Conviértete en el perfil profesional con más futuro y más buscado por las empresas que más invierten en IA como Google, Amazon, Oracle, IBM, Microsoft, entre otros.
-50% Descuento en la reserva de plaza para el curso 27/28. ¡Solo hasta el 30 de noviembre!
Master Inteligencia Artificial (IA) en Valencia
Título oficial emitido por Universidad Europea de Valencia
| Presencial | Clases en Español | Valencia | 12 meses, 60 ECTS | Inicio: 16 oct. 2026 | Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño |
El Máster en Inteligencia Artificial o Máster en IA en Valencia es un programa de postgrado diseñado para que adquieras una visión integral de la Inteligencia Artificial y desarrolles habilidades clave en Machine Learning y sistemas inteligentes. Dado el enfoque técnico del programa, es necesario contar con conocimientos en programación, especialmente en Python. Esto garantizará que puedas seguir con éxito los contenidos del máster y aprovechar al máximo la formación.
Una de las grandes ventajas de este máster que impartimos en la Universidad Europea de Valencia es que te brinda la posibilidad de formarte para la certificación AWS Certified AI Practitioner, que valida los conocimientos más demandados sobre inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) e IA generativa. Aprenderás conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural (NLP), redes neuronales y visión por computadora. Adquirirás conocimientos sobre tecnologías punteras como Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL y MongoDB, de la mano de profesionales en activo y a través de experiencias basadas en casos reales de multinacionales de primer nivel.
Además, este Máster en IA se distingue por incorporar un enfoque ético y de ciberseguridad, asegurando que los estudiantes desarrollen modelos de IA con responsabilidad y conciencia ética.
Tras finalizar tu Máster en IA, podrás liderar proyectos de inteligencia artificial de manera efectiva en sectores como la salud, logística, ingeniería entre otros.
*Matriculación abierta para el curso 26/27 hasta el 27 de noviembre.
Título de máster oficial
Este máster es oficial y está reconocido en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). Se puede reconocer o registrar por el MEN de Colombia, la SENESCYT de Ecuador, o la SUNEDU de Perú, además de en muchos otros países.
90%
Más del 90% de nuestros estudiantes ha obtenido empleo en menos de 12 meses tras finalizar los estudios.
100%
El claustro está compuesto por profesionales de prestigio en activo que combinan su profesión con la docencia.
4
Te prepara para las 4 certificaciones profesionales más demandadas.
100%
100% prácticas en empresa incluidas dentro del programa del máster.
Así será tu experiencia
Herramientas
Durante el máster trabajarás con:
Actividades destacadas
Masterclasses con profesionales del sector
En el módulo de IA para la Sociedad y la Empresa, el programa trae al aula a profesionales que trabajan con IA en sectores como salud, industria, finanzas o consultoría. No son ponencias teóricas: son conversaciones con personas que están resolviendo problemas reales con estas herramientas, y que comparten cómo lo hacen.
Encuenstros NOW - Forum Europeo de IA
Cada noviembre, el máster se suma al Forum Europeo de IA organizado por Encuentros NOW en Alicante. Un evento que año tras año reúne a investigadores, empresas e instituciones de toda Europa para debatir hacia dónde va la inteligencia artificial y cómo está cambiando ya la forma en que trabajamos, investigamos y decidimos.
Testimoniales
Ernesto Armada
Co-Director del Máster en Inteligencia Artificial
Más de 15 años de experiencia en el sector de IT, trabajando en empresas como Hewlett Packard, Mercadona, PFS Group y NTT Data.
Víctor Yeste
Co-Director del Máster en Inteligencia Artificial
Más de 20 años de experiencia liderando proyectos online. Actualmente investigando en procesamiento de lenguaje natural y machine learning aplicado de forma transversal.
Plan de estudios
A lo largo del Máster Universitario en Inteligencia Artificial adquirirás una formación progresiva, práctica y orientada a la aplicación real de la IA en entornos profesionales y de investigación. El plan de estudios está diseñado para que avances desde los fundamentos del Data Science y el Machine Learning hasta el desarrollo de soluciones avanzadas en deep learning, IA generativa, visión por computador y aplicaciones en empresa y ciberseguridad, integrando los conocimientos en un proyecto final alineado con los retos actuales del sector.
