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Máster de formación permanente en Inteligencia Artificial Aplicada Madrid

Algoritmos, machine learning y computer vision: activa el potencial de la IA aplicada en cada sector.

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Máster en Inteligencia Artificial

El Máster en Inteligencia Artificial (Máster en IA) te prepara para convertirte en un profesional capaz de diseñar, desarrollar y aplicar soluciones inteligentes basadas en algoritmos, aprendizaje automático, NLP, machine learning y computer vision, sin limitarte a un solo sector.

Aprenderás a manejar herramientas y tecnologías punteras como Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Anaconda y MongoDB, de la mano de docentes y expertos de referencia, con un enfoque práctico orientado a proyectos reales.

Este máster ofrece una formación generalista y versátil, pensada para abrirte puertas en sectores clave como salud, automoción, logística, ingeniería, educación o finanzas. Al finalizar, estarás preparado para liderar procesos de transformación digital, desarrollar modelos predictivos con big data y deep learning y aportar soluciones basadas en sistemas inteligentes, adaptándote a múltiples industrias.

Conviértete en el profesional más demandado por las compañías que lideran la inversión en IA a nivel global, como Google, Amazon, Oracle, IBM o Microsoft.

Tu futuro empieza aquí.

Título propio emitido por Universidad Europea de Madrid

Presencial
Clases en Español
Alcobendas 9 meses, 60 ECTS
Inicio: Octubre 2025
Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación - STEAM

¿Por qué estudiar el Máster en Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es clave en el futuro profesional. Este máster te brinda conocimientos y habilidades prácticas con las últimas tecnologías para abrirte puertas en múltiples sectores.

Acceso a últimas metodologías y certificaciones

Domina las técnicas más avanzadas en NLP, machine learning, deep learning, computer vision y desarrollo de sistemas inteligentes. Además, obtén certificaciones oficiales en natural language processing y machine learning foundations de AWS Academy.

Acceso a la última tecnología

Trabaja con herramientas punteras como Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL y MongoDB.

Contenido exclusivo y networking

Participa en masterclasses exclusivas impartidas por profesionales y expertos que trabajan en empresas líderes del sector y conecta con una red de contactos clave para tu desarrollo profesional.

Empleabilidad

La Universidad Europea apuesta por un modelo educativo conectado con el mundo profesional, facilitando tu inserción laboral y preparando perfiles altamente demandados en IA.

Podrás certificarte en Natural Language Processing y en Machine Learning Foundations de la AWS Academy

Estos cursos te preparan para la obtención de las certificaciones de inteligencia artificial Natural Language Processing y Machine Learning Foundation de la AWS Academy.

Herramientas

En el Máster en Inteligencia Artificial, tendrás acceso a entornos, herramientas y librerías para poder poner en práctica todo el conocimiento adquirido, entre otras Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL, MongoDB.

Impulsando la IA desde la universidad

La Universidad Europea lanza el Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior: un espacio para analizar su impacto, compartir conocimiento y conectar con expertos de empresas líderes como Telefónica, IBM o Mediaset.

Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior

Inspirando con inteligencia

Comillas
ComillasLos profesionales que adquieran ahora una formación sólida en inteligencia artificial podrán responder a la cantidad de ofertas de empleo sin cubrir que habrá en los próximos años.

José Javier Ruiz Cobo

Director del Máster en Inteligencia Artificial Aplicada

Más de 20 años de experiencia en consultoría en Eficiencia Operativa y Transformación Digital

Plan de Estudios del Máster de Inteligencia Artificial

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.

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.

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.

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.

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

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 y 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 autónomo lenguaje natural de manera coherente y relevante.

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
  • Toma de decisiones.
  • Análisis de riesgos.
  • Big data e IoT.
  • RPA.
  • Chatbots.
  • Sistemas de recomendación.
  • 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.

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.

Realización de un trabajo en el que se integren todos los conocimientos, habilidades y competencia adquiridas en el máster.

