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Domina la Inteligencia Artificial aplicada, desde su aplicación hasta su creación, programa y diseña arquitecturas profundas de la mano de los lenguajes de programación más demandados del mercado.
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Al finalizar el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada, el alumno será capaz de diseñar, entrenar, validar y desplegar soluciones de inteligencia artificial utilizando herramientas de vanguardia como Python, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face.

Será capaz de implementar modelos supervisados y no supervisados, diseñar arquitecturas profundas, entrenar modelos de lenguaje y visión artificial, construir agentes inteligentes y desplegar sistemas productivos mediante prácticas de MLOps, con criterios de eficiencia, explicabilidad y cumplimiento normativo.

Además, dominará tanto los enfoques conexionistas (Machine Learning y Deep Learning) como los simbólicos (razonamiento lógico, planificación automática y agentes), lo que le permitirá abordar retos multidisciplinarios de IA . El enfoque ético, trazable y responsable del máster garantiza que los egresados puedan aplicar IA de manera segura, sostenible y alineada con las normativas vigentes.


El máster incorpora un paquete tecnológico actualizado y orientado al mercado laboral, basado en herramientas Open Source, entornos colaborativos y soluciones escalables. Entre ellas destacan:

Frameworks y bibliotecas de IA
Plataformas en la nube y DevOps
Procesamiento del lenguaje natural
Visión artificial
IA explicable y ética
MLOps y automatización
Estas tecnologías permiten al alumno enfrentar proyectos reales de forma integral, desde la programación hasta la producción, con estándares profesionales


QUÉ CONSIGUES CON ESTE MÁSTER

Con este máster dominarás el desarrollo e implementación de soluciones de inteligencia artificial, especializándote en el diseño de modelos avanzados, sistemas de visión artificial y procesamiento de lenguaje natural, así como en el despliegue de sistemas productivos mediante MLOps. La inteligencia artificial aplicada es esencial para garantizar la innovación tecnológica, la eficiencia en procesos empresariales, la creación de valor y el cumplimiento normativo en entornos digitales

Comprende y aplica las ramas fundamentales de la inteligencia artificial, incluyendo machine learning, deep learning, NLP, visión por computador y planificación automática, así como sus implicaciones éticas, sociales y regulatorias.

Diseña e implementa modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, incluyendo técnicas de clustering, reducción de dimensionalidad y aprendizaje por refuerzo, evaluando su rendimiento con rigor técnico.

Domina el entrenamiento y validación de redes neuronales profundas, aplicadas al análisis de datos estructurados, imágenes y secuencias, mediante el uso de frameworks avanzados.

Crea sistemas basados en IA simbólica, incluyendo agentes inteligentes, planificación automática y representación del conocimiento mediante sistemas expertos y lógica computacional.

Desarrolla competencias para abordar problemas de visión por computador, aplicando arquitecturas convolucionales (CNN), técnicas de detección y segmentación de imágenes, así como el uso de modelos preentrenados.

Conoce las habilidades prácticas en programación con Python, para construir algoritmos de inteligencia artificial mediante el uso de librerías especializadas.

Trabaja con modelos de procesamiento de lenguaje natural, comprendiendo su estructura y aplicabilidad en tareas como clasificación de texto, análisis de sentimiento y generación automática de lenguaje.

Destaca las metodologías necesarias para desplegar y mantener modelos de IA en entornos productivos, utilizando herramientas de MLOps, contenedores, APIs y plataformas cloud, asegurando la escalabilidad, trazabilidad y gobernanza de los sistemas.

Titulación que se obtiene:

Nuestros Máster están respaldados por la comunidad académica internacional, las asociaciones profesionales y de la industria y más de 15 años de experiencia EADIC en la formación de calidad.

Certificaciones:
EADIC está avalado por AENOR, ISO y CertiProf como Accredited Trainer Partner. Por eso, al cursar este máster obtendrás certificaciones, habilitaciones y acreditaciones reconocidas a nivel internacional y por las mejores empresas del mundo.Leer menos
PROGRAMA DE ACELERACIÓN DIRECTIVA

MÁSTER EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADALos estudiantes desarrollan un proyecto aplicado que integre el diseño, entrenamiento o despliegue de una solución basada en inteligencia artificial.

MÓDULO 1
Inteligencia Artificial: Ramas, Plataformas y Responsabilidad Tecnológica

• Historia, evolución y ramas principales de la IA Leer más
• Principales enfoques: Machine Learning, Deep Learning, NLP y Robótica
• Ética, regulación y gobernanza en IA
• Herramientas, plataformas y ecosistemas para el desarrollo de IA


MÓDULO 2
Programación, Datos y Aprendizaje Supervisado

• Programación en Python para IA
• Visualización y limpieza de datos
• Algoritmos supervisados de ML
• Optimización y ajuste de hiperparámetros


MÓDULO 3
Aprendizaje No Supervisado y Avanzado

• Algoritmos no supervisados
• Aprendizaje por refuerzo
• AutoML y sistemas híbridos
• Interpretación de modelos y fairness


MÓDULO 4
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

• Redes neuronales artificiales
• Modelos en TensorFlow y PyTorch
• Optimización y regularización en Deep Learning
• Diseño y validación de arquitecturas


MÓDULO 5
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

• Fundamentos y preprocesamiento
• Modelos de lenguaje y Transformers
• Chatbots y asistentes virtuales
• Minería de texto y análisis semántico


MÓDULO 6
Visión Artificial y Reconocimiento de Imágenes

• Fundamentos de visión por computador
• Redes Convolucionales (CNN)
• Detección, segmentación y seguimiento
• Aplicaciones y Transfer Learning


MÓDULO 7
Razonamiento, Agentes y Planificación Automática

• Representación del conocimiento
• Razonamiento lógico y sistemas expertos
• Planificación automática
• Agentes inteligentes y multiagente


MÓDULO 8
Producción, Mantenimiento y Escalado de Modelos (MLOps)

• MLOps y ciclo de vida del modelo
• Despliegue de modelos
• Monitorización y mantenimiento
• Gobernanza y evaluación responsable


MÓDULO 9
Trabajo Fin de Máster

Los estudiantes desarrollan un proyecto aplicado que integre el diseño, entrenamiento o despliegue de una solución basada en inteligencia artificial.Leer menos

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