Estructura del plan de estudios del Máster en Inteligencia Artificial
Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
Introducción al Data Science y a la Inteligencia Artificial | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
Machine Learning: Aprendizaje Supervisado, No supervisado y Reforzado | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
Redes Neuronales y Deep Learning | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
IA Generativa: Sistemas Abiertos y Sistemas Propietarios | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
Procesamiento del Lenguaje Natural | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
Computer Vision | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
IA en Ciberseguridad | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
IA para la Sociedad y la Empresa | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
Prácticas académicas externas | 6 | OPTATIVA | Español (es) |
Metodología de la Investigación | 6 | OPTATIVA | Español (es) |
Trabajo fin de grado / máster | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
Lo que aprenderás semestre a semestre
1
Primer semestre
- Construirás una base sólida en Data Science e Inteligencia Artificial
Comprenderás los fundamentos del análisis de datos, los principales paradigmas de la IA y su aplicación en problemas reales, asentando las bases matemáticas, conceptuales y prácticas del campo. - Dominarás los principales enfoques de Machine Learning
Aprenderás a diseñar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, seleccionando algoritmos adecuados según el tipo de problema y el contexto de negocio o investigación. - Trabajarás con redes neuronales y Deep Learning
Desarrollarás modelos basados en deep learning para tareas complejas, comprendiendo arquitecturas, procesos de entrenamiento y técnicas de optimización utilizadas en aplicaciones reales de IA avanzada. - Aplicarás IA generativa en entornos profesionales
Explorarás el uso de sistemas de IA generativa, tanto de código abierto como propietarios, aprendiendo a integrarlos en flujos de trabajo reales, evaluar sus capacidades, riesgos y limitaciones, y diseñar soluciones basadas en modelos generativos. - Aprenderás a desarrollar soluciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Serás capaz de crear sistemas que comprendan, analicen y generen lenguaje natural: clasificación de textos, análisis de sentimientos, extracción de información y uso de modelos de lenguaje en casos de uso empresariales y sociales.
2
Segundo semestre
- Diseñarás sistemas de Computer Vision aplicados
Aprenderás a desarrollar soluciones de visión por computador para el análisis de imágenes y vídeo, aplicando técnicas de detección, clasificación y reconocimiento en contextos industriales, sanitarios o de servicios. - Aplicarás la Inteligencia Artificial en ciberseguridad
Comprenderás cómo utilizar modelos de IA para la detección de amenazas, anomalías y fraudes, así como para el refuerzo de la seguridad de sistemas, redes y aplicaciones en entornos reales. - Conectarás la IA con la empresa y la sociedad
Analizarás el impacto de la Inteligencia Artificial en los modelos de negocio, la toma de decisiones y los procesos organizativos, incorporando criterios éticos, regulatorios y de responsabilidad social en el diseño de soluciones. - Elegirás tu orientación: prácticas profesionales o investigación aplicada
Podrás optar por realizar prácticas académicas externas en empresas del sector, aplicando la IA en contextos reales, o por Metodología de la Investigación, orientándote a perfiles más académicos o de I+D+i y preparando el acceso a doctorado. - Trabajo Fin de Máster (TFM)
Integrarás todos los conocimientos adquiridos en un proyecto aplicado o de investigación, desarrollando una solución completa en IA (modelo, sistema o prototipo funcional) que demuestre tu capacidad para abordar retos reales del ámbito tecnológico, empresarial o científico.
Más información
Calendario de implantación del título
El Máster Universitario en Inteligencia Artificial se ha comenzado a impartir en la Universidad Europea de Valencia en el curso académico 2026/2027.
Plazas de nuevo ingreso
130 plazas: 30 plazas presenciales y 100 plazas en modalidad virtual.
Resultados del proceso de formación y de aprendizaje del título
Conocimientos
- CON01 - Describir ideas de proyecto en el ámbito de la inteligencia artificial y la ciencia de datos mediante el uso de técnicas avanzadas.