Reglamento prácticas externas

Las prácticas en empresas son un elemento clave en tu formación. Adquirir experiencia después de lo aprendido en tu titulación, es la mejor forma de entrar en el mercado laboral. Hay dos tipos de prácticas, las curriculares (incluidas en tu plan de estudios) y extracurriculares (las que puedes hacer de forma voluntaria).

Para realizar las prácticas curriculares en empresas, necesitarás tener el 50% de los créditos aprobado y matricular la asignatura antes de comenzar tus prácticas. Estas prácticas llevan un seguimiento por parte de la empresa y del profesor de prácticas, así como la realización de informes intermedios y finales para su evaluación.

Si quieres mejorar tu experiencia laboral antes de concluir tu formación universitaria, puedes hacer prácticas extracurriculares. Podrás hacerlas en cualquier curso pero te recordamos que las prácticas son un complemento formativo a tus estudios; por tanto, cuanto más conocimiento hayas adquirido a lo largo de la carrera, mayor provecho sacarás de la experiencia de prácticas.

Conéctate con los líderes de la industria y empieza a construir tu futuro

En el Máster en Inteligencia Artificial contamos con profesionales en activo que participan impartiendo docencia en el programa y masterclasess, acercando la realidad profesional al estudiante mediante el análisis de casos reales.

Salidas profesionales del Máster en Inteligencia Artificial

Conviértete en uno de los perfiles más demandados del mercado. Este máster te prepara para impulsar la innovación en cualquier sector y asumir roles clave en proyectos de transformación digital basados en inteligencia artificial.

Según el informe de Empleos Emergentes de LinkedIn, los perfiles en IA encabezan la lista de crecimiento global, con un aumento del 64 % solo en el último año.

Podrás desempeñarte como:

  • Especialista en inteligencia artificial.
  • Data scientist.
  • Experto en machine learning.
  • Programador/a de IA.
  • Consultor/a en inteligencia artificial.
  • Técnico/a de datos.
  • Cognitive analyst.
  • Responsable de transformación tecnológica.
  • Consultor/a de desarrollo de negocio y tecnología.

Claustro

El 60% de los profesores que imparten este máster son doctores.

  • Miguel Ordoñez Rengel
    Executive MBA por el IE, Master in Artificial Intelligence & Deep Learning por la UAH, con una larga trayectoria empresarial en el ámbito de la tecnología aplicada al desarrollo de negocio tanto en grandes empresas tecnológicas (Telefónica), como en el ecosistema startup y en el sector de la consultoría de negocio
  • Dr. Manuel García Fernández
    Dilatada experiencia profesional en el mundo de la Consultoría en el campo del Data & AI, donde ha podido implementar numerosos proyectos en entornos reales en diversos sectores. Anteriormente, en su experiencia como Consultor, ha trabajado en investigación tanto en España como en entornos Internacionales.
  • Dr. Pablo del Saz-Orozco
    Director técnico en modelado y simulación en Invesyde, Senior Data Scientist con amplia experiencia en el ámbito de investigación en el ámbito de la inteligencia artificial y en la docencia.
  • Dr. David Díaz Vico
    Matemático e ingeniero informático especializado en Aprendizaje Automático. Científico de datos y profesor de Aprendizaje Automático, Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning, con amplia experiencia en el análisis de datos en Accenture, Telefónica I+D o el Instituto de Ingeniería del Conocimiento.
  • Dr. Rafael Muñoz Gil
    Experto en Big Data e Inteligencia Artificial, ha desarrollado su carrera profesional en el ámbito de la banca y la logística. Amplia experiencia en la gestión de programas formativos universitarios
  • Daniel Escoda
    Es abogado colegiado desde 1995, actualmente socio de Privacy, BigData & Digital IT del despacho CallolCoca&Asociados. Hasta 2022 fue el Director de la Asesoría Jurídica de Telecomunicaciones de Telefónica, encargado de resolver e implementar los aspectos legales de los proyectos e iniciativas de Big Data en las diferentes líneas de negocio en España y de representar los intereses de las empresas ante los organismos reguladores (Competencia, Consumo, Protección de Datos). Es LLM por el Colegio de Europa de Brujas (Bélgica). Asesora a empresas en el sector de la IA, Marketing Digital, SaaS, energías renovables
  • Ignacio Cobisa
    Profesional del sector TIC con más de 15 años de experiencia. Amplio conocimiento transversal del Sector Digital y perfil polivalente gracias a una visión global de las tendencias de la industria, entorno competitivo, aspectos macroeconómicos o institucionales.

