Máster de Formación Permanente en IA: especialízate en la revolución de la IA

Aprende a crear soluciones inteligentes con un enfoque práctico y actual. Dominarás Machine Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural y sistemas inteligentes a través de casos reales que te preparan para liderar proyectos de IA desde el primer día.

• Módulo 1. Introducción al Data Science y a la Inteligencia Artificial
  Aprenderás los fundamentos de la IA y del ciclo de vida del dato: preparación, análisis y visualización. Se revisa la evolución y el marco conceptual de la inteligencia artificial y se introducen técnicas clave como razonamiento automático, planificación y principios para trabajar con grandes volúmenes de datos y herramientas habituales del ámbito.
• Módulo 2. Machine Learning
  Aprendizaje Supervisado, No supervisado y Reforzado: El módulo se centra en estudiar y aplican los principios del aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Se aprende a seleccionar algoritmos y herramientas según el problema, entrenar modelos con datos etiquetados/no etiquetados, evaluar su rendimiento y ajustar hiperparámetros para mejorar resultados en casos prácticos.
• Módulo 3. Redes neuronales y Deep Learning
  La asignatura se enfoca en arquitecturas y representaciones de deep learning, junto con criterios de entrenamiento, optimización y evaluación. Se trabajan técnicas de regularización y estrategias para evitar sobreajuste, y se diseñan redes neuronales profundas para tareas avanzadas de IA con enfoque práctico.
• Módulo 4. IA Generativa: Sistemas Abiertos y Sistemas Propietarios
  Se estudian los fundamentos y aplicaciones de los modelos generativos y su integración en soluciones reales. Se aprende a implementar, ajustar y evaluar sistemas de IA generativa usando tanto herramientas abiertas como plataformas propietarias, con criterios de calidad, utilidad y uso responsable.
• Módulo 5. Procesamiento del Lenguaje Natural
  Se abordarán técnicas de PLN para analizar y generar lenguaje: tokenización, segmentación, análisis sintáctico, extracción de características y tratamiento semántico. Se aplican tecnologías actuales para tareas reales (clasificación, extracción, generación, etc.), entrenando y evaluando soluciones basadas en modelos modernos.
• Módulo 6. Computer Vision
  El módulo trabaja técnicas de visión por computador para reconocimiento, segmentación y seguimiento visual, y extracción de patrones y características relevantes. Se aplican modelos de aprendizaje (incluyendo enfoques generativos en visión) para resolver problemas reales con imágenes y vídeo, con criterios de evaluación robustos.
• Módulo 7. IA en Ciberseguridad
  Se introducen los fundamentos de ciberseguridad y las principales amenazas, y cómo la IA puede apoyar la detección y respuesta. Se aplican técnicas de machine learning y redes neuronales para detección de anomalías, clasificación de amenazas y análisis de malware, con enfoque práctico y orientado a casos.
• Módulo 8. IA para la Sociedad y la Empresa
  Se analizan aplicaciones de la IA en contextos empresariales y sociales, su impacto en la toma de decisiones y en procesos organizativos, y casos de uso en sectores relevantes (p. ej., salud, finanzas, etc.). Se desarrollan criterios para seleccionar soluciones, evaluar su impacto y considerar implicaciones éticas y organizativas.
• Módulo 9. Prácticas académicas externas (optativa)
  Aplicación de conocimientos y competencias del máster en un entorno profesional real, participando en tareas y proyectos vinculados a IA. Se trabaja la adaptación a procesos de trabajo, identificación de oportunidades de mejora y desarrollo de entregables profesionales, con seguimiento académico.
• Módulo 10. Metodología de la investigación (optativa)
  Se adquieren fundamentos metodológicos para investigar en IA: planteamiento del problema, diseño, análisis y validación, y comunicación científica. Se trabajan principios éticos y de responsabilidad científica, y se desarrollan proyectos con rigor metodológico, incluyendo redacción y presentación de resultados.
• Módulo 11. Trabajo Fin de Máster
  Desarrollo de un trabajo original (individual o en equipo) donde se integra lo aprendido para construir una solución o estudio de IA con enfoque aplicado/investigador. Incluye definición del problema, metodología, implementación/validación, análisis de resultados y comunicación profesional y académica.

Este máster es 100% online. Podrás realizar los exámenes y el TFM de forma virtual.

El Postgrado en Inteligencia Artificial está diseñado para aquellos profesionales que aspiran a acelerar el desarrollo de su carrera profesional y entender el importante rol que está adquiriendo la inteligencia artificial en todos los campos.

Perfiles técnicos que quieran adaptar sus conocimientos a la actualidad de la inteligencia artificial y conocer su uso para crear valor dentro de la empresa.

Perfiles de negocio con experiencia profesional en tecnología que quieran experimentar de primera mano el proceso de desarrollo de un proyecto de Inteligencia Artificial. Se recomiendan conocimientos básicos de programación.