- CON02 - Reconocer la complejidad y las fases de preparación de datos, modelado y visualización de información en soluciones tecnológicas basadas en la inteligencia artificial.
- CON03 - Identificar los principales modelos de aprendizaje automático y detección de anomalías, así como su aplicación práctica en diferentes casos de uso que requieren automatización.
- CON04 - Identificar los principales modelos computacionales de procesamiento del lenguaje natural, de tratamiento de imágenes y de ciberseguridad.
- CON05 - Describir la complejidad y las fases de desarrollo de soluciones tecnológicas basadas en la inteligencia artificial.
Competencias
- CP01 - Analizar y descomponer los complejos fundamentos matemáticos y estadísticos de la optimización computacional.
- CP02 - Aplicar las técnicas de modelado, ingesta, almacenamiento, procesado, análisis y visualización de datos en el ámbito del Data-Mining.
- CP03 - Dominar el uso de las librerías informáticas y herramientas más comunes en el ámbito de la Inteligencia Artificial y Data Science.
- CP04 - Evaluar y seleccionar la solución basada en inteligencia artificial más acorde a un caso de uso concreto que aseguren el rigor de los resultados y el control de los errores cometidos por el sistema de inteligencia artificial.
- CP05 - Examinar e interpretar los resultados de una evaluación obtenidos de cualquier modelo predictivo o algoritmo basado en Inteligencia Artificial.
- CP06 - Aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural, visión por computador y/o ciberseguridad en la resolución de problemas en el ámbito empresarial.
- CP07 - Analizar y evaluar las implicaciones legales, morales y éticas, en lo referente al uso de la Inteligencia Artificial.
- CP08 - Analizar todo el contexto asociado a problemas reales de ingeniería, identificando las posibles soluciones tecnológicas en el ámbito de la inteligencia artificial más adecuadas a la vez que se consideran los más altos estándares éticos, sociales y de respeto a la legalidad vigente.
- CP09 - Gestionar la puesta en marcha y el ciclo de vida de modelos predictivos en fase de producción de una empresa.
- CP10 - Integrar los conocimientos, habilidades y competencias adquiridas a través de la participación en proyectos reales en empresas.
- CP11 - Elaborar, exponer y defender un trabajo original de manera pública e individual ante un tribunal universitario, de aplicación industrial o iniciación a la investigación, en el área de la inteligencia artificial.
- CP12 - Mostrar comportamientos éticos y compromiso social y medioambiental en el desempeño de las actividades de una profesión, así como sensibilidad a la desigualdad y a la diversidad.
Habilidades
- HAB01 - Transmitir mensajes (ideas, conceptos, argumentos), tanto de forma oral como escrita, alineando de manera estratégica los intereses de los distintos interlocutores.
- HAB02 - Planificar las tareas aprovechando los recursos, el tiempo y las competencias de manera óptima.
- HAB03 - Interpretar de forma crítica y rigurosa los resultados científico-técnicos obtenidos al aplicar algoritmos de inteligencia artificial.
- HAB04 - Organizar el trabajo de forma independiente, favoreciendo el aprendizaje autónomo.
- HAB05 - Diseñar soluciones ingenieriles utilizando tecnologías, herramientas, dispositivos y las plataformas de inteligencia artificial más adecuadas a cada problema planteado.
- HAB06 - Desempeñar profesionalmente las capacidades desarrolladas en proyectos complejos de inteligencia artificial, trabajando en equipo y manteniendo una interlocución adecuada y enriquecedora con colaboradores provenientes de otras disciplinas.
- HAB07 - Comunicar de forma efectiva y ejecutiva tanto el progreso de los proyectos tecnológicos como los resultados obtenidos.
- HAB08 - Utilizar las tecnologías de la información y de la comunicación para la búsqueda y análisis de datos, la investigación, la comunicación y el aprendizaje.