Alianzas estratégicas y socios industriales

En la Universidad Europea, 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.

Admisiones

Comienza tu futuro en la Universidad Europea

Sabemos que elegir qué estudiar es una de las decisiones más importantes de tu vida. Por ello, tienes a tu disposición un equipo asesor que te ayudará en todo el camino.

En 3 pasos puedes convertirte en un alumno de la Universidad Europea.

1

Pruebas de acceso

Inicia tu proceso llamando a 917407272 o solicita información y nuestros asesores se pondrán en contacto contigo.

2

Reserva de plaza

Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.

3

Matrícula

Entrega la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.

Programa de becas y ayudas

Queremos ayudarte con una amplia selección de becas propias y oficiales para que te conviertas en estudiante de la Universidad Europea.

Convalidaciones y traslados de centro

No tienes por qué seguir en algo que no te gusta. Por eso hemos diseñado planes específicos de convalidaciones y traslados de centro.

Solicita tu estudio de convalidaciones online para cambiar tu expediente y comenzar tus estudios en la Universidad Europea.

El Máster 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.
Visita el campus Universidad Europea

Ven a conocer el campus

Conoce las instalaciones y descubre por qué la Universidad Europea está hecha para ti.

Calidad académica

Como parte de su estrategia, la Universidad cuenta con un plan interno de calidad cuyo objetivo es impulsar una cultura de calidad y mejora continua, y que permita afrontar los retos de futuro con la máxima garantía de éxito. De esta manera, se apuesta por: impulsar el logro de reconocimientos y acreditaciones externas, tanto a nivel nacional como internacional; la medición y análisis de resultados; la simplificación en la gestión; y la relación con el regulador externo.

Consultar

Sistema de Garantía Interno de Calidad (SGIC)
Seguimiento de la calidad del título

Miembros de la Comisión de Seguimiento del Título

  • Director del Máster
  • Coordinador/a de Titulación
  • Estudiantes
  • Profesorado del Máster
  • Responsable de Evaluación de aprendizaje
Normativa

Preguntas Frecuentes

Un Máster en Inteligencia Artificial (IA) es un programa de posgrado avanzado que profundiza en el diseño, desarrollo y aplicación de tecnologías de IA. Los estudiantes adquieren habilidades especializadas en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y robótica. También se enfoca en la ética y las aplicaciones prácticas de la IA en distintos sectores industriales.

Un Máster en Inteligencia Artificial profundiza en aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural y robótica. El programa abarca teoría de la IA, desarrollo de software inteligente y métodos de optimización, además de la ética de la IA y su impacto social, preparando a los estudiantes para los desafíos prácticos en la implementación de tecnologías de IA.

Para especializarse en inteligencia artificial, es recomendable tener una base en ciencias de la computación, matemáticas o ingeniería, complementada con un máster en IA para profundizar en áreas específicas y ganar experiencia práctica. El dominio de lenguajes de programación como Python y conocimientos en estadística y aprendizaje automático son esenciales para trabajar eficazmente en proyectos de IA.

La inteligencia artificial abarca varias ramas como: aprendizaje automático, que desarrolla algoritmos para que las máquinas aprendan de datos; procesamiento del lenguaje natural, permitiendo a las máquinas entender y responder a textos y voces; visión por computadora, enfocada en la interpretación visual por máquinas; y robótica, que integra IA en máquinas físicas. También se incluyen áreas como la inteligencia artificial distribuida y el desarrollo de sistemas multiagentes.