inteligencia artificial (IA), específicamente en la resolución de problemas, el razonamiento automático y la planificación. Se establece el marco general de la IA, conceptos básicos, definiciones y el alcance de la IA, y se cubren aspectos históricos y la evolución de la inteligencia artificial, destacando su impacto en la sociedad y las aplicaciones prácticas en diversos sectores. También se explora la resolución de problemas como competencia central en inteligencia artificial, se introduce al razonamiento automático y a la planificación, se exploran las representaciones estructurales del conocimiento, y se introducen modelos y técnicas para el razonamiento automático y paradigmas para el razonamiento impreciso y con incertidumbre.
Módulo 2. Programación y Entornos de trabajo en IA (6 ECTS)
La asignatura se enfoca en el uso de Python y plataformas de Cloud Computing para desarrollar habilidades en ciencia de datos. Los estudiantes aprenderán programación avanzada con orientación a la ciencia de datos en Python, explorar librerías clave como NumPy y Pandas, y utilizarán entornos en la nube (AWS) para gestionar grandes conjuntos de datos.
Módulo 3. Sistemas Inteligentes (minería de datos, análisis y visualización) (6 ECTS)
El módulo aborda los conceptos fundamentales de Minería de Datos, incluyendo técnicas de limpieza y preparación para análisis inteligente. Se centra en técnicas de indexación eficientes y estructuras avanzadas para gestionar grandes volúmenes de datos. Además, cubre la preparación de datos para visualización de baja latencia y la creación de dashboards integrando múltiples fuentes de información.
Módulo 4. Aprendizaje Automático (6 ECTS)
El módulo abarca tres principales paradigmas:
- Supervisado: se revisarán las técnicas y mecanismos para entrenar modelos con datos etiquetados, permitiendo hacer predicciones o clasificaciones.
- No Supervisado: donde se emplearán técnicas para tratar datos no etiquetados con los que descubrir patrones y estructuras inherentemente presentes en los conjuntos de datos.
- Profundo (Deep Learning): utilizando redes neuronales profundas se utilizarán técnicas para aprender representaciones complejas y realizar tareas avanzadas de IA como reconocimiento de imágenes o procesamiento del lenguaje natural.
También se revisarán mecanismos de aprendizaje avanzado, como el aprendizaje por refuerzo, por transferencia, y aprendizaje generativo
Módulo 5. Procesamiento de Lenguaje Natural y LLM’s (6 ECTS)
El módulo revisará diversas técnicas para analizar y comprender el lenguaje humano. Se revisarán técnicas que profundizarán en:
- Tokenización y Segmentación: etapa para dividir el texto en unidades más pequeñas facilitar su análisis.
- Análisis Morfológico y Sintáctico: se revisarán técnicas para analizar la estructura gramatical de las palabras y cómo se combinan para formar oraciones, lo que permite comprender la sintaxis y la morfología del lenguaje.
- Extracción de Características: se revisarán técnicas para la identificación de características importantes en el texto, como entidades nombradas, relaciones entre palabras y conceptos clave, para representar la información de manera significativa.
- Desambiguación Semántica: se aplicarán técnicas de resolución de ambigüedades en el significado de las palabras o frases, mejorando la comprensión precisa del contexto y la interpretación semántica.
- Generación de Lenguaje: se revisarán las principales y más novedosas tecnologías que se están empleando para generar de autónoma lenguaje natural de manera coherente y relevante.
Módulo 6. Visión Artificial (6 ECTS)
El módulo se centra en capacitar a las máquinas para interpretar y comprender información visual. Se revisarán técnicas que profundizarán en:
- Reconocimiento de Objetos: se revisan técnicas para identificar y clasificar objetos en imágenes o videos, siendo esencial para aplicaciones como el reconocimiento facial, detección de objetos y análisis de escenas.
- Segmentación de Imágenes: se revisan técnicas para la división de imágenes en regiones o segmentos para un análisis más detallado. La segmentación es clave para tareas como la identificación de contornos, la separación de objetos en primer plano y fondo, y la delimitación de áreas de interés.
- Detección y Seguimiento de Movimiento: se revisan técnicas para rastrear el movimiento de objetos en el tiempo
- Reconocimiento de Patrones y Características: se revisan técnicas para reconocer patrones visuales complejos y extraer características distintivas para comprender la información visual.
- Modelos generativos de imagen. Modelos de aprendizaje auto-supervisados y autoencoders en computación visual.
Módulo 7. Áreas de Aplicación (6 ECTS)
- Toma de decisiones.
- Análisis de riesgos.
- Big Data e IoT.
- RPA.
- Chatbots.
- Sistemas de recomendación.
Módulo 8. Casos de Uso (6 ECTS)
- Salud y Medicina: Diagnóstico médico, predicción de enfermedades, desarrollo de tratamientos personalizados, gestión eficiente de registros de pacientes.
- Finanzas y Banca: análisis de riesgos, detección de fraudes, asesoramiento financiero automatizado, gestión de carteras, procesamiento automático de transacciones.