Directora del programa

• Dra. Laura García Cuenca
  Profesora Titular en la Universidad Europea de Madrid, adscrita a la Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño. Doctora acreditada en Ingeniería de Control y Sistemas Inteligentes, su línea de investigación se centra en el desarrollo de sistemas inteligentes aplicados a la conducción autónoma, minería de datos y aprendizaje automático.
  Con una trayectoria académica consolidada, compagina la docencia con la dirección académica del Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial. Su actividad investigadora incluye numerosas publicaciones científicas en conferencias internacionales (IEEE, Electronics, Sensors) y colaboraciones con instituciones nacionales e internacionales. ​​
  Además, ha desempeñado cargos de gestión académica, liderando procesos de digitalización, calidad educativa y atención al estudiante en la Universidad Europea. ​​
  Es autora de diferentes libros formativos en inteligencia artificial aplicada a la empresa y al marketing, así como en administración de sistemas y docencia técnica.

Profesorado

• Dra. Eva Maria Andres
  Doctora en Computación Cuántica e IA por la Universidad de Granada y MBA por la Universidad Camilo José Cela. Con amplia experiencia como Senior Manager en diversas áreas de IT, liderando equipos globales en infraestructura, desarrollo e innovación. ​​
  Ha trabajado en proyectos de Deep Learning, Reinforcement Learning (RL), algoritmos evolutivos y Quantum AI. Colabora con la Universidad de Granada, centros de investigación, revistas y startups en la investigación y aplicación de Quantum en la industria.
• Dr. David Díaz Vico
  Doctor en Ingeniería Informática y de Telecomunicación, máster en Matemáticas y Aplicaciones. Máster en Ingeniería Informática y de Telecomunicación. Licenciado en Matemáticas e ingeniero en Informática por la Universidad Autónoma de Madrid.
  Data Scientist en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento durante 8 años, Ingeniero I+D en Telefónica I+D durante 2 años y analista en Accenture Analytics durante 2 años. Profesor en distintas universidades y escuelas de negocios por más de 10 años.​​
  Especializado en Aprendizaje Automático y particularmente en Redes Neuronales, Deep Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural y Visión Artificial, áreas a las que pertenecen la mayor parte de sus publicaciones científicas y patentes.
• Dr. Andres Soto Villaverde
  Doctor en Informática por la Universidad de Castilla La Mancha. Líneas de investigación: Inteligencia Artificial, Sistemas Multiagente, Procesamiento en Lenguaje Natural, Aprendizaje Automático, Representación del Conocimiento.​​
  Profesor de Informática en universidades de España, Estados Unidos, Alemania, Cuba, Venezuela y México. Experiencia como científico de datos en empresas comerciales de España, Bélgica, Alemania, entre otras.
• Dr. Jorge Moratalla Collado
  Doctor en Informática por la Universidad Rey Juan Carlos e Ingeniero en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid, Jorge ha cursado diversos masters relacionados con el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Big Data, además de poseer un MBA especializado en dirección de proyectos TIC.​
  Paraleliza su trabajo como Jefe del Área de Inteligencia Artificial y automatización en Entidad Pública empresarial Red.es con la docencia en diversas universidades españolas.
• Dr. Álvaro Manuel Rodríguez
  Ingeniero Superior Industrial (Univ. Oviedo). MBA (IUDE). Máster en Operaciones (Univ. Barcelona), Licenciado en Antropología Social y Cultural (UCAM). Master en Logística (ESADE). Doctor por la Univ. de Valencia y Doctorando por la Univ. de Oviedo. ​
  Investigador y profesor en varios Grados de Ciberseguridad, Logística, Ingeniería y en distintos Masters en Inteligencia Artificial, Big Data y nuevas tecnologías. Su investigación y publicaciones se centran en la aplicación de herramientas de IA y Machine Learning al ámbito de la salud.
• Dr. Álvaro Calle Cordón
  Amplia formación académica en materias cuantitativas y una extensa experiencia en proyectos de I+D en academia e industria. Completó un máster en física y matemáticas y un doctorado en física por la Universidad de Granada. Ha sido investigador científico y profesor en centros de investigación de prestigio en EEUU y universidades europeas. ​
  Es autor de más de 20 publicaciones científicas en revistas de revisión por pares y ponente en numerosas conferencias internacionales. Su foco de interés se centra en la implementación de soluciones analíticas avanzadas en diferentes sectores de banca e industria para las que usa técnicas de Inteligencia Artificial y Big Data.
• Dr. Wolfram Rozas
  El Dr. Rozas es un economista cuantitativo con un doctorado en tecnologías industriales. Es experto en el uso de todas las tecnologías exponenciales, Big Data y Business Analytics, Inteligencia Artificial, Cloud, Internet de las Cosas, Blockchain y Quantum Computing para alcanzar objetivos estratégicos de negocio. ​
  Tiene más de 25 años de experiencia en empresas como PWC o IBM gestionando proyectos de Business Intelligence, Business Analytics, Machine Learning, Deep Learning e implementando Sistemas Cognitivos en los sectores industriales de Finanzas, Telecomunicaciones, Distribución, Turismo y Transporte, Consumo Masivo, Energía y Servicios Públicos, Químicos y Petróleo. ​
  Ha colaborado como experto en Business Intelligence, Big Data & Business Analytics e Inteligencia Artificial en escuelas de negocios y universidades​.
• Francisco Javier Diez
  Ingeniero Electrónico, he trabajado en IBM en posiciones de Consultoría para Sector Financiero y de Seguros. ​
  Proyectos en Inteligencia Artificial para Interpretación de Lenguaje Natural y Extractado de Documentos de Siniestros de Seguros, Asistentes Virtuales y Generación automatizada de emails a clientes.
• Jorge Erice
  Amplia experiencia en diseño, implantación y soporte de redes de datos, muy amplia experiencia en el despliegue e implantación de nuevas funcionalidades y servicios, así como infraestructuras asociadas, Todo ello es fruto de muchos años de liderazgo de proyectos multinacionales de gran complejidad técnica, dirigiendo equipos con integrantes de diversos países para despliegue de redes de datos por toda Europa, Oriente Medio y África.​
  Gran experiencia en impartir cursos de tecnología y arquitecturas de redes de datos, metodología Agile, Quantum Computing, etc, a clientes y empleados de IBM.​
  Interesado en continuar en el área de networking, redes de nuevas tecnologías y soluciones de alta velocidad, así como Formación en esas áreas y otras.
• Dr. Ramón Rizo Gómez
  Doctor en Psicología. Máster en Abogacía y Máster en Protección de Datos, Transparencia y Acceso a la Información. Acreditado como Delegado de Protección de Datos (DPD) y Compliance Advanced. Ejerce como Profesor en la Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño de la Universidad Europea de Madrid, en asignaturas relacionadas con las Ciencias de la Conducta y Ciencias Jurídicas.​
  Está interesado en la investigación de la protección de los Derechos Fundamentales y la Ética en relación con los datos personales, los desarrollos de la Tecnologías de la Información y la Comunicación y la Inteligencia Artificial.
• Dr. Álvaro Brandon Hernández​
  Doctor en Inteligencia Artificial con experiencia en ciencia de datos y en el sector tecnológico. Trabaja como Senior Data Scientist en Lingokids, donde lidera el desarrollo de modelos de machine learning y análisis de datos para mejorar la experiencia educativa infantil. ​
  Ejerce como docente universitario en temas avanzados de IA y optimización computacional. Ha publicado investigaciones relevantes y participado en conferencias internacionales en el ámbito del big data y el aprendizaje automático.​