Perfil de egreso
El Máster en Inteligencia Artificial se orienta a desarrollar las competencias necesarias para formar a expertos en enfrentar los diferentes desafíos del campo de la IA, con habilidades prácticas y una sólida comprensión de las necesidades y expectativas del sector.
Los egresados del programa estarán preparados para desempeñar roles clave en diversos sectores, incluyendo:
- Desarrollador de IA: Capaz de diseñar, implementar y optimizar algoritmos y sistemas de inteligencia artificial para resolver problemas complejos en distintas áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computador, y el aprendizaje automático.
- Científico de Datos: Habilitado para analizar y gestionar grandes volúmenes de datos, aplicar técnicas de machine learning y big data para extraer insights significativos y desarrollar modelos predictivos.
- Ingeniero de Machine Learning: Especializado en el desarrollo y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la implementación y ajuste de algoritmos avanzados.
- Especialista en IA en Ciberseguridad: Capaz de aplicar técnicas de inteligencia artificial para detectar, prevenir y mitigar amenazas cibernéticas, mejorando la seguridad y protección de sistemas informáticos.
- Consultor de IA: Preparado para asesorar a organizaciones en la integración y uso estratégico de tecnologías de inteligencia artificial, ayudando a optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones.
- Investigador en IA: Con competencias para llevar a cabo investigaciones avanzadas en el campo de la inteligencia artificial, contribuyendo al desarrollo de nuevas técnicas y aplicaciones.
- Gestor de Proyectos de IA: Capaz de liderar proyectos de implementación de inteligencia artificial, coordinando equipos multidisciplinarios y asegurando el cumplimiento de los objetivos del proyecto.
- Emprendedor en Tecnología de IA: Equipado con el conocimiento y habilidades necesarias para iniciar y gestionar empresas tecnológicas centradas en soluciones de inteligencia artificial.
Estos perfiles reflejan la versatilidad y el amplio espectro de aplicaciones de la inteligencia artificial. La formación integral que proporciona el programa garantiza que los egresados no solo posean conocimientos técnicos avanzados, sino también habilidades de liderazgo, comunicación y gestión de proyectos, esenciales para el éxito en el mercado laboral actual.
Prácticas profesionales
El programa formativo ofrece la posibilidad al estudiante de elegir entre dos materias de 6 ECTS, Prácticas Académicas Externas o Metodología de la Investigación, que complementarán su formación especializada bien en el ámbito de la profesión o bien en el de la investigación. Las prácticas académicas externas se realizarán de manera presencial en el centro de prácticas. En el caso de que el estudiante elija la opción investigadora, previamente a su inicio, el estudiante habrá efectuado por escrito una propuesta a la dirección del máster, debidamente justificada, expresando sus intereses particulares y el trabajo académico desarrollado durante el máster hasta la fecha. Además, proporcionará su currículo personal y una carta de motivación.
Incorporación del estudiante al centro de prácticas y evaluación de su trabajo en la práctica:
Una vez que el estudiante ha recibido por escrito la notificación del sitio donde deberá realizar las prácticas, se pondrá en contacto con el tutor académico responsable de las prácticas. El tutor académico le informará de sus responsabilidades, derechos y deberes. Además, le pondrá en contacto con el profesional de la empresa o institución donde realizará su práctica, tutor externo, para que coordine de forma pormenorizada su colaboración.
Valoración del trabajo de los estudiantes:
La evaluación del trabajo de los estudiantes en las prácticas académicas externas es responsabilidad principalmente del tutor académico y del tutor externo, teniendo siempre en cuenta las observaciones y calificaciones que obtenga el estudiante en cada una de las actividades que realice en la empresa.
Previamente se habrá sugerido a la empresa que establezca un mínimo de 5 y un máximo de 8 actividades asociadas a las competencias que la empresa tenga asimiladas para sus empleados en sus planes de carrera y de valoración por objetivos.
Las actividades serán coordinadas por el tutor académico responsable de las prácticas académicas externas de la universidad que estará en coordinación con el tutor externo, responsable directo del estudiante en la empresa para la práctica profesional. El tutor académico actúa a la vez como tutor del estudiante para cualquier duda o inquietud profesional que pueda plantearse.
