Máster Online
Inteligencia Artificial Aplicada
✓ Obtendrás una Titulación Internacional del IEP y una Certificación Americana de Summa University.
✓ Profundizarás en los fundamentos de la Inteligencia Artificial, desde lo básico hasta lo avanzado, asegurando un conocimiento completo.
✓ Aprenderás a identificar oportunidades de negocio y a desarrollar estrategias efectivas para la implementación exitosa de proyectos de IA, y serás capaz de impulsar la innovación en tu organización.
✓ Adquirirás competencias avanzadas en Python, Machine Learning, Deep Learning y Generative AI.
✓ Podrás integrar la IA de manera estratégica en la toma de decisiones empresariales, comprendiendo cómo estas tecnologías pueden potenciar la eficiencia y la efectividad organizativa.
- Beca Disponibles
- Convocatorias Abierta: Abril, Junio y Octubre
- 86 ECTS: 74 ECTS+ 12 ECTS de prácticas convalidables
- Titulación Internacional IEP / Certificación EE.UU. por Summa University
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Características del Máster
En un mundo impulsado por la innovación tecnológica, la capacidad de entender y aprovechar las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial se ha vuelto esencial para el éxito empresarial. Nuestro máster en Inteligencia Artificial Aplicada está diseñado para proporcionar a profesionales y líderes empresariales una comprensión integral y práctica de cómo la IA está transformando el panorama empresarial actual.
En el Instituto Europeo de Posgrado, además de enseñarte los conocimientos teóricos esenciales, te proporcionamos una aproximación práctica que te permitirá aprovechar al máximo el potencial de la Inteligencia Artificial, sin necesidad de experiencia técnica previa. Al finalizar tus estudios, tendrás las habilidades necesarias para liderar iniciativas de Inteligencia Artificial, además de identificar oportunidades de negocio y desarrollar estrategias efectivas para su implementación en proyectos de IA.
Este máster online está diseñado específicamente para ejecutivos, gerentes y profesionales de diversas industrias que buscan adquirir un conocimiento sólido sobre cómo aplicar estratégicamente la Inteligencia Artificial en sus organizaciones. Descubre cómo esta tecnología puede impulsar el éxito y la innovación en tu organización.
Además, si te interesa expandir tus conocimientos en el campo de la Inteligencia Artificial, en el IEP disponemos de diferentes programas, como el máster en Business Intelligence y Big Data que cuentan con asignaturas específicas dedicadas a la IA que aprovechan la sinergia entre esta disciplina y el análisis de datos.
Disfruta de una experiencia educativa integral que te prepare para los desafíos y oportunidades que presenta el futuro empresarial impulsado por la Inteligencia Artificial. ¡Comienza ahora a estudiar online tu máster en IA!
¿Tienes alguna duda?
Perfil de estudiante
Perfil de Ingreso Recomendado
- Estudiantes que hayan terminado recientemente sus estudios de grado en diferentes áreas de conocimiento y que estén interesados en adquirir habilidad en la Inteligencia Artificial.
- Profesionales con experiencia en cualquier área empresarial que quieran obtener nuevos conocimientos sobre la IA para su aplicación en el mundo empresarial.
- Este máster en IA es perfecto para profesionales con cargos como Ejecutivos y Gerentes de las áreas de tecnología y negocios, Business Development Managers y Business Partners
Competencias adquiridas al finalizar tu Máster
- Programación en Python: competencia avanzada en Python, uno de los lenguajes de programación más utilizados en Inteligencia Artificial.
- Aprendizaje automático: conocimiento profundo de los fundamentos de las disciplinas de Machine Learning y Deep Learning.
- Análisis de imágenes y textos: experiencia en la detección y reconocimiento de objetos, procesamiento y generación del lenguaje humano, así como la detección de sentimientos en imágenes y textos.
- Motores de recomendación y series temporales: competencias en sistemas que analizan patrones para sugerir contenido y predicen secuencias de datos temporales.
- Inteligencia artificial generativa: conocimiento sobre las soluciones empleadas en la creación de contenido original, como imágenes, música o texto.
- Habilidades de comunicación: capacidad para comunicar eficazmente conceptos técnicos a audiencias no técnicas y viceversa.
- Resolución de problemas: aptitud para abordar problemas complejos de manera proactiva y encontrar soluciones eficientes aplicando habilidades analíticas.
- Adaptabilidad: flexibilidad para adaptarte a nuevos desafíos, entornos y tecnologías emergentes en el campo de la Inteligencia Artificial.
- Gestión del tiempo: habilidad para gestionar eficientemente el tiempo, los recursos y las tareas con el objetivo de cumplir con los plazos y metas establecidas.
- Liderazgo técnico: potencial para liderar proyectos técnicos y equipos de desarrollo en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
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Gracias a la colaboración entre Harvard Business Publishing Education (HBP) y IEP, accede a una formación de calidad que impulsará tu desarrollo profesional.
