Máster en Inteligencia Artificial Aplicada

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!
Metodología:
Entorno virtual avanzado:
Tendrás acceso a un entorno virtual interactivo con pantallas dinámicas, una biblioteca virtual repleta de lecturas en formato PDF y una videoteca que alberga grabaciones del profesorado. Además, tendrás acceso a sesiones virtuales de repaso diseñadas para aclarar cualquier duda que puedas tener.
Enfoque del método del caso:
A través de la metodología del caso, tendrás la oportunidad de analizar situaciones empresariales auténticas y aplicar tus conocimientos teóricos a situaciones concretas. Este método fomenta el pensamiento crítico y la toma de decisiones estratégicas, brindándote una perspectiva valiosa de la aplicación práctica de tus habilidades.
Resolución proactiva de problemas:
Nuestro enfoque educativo prioriza el planteamiento y resolución proactiva de problemas. Te desafiamos a enfrentar desafíos empresariales del mundo real, cultivando tus capacidades para abordarlos con soluciones creativas y eficaces.
Práctica en escenarios reales:
En este Máster en Inteligencia Artificial Aplicada deberás aplicar tus conocimientos a la práctica en situaciones reales. De esta manera pondrás en práctica tus habilidades, estrategias y conocimientos en entornos auténticos, preparándote para triunfar en el mundo empresarial actual.
Al finalizar el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada obtendrás un título internacional del IEP y una certificación internacional por Red SUMMA Education.
Salidas Profesionales:
-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

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.
Obtén tu diploma de Harvard ManageMentor:
Elige uno de los cursos en gestión y liderazgo en Harvard ManageMentor para mejorar tus habilidades empresariales y obtener tu certificado de Harvard Business Publishing.

Gracias a la colaboración entre Harvard Business Publishing Education (HBP) y IEP, accede a una formación de calidad que impulsará tu desarrollo profesional.
 Te preparamos para obtener las certificaciones:
Certificación Generative AI Foundations de Critical Career Skills:
La certificación Generative AI Foundations te especializa en diseñar y aplicar soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial generativa. Capacita para optimizar procesos y mejorar la personalización en áreas como marketing, desarrollo de productos y atención al cliente. Esta credencial valida tus habilidades en el uso avanzado y ético de la IA, posicionándote como líder en proyectos de transformación digital.

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.

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.