Tanto el tutor académico como el tutor externo serán responsables de emitir el informe de evaluación, el cual se distribuirá de la siguiente forma:
- El tutor externo de prácticas remitirá un informe al tutor académico a través de la rúbrica de evaluación.
- El tutor académico evaluará la actividad práctica del alumno de dos maneras. Por un lado, llevará a cabo la valoración de la memoria escrita y por otro, emitirá un informe a través de la rúbrica de evaluación.
La valoración de estas actividades se incluye en la ficha de la materia de Practicas Académicas Externas.
Presentación de la memoria de prácticas académicas externas:
Al finalizar las prácticas académicas externas obligatorias, cada estudiante deberá presentar una memoria donde se enumerarán todas las responsabilidades asumidas y los resultados conseguidos. Analizará su desempeño, destacando los aciertos y los posibles errores que puedan haberse cometido. Además, se deberá aportar una discusión o comentarios sobre los temas tratados y en los que cada estudiante tratará de aportar ideas innovadoras y críticas constructivas que permitan compartir conjuntamente las distintas experiencias profesionales vividas. Al final de este documento, el estudiante debe incluir las conclusiones y un comentario valorando la utilidad de la actividad, así como el trabajo de los profesionales con los cuales ha realizado las practicas.
Valoración y calificación de la memoria:
El responsable de la evaluación de la memoria de prácticas es el tutor académico a cargo de las prácticas académicas externas, para ello contará con la colaboración de profesores expertos en cada área específica.
Empresas colaboradoras
Empleabilidad
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.
Salidas profesionales del Máster en Inteligencia Artificial
El Máster Universitario en Inteligencia Artificial te prepara para desarrollar soluciones basadas en datos y aplicar la IA a problemas reales. Podrás trabajar en empresas tecnológicas, consultoras, departamentos de innovación o centros de investigación, en sectores como salud, finanzas, industria o logística. Estas son algunas de las principales salidas profesionales:
Especialista en Inteligencia Artificial o Ingeniero de IA
Diseña, entrena y pon en marcha de modelos de machine learning, deep learning e inteligencia artificial generativa.
Data Scientist o Técnico de Datos
Analiza de grandes volúmenes de información para encontrar patrones, realizar predicciones y facilitar la toma de decisiones.
Consultor de IA y Transformación Digital
Identifica de casos de uso y asesoramiento a empresas que quieran incorporar la inteligencia artificial a sus procesos.
Especialista en IA aplicada
Desarrolla de soluciones para ámbitos como salud, finanzas, industria, logística, marketing, ciberseguridad o smart cities.
Especialista en IA Generativa
Crea e integra asistentes, aplicaciones y herramientas basadas en modelos generativos, tanto abiertos como propietarios.
Investigador o Emprendedor en Tecnologías de IA
Participa en proyectos de investigación, iniciativas de I+D+i o creación de productos y empresas basados en inteligencia artificial.
Admisiones
Comienza tu futuro en 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 un alumno de Universidad Europea.
1
Pruebas de acceso
Inicia tu proceso llamando a 961113845 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 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 Universidad Europea.
Perfil de ingreso
Se indican a continuación los perfiles de ingreso que van a ser considerados como adecuados en la fase de admisión.