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Opiniones
Metodología
Aprendizaje sencillo, cómodo y eficaz
Método del caso
Plataforma virtual interactiva
Planificación semanal y seguimiento personalizado
Claustro de profesionales
Con una innovadora plataforma online que permite la realización de ejercicios interactivos y la discusión de casos prácticos para desarrollar las habilidades de gestión y de análisis.
Con recursos de aprendizaje basados en avanzados simuladores empresariales que permiten movilizar el conocimiento y apoyar el emprendimiento entre nuestros alumnos.
Con vídeos explicativos de los profesores en cada módulo que te facilitarán el aprendizaje y te permitirán afianzar mejor los conceptos.
Con Sesiones Virtuales de Repaso, Casos Prácticos Integrales y Masterclass Nuevas Tendencias, que permiten ampliar conocimientos y aportar una visión práctica y aplicada a situaciones reales de las empresas.
Plan de estudios Máster en Inteligencia Artificial Aplicada
Artificial Intelligence (6 ECTS)
La primera asignatura del programa cubre distintas disciplinas que conforman la Inteligencia Artificial, incluyendo las técnicas más clásicas como los sistemas expertos hasta las técnicas más novedosas como los métodos generativos. Además, se abordan cuestiones como el uso responsable de la Inteligencia Artificial y múltiples ejemplos en distintos sectores de la industria.
Finalmente, se tratan las principales herramientas de software y plataformas tecnológicas.:
- Classical AI
- Modern AI
- Generative AI
- Responsible AI
- AI in Business
- Software and Platforms
Python Programming (6 ECTS)
La asignatura de Programación en Python proporciona los conocimientos básicos para que los alumnos puedan empezar a implementar soluciones inteligentes. El temario se inicia con la configuración del entorno de desarrollo y finaliza con la creación de funciones, clases y métodos. Gracias a estos contenidos, los alumnos adquieren las habilidades necesarias para escribir código eficiente y modular en el principal lenguaje de la Inteligencia Artificial.
:
- Entorno de desarrollo
- Variables, tipos de datos y operadores
- Estructura de datos
- Entrada y salida de archivos
- Funciones y modularidad
- Clases y métodos
Data Science (6 ECTS)
La asignatura Data Science sumerge a los alumnos en el fascinante mundo del análisis de datos. Múltiples técnicas, desde el uso de estadísticas básicas hasta visualizaciones complejas, son utilizadas para realizar el análisis exploratorio de datos univariantes y multivariantes. Además, técnicas como la ingeniería de variables y la reducción de la dimensionalidad proporcionan una visión completa de la disciplina, permitiendo a los alumnos adaptar las características de los datos originales a las especificaciones necesarias para la resolución de los problemas de negocio.
- Estadística básica
- Transformación de datos
- Análisis univariante
- Análisis multivariante
- Visualización de datos
- Reducción de la dimensionalidad
Machine Learning (6 ECTS)
La asignatura Machine Learning introduce a los alumnos en el corazón de la toma de decisiones automatizada. Los principales enfoques de aprendizaje automático son analizados en profundidad, incluyendo las ventajas e inconvenientes de los principales algoritmos. Gracias a ejemplos de programas desarrollados en Python, los alumnos podrán implementar múltiples sistemas inteligentes que resuelvan problemáticas de negocio.
- Conceptos básicos
- Aprendizaje Supervisado
- Aprendizaje No Supervisado
- Aprendizaje Semi-Supervisado
- Aprendizaje por Refuerzo
- Frameworks de desarrollo
Deep Learning (6 ECTS)
La asignatura de Deep Learning profundiza en el mundo de las redes neuronales complejas. Las principales arquitecturas de redes neuronales son analizadas, incluyendo las redes neuronales convolucionales, las redes generativas adversarias y los transformers. Transfer Learning también es un enfoque clave en los contenidos, ya que permite a los alumnos aprovechar modelos pre entrenados para tareas específicas.
- Conceptos básicos de redes neuronales
- Frameworks de Deep Learning
- Redes Neuronales Convolucionales
- Redes Generativas Adversarias
- Transfer Learning
- Transformers
Time Series (6 ECTS)
La asignatura Time Series proporciona los conocimientos necesarios para comprender y analizar datos temporales. El contenido de la asignatura abarca desde los conceptos fundamentales de las series temporales hasta las técnicas avanzadas de machine learning y deep learning aplicadas a este contexto. Gracias a estas técnicas, los alumnos pueden aprovechar el potencial predictivo de los datos temporales en diversas aplicaciones del mundo real.
