Máster Online
Inteligencia Artificial Aplicada

✓ Dominarás los principios de la Inteligencia Artificial, abarcando desde conceptos básicos hasta avanzados, para obtener un conocimiento integral.
✓ Identificarás oportunidades de negocio y crearás estrategias para implementar proyectos de IA con éxito, impulsando la innovación en las empresas.
✓ Desarrollarás habilidades avanzadas en Python, Machine Learning, Deep Learning y Generative AI.
✓ Integrarás la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones empresariales, mejorando la eficiencia y efectividad organizacional.
- Beca Disponibles
- Convocatoria Abierta: Febrero, Junio y Octubre
- 74 ECTS
- Doble titulación internacional: oficial + propio europeo
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Características del Máster
En la era digital, la Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta clave que está transformando el mundo empresarial. Nuestro Máster en Inteligencia Artificial Aplicada capacita a ejecutivos y profesionales para liderar la transformación digital en sus organizaciones.
El modelo educativo EDUex ofrece una metodología innovadora que integra tecnología avanzada y pedagogías adaptadas al entorno digital. Este programa forma parte del HUB de Aprendizaje DIGItech, un ecosistema que impulsa la innovación y la colaboración interdisciplinaria.
Los estudiantes adquirirán conocimientos técnicos para identificar oportunidades estratégicas de negocio donde la IA puede optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y generar valor agregado.
También aprenderán a colaborar con equipos multidisciplinarios, utilizando herramientas de análisis de datos, algoritmos de inteligencia artificial y plataformas de machine learning, para liderar iniciativas de IA en sus empresas eficientemente.
Este Máster online no solo formará expertos en la aplicación práctica de la IA, sino también agentes de cambio que impulsan la transformación digital de manera ética y sostenible.
Contar con un Máster en Inteligencia Artificial Aplicada es una inversión estratégica que convierte a los profesionales en líderes visionarios, preparados para enfrentar los desafíos tecnológicos del futuro con confianza, creatividad y un enfoque orientado a resultados.







¿Tienes alguna duda?
Perfil de estudiante

Perfil de Ingreso Recomendado
- Recién graduados en diversas disciplinas interesados en desarrollar competencias en Inteligencia Artificial.
- Profesionales con experiencia que buscan actualizarse y alinearse con las áreas clave de la Inteligencia Artificial.

Competencias adquiridas al finalizar tu Máster
- Ejecución de programas de IA en diferentes áreas y tareas.
- Diseño, implementación y gestión de sistemas de recomendación, optimizando decisiones basadas en datos.
- Uso de técnicas avanzadas de ciencia de datos y aprendizaje automático para analizar, interpretar y extraer valor de los datos.
- Dominio de plataformas y herramientas de IA generativa para crear soluciones y productos innovadores.
- Comprensión integral de las políticas de gestión de datos, garantizando un correcto manejo de los mismos.

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Gracias a la colaboración entre Harvard Business Publishing Education (HBP) y IEP, accede a una formación de calidad que impulsará tu desarrollo profesional.
Te preparamos para obtener las certificaciones
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Generative AI FoundationsEsta certificación te prepara para crear e implementar soluciones prácticas con inteligencia artificial generativa. Te brinda herramientas para optimizar procesos y personalizar experiencias en marketing, desarrollo de productos y servicio al cliente, garantizando un manejo ético de la IA que te destaca como especialista en transformación digital. |
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Opiniones
Metodología
Aprendizaje sencillo, cómodo y eficaz

Entorno virtual avanzado

Enfoque del método del caso

Resolución proactiva de problemas

Práctica en escenarios reales

Con una innovadora plataforma online que permite la realización de ejercicios interactivos y la discusión de casos prácticos para desarrollar las habilidades de gestión y de análisis.

Con recursos de aprendizaje basados en avanzados simuladores empresariales que permiten movilizar el conocimiento y apoyar el emprendimiento entre nuestros alumnos.

Con vídeos explicativos de los profesores en cada módulo que te facilitarán el aprendizaje y te permitirán afianzar mejor los conceptos.