El Máster está enfocado a estudiantes con el siguiente perfil de ingreso:
Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Ciencia de datos, Informática y Computación y afines, o Ingeniería de Telecomunicación y afines:
- Grado en Ingeniería en Informática
- Grado en Bioinformática y Datos Masivos (Big Data)
- Grado en Ingeniería Informática - Ingeniería de Computadores
- Grado en Ingeniería Informática - Sistemas de Información
- Grado en Ingeniería Informática - Tecnologías Informáticas
- Grado en Ingeniería Informática Biomédica
- Grado en Ingeniería Informática de Gestión y Sistemas de Información
- Grado en Ingeniería Informática en Computación
- Grado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Computadores
- Grado en Ingeniería Informática en Ingeniería del Software
- Grado en Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información
- Grado en Informática Industrial y Robótica
- Grado en Matemáticas e Informática
- Grado en Matemáticas Aplicadas a la Ingeniería de Software
- Grado en Análisis de Datos en la Empresa
- Grado en Analítica de Datos Aplicada a los Negocios
- Grado en Ciencia de Datos Aplicada
- Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
- Grado en Ciencia de Datos
- Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
- Grado en Datos y Analítica de Negocio
- Grado en Gestión Empresarial Basada en el Análisis De Datos (Business Analytics)
- Grado en Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos
- Grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos
- Grado en Ingeniería y Sistemas de Datos
- Grado en Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos
- Grado en Matemática Computacional y Analítica de Datos
- Grado en Matemáticas y Ciencia de Datos
- Grado en Bioinformática
- Grado en Ciencias y Tecnologías de Telecomunicación
- Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación
- Grado en Ingeniería de Redes de Telecomunicación
- Grado en Ingeniería de Sistemas Audiovisuales
- Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
- Grado en Ingeniería de Sistemas y Servicios de Telecomunicaciones
- Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
- Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación
- Grado en Ingeniería Electrónica de Telecomunicación
- Grado en Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación
- Grado en Ingeniería Telemática en Telecomunicación
- Grado en Tecnología Digital y Multimedia
También incluye a los siguientes grupos de perfiles de ingreso siempre y cuando acrediten el siguiente nivel competencial:
- Conocimientos básicos de análisis de datos y estadística descriptiva.
- Conocimientos básicos de bases de datos y entornos de programación.
- Ser capaz de escribir, depurar, ejecutar y evaluar el funcionamiento de un programa de ordenador utilizando un lenguaje de programación conocido.
- Ser capaz de leer, analizar e interpretar correctamente el código fuente de un pequeño programa escrito por otra persona usando un lenguaje de programación conocido por el alumno.
- Ser capaz de leer pequeños fragmentos de código fuente en un lenguaje de programación no conocido e interpretar el posible funcionamiento del programa.
- Suficiente dominio del idioma inglés como para leer e interpretar correctamente manuales técnicos y poder hacer consultas en foros especializados.
Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de las ingenierías de la rama industrial, ingenierías transdisciplinares y afines:
- Grado en Informática Industrial y Robótica
- Grado en Ingeniería Industrial
- Grado en Ingeniería de Diseño Industrial
- Grado en Ingeniería de Diseño Industrial y Desarrollo de Productos
- Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales
- Grado en Ingeniería de Organización Industrial
- Grado en Ingeniería de Sistemas Industriales
- Grado en Ingeniería Eléctrica (Rama Industrial)
- Grado en Ingeniería Electrónica Industrial
- Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
- Grado en Ingeniería Química Industrial
- Grado en Ingeniería Mecánica (Rama Industrial)
- Grado en Ingeniería Robótica Industrial
- Grado en Ingeniería Física
- Grado en Ingeniería Física Aplicada
- Grado en Ingeniería Física y Matemática
- Grado en Ingeniería Matemática y Física
- Grado en Ingeniería Multimedia
Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines:
- Grado en Física
- Grado en Física Computacional
- Grado en Física e Instrumentación Espacial
- Grado en Estadística
- Grado en Estadística Aplicada
- Grado en Estadística Empresarial
- Grado en Estadística y Empresa
- Grado en Matemáticas y Estadística
- Grado en Matemáticas Aplicadas
- Grado en Matemáticas Aplicadas a la Ingeniería de Software
Requisitos de acceso
En lo referente al acceso al Máster, se atenderá a lo establecido en el artículo 18 del RD 822/2021, por el que se establece la normativa básica de los procedimientos de acceso y admisión a las enseñanzas universitarias oficiales de Máster Universitario.
3.1.1.1. Criterios de acceso
Para el acceso al máster se exige al estudiante el requisito legal conforme a lo previsto en el art. 18.1 y 18.2 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad:
- Estar en posesión de un título universitario oficial de graduada o graduado español o equivalente, o en su caso disponer de otro título de máster universitario, o títulos del mismo nivel que el título español de Grado o Máster expedidos por universidades e instituciones de educación superior de un país del EEES que en dicho país permita el acceso a los estudios de Máster.
