Máster en Inteligencia Artificial

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Learning by doing
Queremos que aprendas practicando. Para ello ponemos a tu disposición ejercicios y casos prácticos (¡con test de evaluación por tema y examen final de módulo!), proyecto final (TFM) o/y prácticas en empresa hasta 300 horas.

Profesorado en activo
Nuestros profesores compaginan su labor docente con la experiencia activa, con lo que conocen de primera mano lo que demanda el mercado.

Seguimiento personalizado
A través de tutorías periódicas, nuestros asesores pedagógicos estarán a tu lado desde el minuto 1… ¡Y hasta el último!

Salidas profesionales:

Estudiar inteligencia artificial ofrece diversas salidas profesionales en campos como el desarrollo de software, la ciencia de datos, la robótica, la investigación, la consultoría tecnológica, y las finanzas y el marketing. En estos campos podrás trabajar en diversos aspectos, como el desarrollo algoritmos y aplicaciones basadas en IA, análisis de datos, programación para robótica o para mejorar estrategias comerciales y análisis financiero.

Temario:

Módulo 01
Primeros pasos en la Inteligencia Artificial
Tema 01
Historia de la Inteligencia Artificial
Tema 02
Conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial
Tema 03
Tipos de Inteligencia Artificial: Inteligencia Artificial débil e Inteligencia Artificial fuerte
Tema 04
Ética en la Inteligencia Artificial
Tema 05
Sesgos en los datos y los algoritmos
Tema 06
Privacidad y seguridad en la Inteligencia Artificial
Tema 07
Regulación y políticas de Inteligencia Artificial

Módulo 02
Programación Python y análisis matemático
Tema 01
Python, el nuevo desconocido
Tema 02
Características básicas del lenguaje I
Tema 03
Características básicas del lenguaje II
Tema 04
Programación Orientada a Objetos (POO) y métodos aplicados
Tema 05
Manipulación de datos y librerías de Inteligencia Artificial: Jupyter Notebooks, TensorFlow, PyTorch
Tema 06
Álgebra lineal y cálculo aplicado
Tema 07
Estadística

Módulo 03
Machine learning
Tema 01
Conceptos iniciales del machine learning
Tema 02
Aprendizaje supervisado
Tema 03
Aprendizaje no supervisado
Tema 04
Validación de modelos y selección de características
Tema 05
Prácticas y casos de estudio de machine learning
Tema 06
Tendencias actuales y futuras en aplicaciones de machine learning

Módulo 04
Deep learning y redes neuronales artificiales
Tema 01
Principios del deep learning y redes neuronales artificiales
Tema 02
Fundamentos de perceptrones
Tema 03
Arquitecturas de redes multicapa
Tema 04
Entrenamiento de redes neuronales
Tema 05
Modelos preentrenados
Tema 06
Redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN)
Tema 07
Modelos secuenciales
Tema 08
Aplicaciones del deep learning y las redes neuronales artificiales

Módulo 05
Visión artificial
Tema 01
Fundamentos de la visión artificial
Tema 02
Adquisición y procesamiento de imágenes
Tema 03
Detección de objetos
Tema 04
Reconocimiento facial
Tema 05
Algoritmos y modelos de segmentación
Tema 06
Aplicaciones de la visión por computadora

Módulo 06
Procesamiento del lenguaje natural (NLP) e Inteligencia Artificial generativa
Tema 01
Introducción al NLP
Tema 02
Representación Vectorial de Texto
Tema 03
Modelos secuenciales y mecanismos de atención
Tema 04
Conversión Audio-Texto
Tema 05
Introducción la Inteligencia Artificial generativa
Tema 06
Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
Tema 07
Generación de imágenes y vídeo
Tema 08
El futuro de la Inteligencia Artificial generativa

TFM
TFM 01
Visión artificial. Desarrollo de un sistema de detección de emociones faciales en humanos mediante CNNs.
TFM 02
Machine Learning. Análisis y optimización de modelos en machine learning, eligiendo una de las tres posibles aplicaciones propuestas.
TFM 03
NLP. Desarrollo de un chatbot para una empresa de e-commerce capaz de atender consultas en español e inglés.

Titulación:

Prepárate para conseguir la Certificación PCAP con nuestro curso oficial de Python Institute: Python Essentials, impartido por Cisco.

Duración:

1.500 horas, 60 ECTS