Descripción general
El Máster Universitario en Inteligencia Artificial tiene como objetivo dotarte de un amplio y completo conjunto de habilidades enmarcadas dentro de los distintos campos del área de la IA, principalmente el aprendizaje automático o machine learning, la optimización computacional y el razonamiento difuso. Gracias a un plan de estudios vanguardista, desarrollado por un área con gran trayectoria en la formación de Tecnologías Emergentes; y un claustro formado por destacados profesionales en activo e investigadores en la materia; adquirirás las herramientas, conocimientos, y habilidades necesarias para poder aprovechar las oportunidades que la revolución IA te ofrece. Un programa diseñado para que te conviertas en un profesional de perfil altamente demandado por las empresas y organizaciones científicas, y capacitado para operar en la vanguardia del cambio tecnológico.
Salidas profesionales
- Machine Learning engineer
- Desarrollador de Software para soluciones de IA
- Ingeniero especialista en Visión Artificial
- Desarrollador de algoritmos para IA
- Ingeniero en procesamiento de Lenguaje Natural
- Investigador de Inteligencia Artificial
Perfil de acceso
El perfil de ingreso a la Máster en Inteligencia Artificial será un perfil tecnológico procedente de titulaciones técnicas interesado en los últimos avances en el área de la computación y la automatización.
Dado que los fundamentos que sustentan las técnicas en inteligencia artificial tienen un marcado carácter matemático, se recomienda que el alumno tenga una inclinación favorable a dicha rama, además de experiencia en cualquier lenguaje de programación deseado, así como aptitudes en el manejo de herramientas informáticas.
Se requiere que los alumnos estén en posesión de un título universitario (grado, diplomatura, licenciatura, ingeniería, ingeniería técnica) en alguna de las titulaciones que se detallan a continuación:
- Grado en Ciencia de Datos, Grado en Data Science o equivalente.
- Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Informática
- Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.
Adicionalmente, se aceptarán alumnos de las siguientes titulaciones, condicionado a la superación de diferentes complementos formativos.
- Grado/Licenciatura/diplomatura del área de matemáticas o física (o equivalente).
- Grado / Ingeniería/ Ingeniería Técnica del área de la Ingeniería no vinculada a las TIC.
¿Qué hace a este máster único?
- Metodología flexible, con clases virtuales en vivo.
- Exámenes y tesis de fin de título virtual.
- Una fuerte base teórico-matemática que te permitirá entender los fundamentos que sustentan las técnicas más avanzadas en el desarrollo de aplicaciones
- Un plan de estudio vanguardista actualizado que te asegura un contenido totalmente acorde a la realidad del desarrollo tecnológico.
- Conseguirás el dominio de las diferentes disciplinas de la Inteligencia Artificial: Machine Learning, Optimización Computacional y Razonamiento Difuso.
- Te familiarizarás con las herramientas y librerías de software utilizadas en la industria: Python, TensorFlow, Keras, MLflow SciPy (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), Anaconda, Jupyter notebook, Google Colaboratory, AWS.
- Practicarás con bases de datos reales para la realización de casos prácticos.
- Adquirirás la capacidad para seguir los avances tecnológicos en el área y formar parte de ellos.
- Podrás participar en seminarios impartidos por profesionales de empresas como Inbenta, CVBLab o Intelygenz.
- Tu formación incluirá las aplicaciones más innovadoras en el mundo actual: chatbot, conducción autónoma, reconocimiento de voz, visión artificial, robótica
- Tendrás la posibilidad de aplicar tu Tesis Fin de Maestría a tus propias necesidades e intereses profesionales.
Tendrás la oportunidad de cursar prácticas extracurriculares
Plan de estudios
| Asignatura | Tipo | ECTS |
| Python para la Inteligencia Artificial | Obligatoria | 6 |
| Matemáticas para la Inteligencia Artificial | Obligatoria | 6 |
| Algoritmos de optimización | Obligatoria | 6 |
| Aprendizaje Supervisado | Obligatoria | 6 |
| Razonamiento Aproximado | Obligatoria | 6 |
| Aprendizaje No Supervisado | Obligatoria | 6 |
| Redes neuronales y Deep Learning | Obligatoria | 6 |
| Aprendizaje por refuerzo | Obligatoria | 6 |
| Trabajo de fin de máster | Obligatoria | 12 |
DURACIÓN: 60 ECTS
MODALIDAD: Online
TITULACIÓN: Propia
LENGUA DE TRABAJO: Español