- Conceptos básicos de series temporales
- Preparación de datos para análisis de series temporales
- Exploración y visualización de series temporales
- Machine Learning en el contexto de series temporales
- Deep Learning para series temporales
- Aplicaciones
Natural Language Processing (6 ECTS)
Esta asignatura se centra en el procesamiento del lenguaje natural. A lo largo del temario, se analizan las complejidades y desafíos de la comprensión y generación automática de texto, abarcando desde los conceptos más introductorios hasta la implementación de modelos complejos basados en técnicas de atención. Gracias al NLP, los alumnos adquieren los conocimientos esenciales para el desarrollo de asistentes virtuales y mucho más.
- Introducción a NLP
- Flujo de trabajo con textos
- Representación de textos
- Modelos de texto recurrentes y secuenciales
- Modelos de texto basados en mecanismos de atención
- Aplicaciones
Computer Vision (6 ECTS)
La asignatura Computer Vision proporciona a los alumnos los conocimientos necesarios para implementar sistemas capaces de interpretar información de forma visual. Diferentes arquitecturas de redes neuronales son utilizadas para reflejar tareas propias de la visión por computador como son el procesamiento de los datos visuales, la clasificación de imágenes y la detección de objetos, entre otros,
- Fundamentos de Computer Vision
- Procesamiento de imágenes
- Reconocimiento y clasificación de Objetos
- Yolov 8 y Datasets de entrenamiento
- Servicios de desarrollo
- Aplicaciones
Recommendation Systems (6 ECTS)
La asignatura Recommendation Systems aborda, desde un punto de vista teórico y práctico, los fundamentos de los motores de recomendación, la tipología de estos y las estrategias de optimización. Gracias a estos contenidos, los alumnos adquieren un conocimiento esencial en la era de la información y la personalización.
- Fundamentos de Motores de Recomendación
- Tipos de Motores
- Optimizaciones
- Estrategias
- Frameworks de desarrollo
- Aplicaciones
Generative AI (6 ECTS)
La asignatura Generative AI se adentra en el emocionante mundo de la generación de contenido artificial. Gracias a los modelos fundacionales, los alumnos pueden construir múltiples aplicaciones para la generación de textos e imágenes. Además, se detallan los diferentes modelos en función de los requisitos del sistema. Finalmente, se describen las numerosas aplicaciones construidas en este ámbito.
- Fundamentos de la IAG
- Modelos Fundacionales
- Grandes modelos de texto
- Pequeños modelos de texto
- Modelos de generación de imagen
- Aplicaciones
AI Platforms (6 ECTS)
La última asignatura está relacionada con la infraestructura esencial para implementar soluciones de Inteligencia Artificial a escala. El contenido abarca desde los fundamentos de la computación en la nube hasta los principales servicios de plataformas como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud.
- Computación en la nube
- Arquitectura de referencia
- Principales servicios
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud
Capstone Project (8 ECTS)
El Trabajo fin de Máster es el último paso para obtener el título del programa formativo. Consiste en la realización de un trabajo académico en el que se apliquen o desarrollen conocimientos adquiridos a lo largo del programa formativo.
Prácticas Profesionales Convalidables (12 ECTS)
Solicitud de admisión
CONVOCATORIAS
PROCESO
Para cada convocatoria se realiza el siguiente proceso de admisión, en base a una selección de alumnos para las plazas limitadas ofertadas:
Enviar solicitud
Condiciones de admisión
Los asesores de admisiones de IEP informarán al candidato sobre todas las cuestiones relativas al programa así como del proceso y condiciones de admisión.
Documentación
El candidato deberá cumplimentar el “formulario de admisión y enviarlo a IEP junto con su Currículum Vitae.
Decisión del comité
El Comité de Admisiones estudiará el expediente y comunicará al alumno, si es apto, que le concede la plaza para estudiar el programa.
Salidas Profesionales Máster en Inteligencia Artificial Aplicada
Ingeniero de Robótica
Científico de Datos
Consultor de IA
Especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Desarrollador de Sistemas Autónomos
Desarrollador de chatbots y asistentes virtuales
Becas
El Instituto cuenta con un programa de becas que puede llegar a cubrir Disponibles del coste de la matrícula. En cada convocatoria se ofertan un número limitado de becas en base a la situación personal, profesional o económica de los candidatos. Para su adjudicación, se sigue un riguroso orden de solicitud.
Para poder disfrutar de una Beca es necesario realizar una entrevista telefónica personal. En dicha entrevista, se trata de determinar si el candidato cumple los requisitos solicitados por la Fundación para la obtención de la ayuda.
+ 1.000 becas
Concedidas en el último año
Financiación
Existen también condiciones especiales de financiación, promovidas por ambas Instituciones, con el fin de ayudar a soportar la carga financiera de los estudios, para aquellos alumnos que lo soliciten y cumplan con las condiciones requeridas para su aprobación.
+ 10.000 profesionales
Han cumplido su objetivo gracias a nuestras facilidades económicas
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