- Comercio y marketing: Recomendaciones personalizadas, análisis de comportamiento del usuario, gestión de inventario, optimización de precios, atención al cliente automatizada.
- Educación: Personalización del aprendizaje, evaluación automatizada, análisis de desempeño estudiantil, asistentes virtuales para educación a distancia.
- Manufactura y Cadena de Suministro: Control de calidad automatizado, mantenimiento predictivo de maquinaria, optimización de la cadena de suministro, gestión de inventario.
- Recursos Humanos: selección de personal, análisis de currículos, gestión de talento, automatización de procesos de reclutamiento, evaluación del desempeño.
- Transporte y Logística: optimización de rutas, gestión de flotas, monitoreo de activos, planificación logística, sistemas de transporte autónomo.
- Ciberseguridad y Vigilancia: detección de amenazas, reconocimiento facial, análisis de comportamiento en tiempo real, vigilancia de perímetros, respuesta automática a eventos de seguridad.
Módulo 9. Explicabilidad y Regulación (6 ECTS)
El módulo se enfoca en comprender y comunicar las decisiones de los modelos de IA, explorando técnicas para mejorar la transparencia. Examina cuestiones éticas en el diseño y aplicación de algoritmos, considerando sesgos y responsabilidad social. Además, aborda el marco normativo que guía el desarrollo de la inteligencia artificial, destacando regulaciones y estándares éticos emergentes. Los estudiantes analizarán casos prácticos, debatirán dilemas éticos y explorarán estrategias para equilibrar la innovación tecnológica con la consideración ética y el cumplimiento de normativas.
Módulo 10. Trabajo Fin de Máster. (6 ECTS)
Exámenes y TFM online
Este máster es 100% online. Podrás realizar los exámenes y el TFM de forma virtual.
Únete a los Clubes de la Universidad Europea
Contamos con más de 25 clubes, como: Fórmula One, Robótica, Informática, Ciencias, Física, Game Studio, Air Division y CENET de emprendimiento y networking.
Elige la línea de proyectos que más te interese, desde IoT y cloud computing hasta ciberseguridad, criptología o sistemas de visión con drones. Consigue apoyo para tus proyectos personales y nuevas oportunidades de negocio.
Y si quieres ponerte a prueba y darte a conocer, apúntate a los hackatones y datatones, asiste a las Code&Coffee, charlas con expertos en innovación tecnológica, o participa en competiciones nacionales e internacionales.
Salidas profesionales del Máster en Inteligencia Artificial online
Los especialistas en IA son uno de los perfiles que más crece en el último año en España y Latinoamérica. ¡Un presente y futuro prometedores para estos expertos! La oferta de empleo en el campo de la IA ha tenido un crecimiento del 454% en los últimos cinco años según el estudio “Empleos y Sectores Emergentes 2024” de la patronal tecnológica DIgitalES. El Máster en Inteligencia Artificial y Data Science te prepara para desempeñar puestos especializados como:
- Especialista en Inteligencia Artificial
- Data Scientist
- Cognitive Analyst
- Responsable de Transformación Tecnológica e Inteligencia Artificial
- Consultor en Inteligencia Artificial
- Experto en Machine Learning
- Ingeniero de Software
- Programador de Inteligencia Artificial
¿Cómo es la metodología online?
Flexible
Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.
Cercana
Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.
Funcional
El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.
Nuestro modelo educativo
Desde la Universidad Europea apostamos por un aprendizaje que te prepare para las necesidades del mundo profesional. Gracias a nuestra metodología podrás adquirir los conocimientos, destrezas, habilidades y competencias que faciliten la máxima empleabilidad en mundo global.
Aprendizaje experiencial
El estudiante aprende haciendo, sin acción no hay aprendizaje. Llevarás a la práctica los conocimientos aprendidos a través de nuestro campus virtual y de las herramientas online que ponemos a tu disposición.
Aprendizaje significativo
El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.
Aprendizaje colaborativo
El estudiante experimenta la sensación de “aprender juntos”, ya que se ve motivado tanto para lograr su propio aprendizaje como para acrecentar los logros de los demás, desarrollando una experiencia social y académica de aprendizaje.
Aprendizaje profesional
El docente actúa como orientador y guía del aprendizaje hacia una aplicación profesional.
Aprendizaje constructivo y por descubrimiento
El estudiante indaga y explora para acceder a los conceptos. Esto le permite construir estructuras cognitivas a partir de la comparación, relación y reordenación de los nuevos conceptos y los que ya manejaba.
Aprendizaje autónomo
El docente fomenta que los estudiantes aprendan por sí mismos, desarrollando el autoaprendizaje. El estudiante se concibe como un agente activo y cooperativo, protagonista en la construcción de su propio aprendizaje.
Aprendizaje individualizado
El docente atiende a la diversidad y a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, ajustando las actividades formativas a las necesidades de los estudiantes.
Aprendizaje creativo
El desarrollo de la creatividad y la manifestación de la propia iniciativa hacen percibir el conocimiento como algo abierto, inacabado, que siempre es posible completar, redefinir y comprender desde otros puntos de vista.