Con Sesiones Virtuales de Repaso, Casos Prácticos Integrales y Masterclass Nuevas Tendencias, que permiten ampliar conocimientos y aportar una visión práctica y aplicada a situaciones reales de las empresas.
Plan de estudios Máster en Inteligencia Artificial Aplicada
Artificial Intelligence (6 ECTS)
Exploraremos diversas disciplinas de la Inteligencia Artificial, como el uso ético de la IA, con ejemplos de aplicaciones en distintos sectores, y se introducen las principales herramientas y plataformas tecnológicas.
- Classical AI
- Modern AI
- Generative AI
- Responsible AI
- AI in Business
- Software and Platforms
Python Programming (6 ECTS)
Los estudiantes adquieren habilidades para escribir código eficiente y modular, dominando el lenguaje clave en Inteligencia Artificial.
- Entorno de desarrollo
- Variables, tipos de datos y operadores
- Estructura de datos
- Entrada y salida de archivos
- Funciones y modularidad
- Clases y métodos
Data Science (6 ECTS)
Los estudiantes analizarán datos utilizando técnicas estadísticas, visualización avanzada y análisis exploratorio de datos univariantes y multivariantes.
- Estadística básica
- Transformación de datos
- Análisis univariante
- Análisis multivariante
- Visualización de datos
- Reducción de la dimensionalidad
Machine Learning (6 ECTS)
Esta asignatura introduce a los estudiantes en los fundamentos de la toma de decisiones automatizada, explorando los algoritmos más comunes, sus pros y contras.
- Conceptos básicos
- Aprendizaje Supervisado
- Aprendizaje No Supervisado
- Aprendizaje Semi-Supervisado
- Aprendizaje por Refuerzo
- Frameworks de desarrollo
Deep Learning (6 ECTS)
Los estudiantes se desarrollarán en redes neuronales avanzadas, como las convolucionales, generativas adversarias y transformers. Además, aprenderán sobre Transfer Learning, que optimiza el aprendizaje al utilizar modelos pre entrenados para tareas específicas.
- Conceptos básicos de redes neuronales
- Frameworks de Deep Learning
- Redes Neuronales Convolucionales
- Redes Generativas Adversarias
- Transfer Learning
- Transformers
Time Series (6 ECTS)
Los estudiantes adquieren habilidades para analizar datos temporales, cubriendo desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de machine learning y deep learning.
- Conceptos básicos de series temporales
- Preparación de datos para análisis de series temporales
- Exploración y visualización de series temporales
- Machine Learning en el contexto de series temporales
- Deep Learning para series temporales
- Aplicaciones
Natural Language Processing (6 ECTS)
Esta materia se enfoca en el procesamiento de lenguaje natural (NLP), abordando desde conceptos básicos hasta la implementación de modelos avanzados con técnicas de atención.
- Introducción a NLP
- Flujo de trabajo con textos
- Representación de textos
- Modelos de texto recurrentes y secuenciales
- Modelos de texto basados en mecanismos de atención
- Aplicaciones
Computer Vision (6 ECTS)
Los estudiantes aprenderán a utilizar redes neuronales para tareas de visión por computadora, como el procesamiento de datos visuales, clasificación de imágenes y detección de objetos.
- Fundamentos de Computer Vision
- Procesamiento de imágenes
- Reconocimiento y clasificación de Objetos
- Yolov 8 y Datasets de entrenamiento
- Servicios de desarrollo
- Aplicaciones
Recommendation Systems (6 ECTS)
Obtendrás una visión teórica y práctica de los motores de recomendación, sus tipos y estrategias de optimización, esencial para comprender la personalización y su impacto en la era digital.
- Fundamentos de Motores de Recomendación
- Tipos de Motores
- Optimizaciones
- Estrategias
- Frameworks de desarrollo
- Aplicaciones
Generative AI (6 ECTS)
Los estudiantes aprenderán a desarrollar aplicaciones para generar textos e imágenes, adaptando modelos según los requisitos del sistema y descubriendo diversas aplicaciones en este campo.
- Fundamentos de la IAG
- Modelos Fundacionales
- Grandes modelos de texto
- Pequeños modelos de texto
- Modelos de generación de imagen
- Aplicaciones
AI Platforms (6 ECTS)
Esta materia se enfoca en la infraestructura necesaria para implementar soluciones de IA a gran escala, abarcando desde la computación en la nube hasta los principales servicios de plataformas como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.
- Computación en la nube
- Arquitectura de referencia
- Principales servicios
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud
Capstone Project (8 ECTS)
El Trabajo fin de Máster es el último paso para obtener el título del programa formativo. Consiste en la realización de un trabajo académico en el que se apliquen o desarrollen conocimientos adquiridos a lo largo del programa formativo.
Solicitud de admisión
CONVOCATORIAS

PROCESO
Para cada convocatoria se realiza el siguiente proceso de admisión, en base a una selección de alumnos para las plazas limitadas ofertadas:
Enviar solicitud
Condiciones de admisión
Los asesores de admisiones de IEP informarán al candidato sobre todas las cuestiones relativas al programa así como del proceso y condiciones de admisión.
Documentación
El candidato deberá cumplimentar el “formulario de admisión y enviarlo a IEP junto con su Currículum Vitae.
Decisión del comité
El Comité de Admisiones estudiará el expediente y comunicará al alumno, si es apto, que le concede la plaza para estudiar el programa.
Salidas Profesionales Máster en Inteligencia Artificial Aplicada
Ingeniero de IA

Científico de Datos

Consultor de IA

Ingeniero de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Desarrollador de Software de IA

Arquitecto de Soluciones de IA


Becas
El Instituto cuenta con un programa de becas que puede llegar a cubrir Disponibles del coste de la matrícula. En cada convocatoria se ofertan un número limitado de becas en base a la situación personal, profesional o económica de los candidatos. Para su adjudicación, se sigue un riguroso orden de solicitud.
Para poder disfrutar de una Beca es necesario realizar una entrevista telefónica personal. En dicha entrevista, se trata de determinar si el candidato cumple los requisitos solicitados por la Fundación para la obtención de la ayuda.

+ 1.000 becas
Concedidas en el último año

Financiación
Existen también condiciones especiales de financiación, promovidas por ambas Instituciones, con el fin de ayudar a soportar la carga financiera de los estudios, para aquellos alumnos que lo soliciten y cumplan con las condiciones requeridas para su aprobación.

+ 10.000 profesionales
Han cumplido su objetivo gracias a nuestras facilidades económicas
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