- Estar en posesión de títulos procedentes de sistemas educativos que no formen parte del EEES, que equivalgan al título de grado, sin necesidad de homologación del título, pero sí de comprobación por parte de la universidad del nivel de formación que implican, siempre y cuando en el país donde se haya expedido dicho título permita acceder a estudios de nivel de postgrado universitario. En ningún caso el acceso por esta vía implicará la homologación del título previo del que disponía la persona interesada ni su reconocimiento a otros efectos que el de realizar los estudios de Máster.
Ven a conocer el campus
Conoce las instalaciones y descubre por qué la Universidad Europea está hecha para ti.
Claustro
El claustro de este Máster Universitario cuenta con un 54,6% de doctores.
Nuestro profesorado
Has visto de 9 resultados
Cuadro de coordinación
Excelencia avalada por los mejores
Top 5 Universidades Privadas Españolas
Top 100 universidades del sur de Europa
Compromiso real con la sostenibilidad
Preguntas Frecuentes
¿Qué implica especializarse en un Máster de Artificial Intelligence?
Especializarse en Inteligencia Artificial implica una base sólida en matemáticas y estadísticas, habilidades avanzadas de programación, especialmente en Python y el dominio de bibliotecas como TensorFlow y PyTorch. Es esencial comprender los principios de Machine Learning y Deep Learning, así como tener conocimientos éticos y de ciberseguridad. La combinación de estas habilidades permite a los profesionales abordar proyectos de IA de manera integral, desde la implementación de algoritmos hasta consideraciones éticas y de seguridad. Si deseas especializarte en este campo descubre nuestro Máster en Inteligencia Artificial impartido en la Universidad Europea de Valencia.
¿Cuáles son las oportunidades profesionales después de estudiar nuestro Máster en IA?
Tras estudiar el Máster en Inteligencia Artificial, descubrirás amplias oportunidades profesionales. Podrás convertirte en un Ingeniero de Machine Learning, aplicar tus habilidades como Científico de Datos para analizar grandes conjuntos de datos, desarrollar Software de Inteligencia Artificial, o explorar otras áreas especializadas que requieran expertise en IA. Estas oportunidades se extienden a sectores diversos como salud, finanzas y tecnología, ofreciendo un panorama laboral versátil y en constante crecimiento
¿Qué tecnologías y herramientas se aprenderán durante el Máster en Inteligencia Artificial?
Durante este Máster en Artificial Intelligence aprenderás tecnologías clave como Anaconda y Python, junto con bibliotecas fundamentales como Keras, TensorFlow, Pandas y Scikit-learn. Además, explorarás herramientas para el manejo eficiente de datos, como MapReduce, y bases de datos como MySQL y MongoDB. Este enfoque integral te proporcionará las habilidades necesarias para destacar en el campo de la Inteligencia Artificial.
¿Cuál es la duración y la estructura del programa de estudio del Máster en Inteligencia Artificial?
El Máster de Inteligencia Artificial tiene una duración de 9 meses y sigue una estructura distribuida en 11 módulos. Inicia con una introducción general, avanzando luego en módulos específicos como Análisis de Datos, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural y Ética. La formación concluye con proyectos profesionales, prácticas en empresa y un Trabajo Fin de Máster, garantizando una combinación de teoría y aplicación práctica a lo largo del curso.
¿Cómo afectará la Inteligencia Artificial a diferentes industrias?
La Inteligencia Artificial está transformando industrias clave como salud, logística, industria, educación y finanzas. Desde diagnósticos médicos precisos hasta la optimización de la cadena de suministro, la IA impulsa la eficiencia, automatización y toma de decisiones informada, redefiniendo el panorama industrial y potenciando la innovación.
¿El programa incluye prácticas profesionales o proyectos reales?
Sí, el programa incluye prácticas académicas externas optativas (6 ECTS) que te permitirán aplicar los conocimientos adquiridos en un entorno profesional real.