Es recomendable. Si no tienes experiencia en programación, en la Universidad Europea te ofrecemos un curso en Python para que lo hagas antes de empezar el postgrado y adquieras los conocimientos necesarios.

Sí, el máster en inteligencia artificial online incluye proyectos prácticos con datasets reales y la colaboración de empresas del sector tecnológico, lo que te permite adquirir experiencia aplicada y mejorar tu empleabilidad desde el primer día.

No necesitas un ordenador con requisitos especiales para cursar el postgrado en Inteligencia Artificial online. Solo es importante disponer de un equipo actualizado y conexión estable a Internet para acceder al campus virtual y seguir las clases sin interrupciones. Los recursos prácticos y herramientas se facilitan desde la propia universidad, lo que te garantiza que podrás trabajar con normalidad durante todo el programa.

Este postgrado esta diseñado para ir mucho más allá de la tecnología, prentende ayudarte a entender cómo aplicar la IA de forma estratégica en contextos reales, para que puedas diferenciarte profesionalmente en un mundo que no para de transformarse especialmente en algunos sectores.

• En salud: podrás trabajar en el desarrollo de sistemas de diagnóstico asistido por IA, análisis de imágenes médicas, medicina personalizada o predicción de enfermedades mediante modelos predictivos. Son roles demandados por hospitales, aseguradoras médicas y startups de tecnología médica.
• En banca: estarás capacitado para diseñar modelos de detección de fraude en tiempo real, sistemas de scoring crediticio con machine learning o herramientas para la automatización del compliance. Los bancos y fintechs buscan perfiles con estas competencias para ganar agilidad y seguridad.
• En marketing digital: la IA permite segmentar audiencias de forma más precisa, automatizar campañas publicitarias, analizar patrones de comportamiento del consumidor y optimizar el retorno de inversión (ROI). Las agencias y departamentos de marketing requieren expertos en IA que dominen el análisis predictivo y las plataformas de automatización.
• Y más allá: también podrás aplicar tus conocimientos en sectores como la logística (optimización de rutas, mantenimiento predictivo), energía (gestión inteligente de redes), o incluso en el desarrollo de productos con IA generativa.

Durante el Máster en Inteligencia Artificial Online aprenderás a diseñar, entrenar y evaluar modelos de machine learning y deep learning aplicados a casos reales como visión por computador, procesamiento del lenguaje natural o análisis predictivo, competencias muy demandadas por empresas de todos los sectores.

Sí, el Máster en Inteligencia Artificial Online online en inteligencia artificial tiene la misma validez oficial y reconocimiento profesional que un presencial, con la ventaja de la flexibilidad para estudiar desde cualquier lugar sin renunciar a la calidad académica ni a las oportunidades laborales.