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El Máster en Inteligencia Artificial (Máster en IA) es una titulación cuyo objetivo es formar a los alumnos con los principales conocimientos en IA como aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, machine learning, Computer vision y desarrollo de sistemas inteligentes entre otras materias.
Con el Máster en IA , los alumnos aprenderán las últimas tecnologías específicas utilizadas en inteligencia artificial (TensorFlow, PyTorch, Anaconda, Python, Keras, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL, MongoDB) de la mano de expertos, profesionales y profesores de primer nivel.
El conocimiento adquirido te permitirá analizar las distintas metodologías, arquitecturas y técnicas de inteligencia artificial que te ayudaran a extraer información de distintas fuentes de datos (big data), analizar y proponer modelos predictivos aplicando técnicas de aprendizaje automático y deep learning,
Además, al estudiar el postgrado en Inteligencia Artificial adquirirás una visión y conocimientos transversales aplicados a industrias como salud, automoción, logística, ingeniería, educación, tecnologías y finanzas. Al finalizar este programa avanzado en Inteligencia Artificial serás capaz de liderar y dirigir la transformación digital de una empresa..
Adicionalmente, podrás especializarte y certificarte en el uso de las herramientas de la plataforma Amazon Web Services (AWS).
Presencial | |
Alcobendas | 9 meses, 60 ECTS |
Inicio: 18 oct. 2024 | Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño |
El Máster en Inteligencia Artificial (IA) es un programa avanzado de posgrado que te prepara para desarrollar habilidades avanzadas en áreas como aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, y robótica.
Formación experiencial
Fórmate para convertirte en el perfil profesional en Inteligencia Artificial que demandan las empresas.
Adquiere conocimientos avanzados en NLP, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision o Desarrollo de Sistemas Inteligentes
Aprende las últimas tendencias y novedades en IA. Realizar networking con los profesionales de las empresas más punteras en la materia.
El claustro se compone de profesores, investigadores de la universidad y profesionales de reconocidas empresas que aplican la inteligencia artificial en su trabajo.
La Universidad Europea promueve un modelo educativo conectado con el mundo profesional, facilitando la empleabilidad de nuestros alumnos.
Accede a la última tecnología
Herramientas y librerías para que estudiarás: Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL, MongoDB
Obtén los certificados en Natural Language Processing y en Machine Learning Foundations de la AWS Academy
Accede a masterclasses exclusivas impartidas por profesionales y expertos del sector que trabajan en empresas referentes
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Formamos profesionales excelentes: el 88% del alumnado tiene empleo en menos de 18 meses.
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Para aprender machine y deep learning, ciclo de vida de los modelos AI…y desarrollar tu Proyecto.
64%
Las vacantes para especialistas en IA crecen un 64%.
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.
Testimoniales
El Plan del Estudios del Máster en Inteligencia Artificial contiene asignaturas para aprender sobre Machine Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y sistemas inteligentes entre otros a través de casos reales. Los alumnos adquirirán los conocimientos técnicos y prácticos necesarios para liderar proyectos basados en el aprendizaje automático y los modelos de inteligencia de las máquinas.
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:
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:
El módulo se centra en capacitar a las máquinas para interpretar y comprender información visual. Se revisarán técnicas que profundizarán en:
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.
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.
Adquirir experiencia después de lo aprendido en tu titulación, es la mejor forma de entrar en el mercado laboral. Te ayudamos a conseguirlo con nuestro acuerdo de colaboración con empresas punteras del sector que te ayudaran a abrirte las puertas del mercado laboral. El 88% de nuestros alumnos logran un empleo en menos de 18 meses.
Los estudiantes del Máster en Inteligencia Artificial se convierten en un perfil cualificado con una alta demanda profesional en ámbitos relacionados con desarrollo de nuevos productos, servicios y mercados como el de las Tecnologías de la Información.
En su estudio Empleos Emergentes 2021, LinkedIn ha recopilado cuáles son los perfiles tecnológicos que están irrumpiendo con mayor fuerza en el actual mercado laboral y los especialistas en Inteligencia Artificial se encuentran a la cabeza. Es más, en 2021 el número de estos profesionales ha crecido en torno al 64 % con respecto al año pasado.
Comienza tu futuro en la Universidad Europea
Elegir qué estudiar es una de las decisiones más importantes, por ello disponemos de un proceso y un equipo asesor que te ayudará a guiarte en este camino.
En 3 pasos puedes convertirte en alumno de la Universidad Europea.
1
Inicia tu proceso llamando a 917407272 o solicita información y nuestros asesores se pondrán en contacto contigo.
2
Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.
3
Entrega la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.
El máster está enfocado a estudiantes con el siguiente perfil de ingreso:
Conoce las instalaciones y descubre por qué la Universidad Europea está hecha para ti.
El 60% de los profesores que imparten este máster son doctores.
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.