¿Qué estás buscando?

Ej: Grado en medicina, admisiones, becas...

Estudiantes:+34 914146611
Whatsapp
máster inteligencia artificial y data science online

Maestría en Inteligencia Artificial Online

Especialízate en IA y lidera proyectos que cambiarán el futuro de la sociedad y la industria.

Selecciona tu programa

Online

-30% ¡Descuento hasta el 31 de mayo!

Estudia la Maestría en Inteligencia Artificial en sólo 1 año

La Maestría en Inteligencia Artificial está orientada a perfiles técnicos con el que adquirirás los conocimientos necesarios para liderar proyectos basados en el aprendizaje automático y los sistemas inteligentes.

Adquiere habilidades y técnicas avanzadas en Machine Learning, Data Science, R, Deep Learning, Cognitive Computing, reconocimiento de voz y asistentes virtuales.

Tendrás una visión trasversal de la inteligencia artificial aplicada a sectores como salud, logística, ingeniería, educación, industria, entre otros. Serás capaz de dirigir la transformación digital de tu organización hacia una empresa cognitiva.

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.

Online con clases en directo Español
Inicio: 28 oct. 2024 60 ECTS
Título emitido por Universidad Europea de Madrid 12 meses Título propio Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño
Diploma que recibirás: Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial Aplicada

¿Por qué estudiar la Maestría en Inteligencia Artificial virtual?

La maestría en IA te prepara para afrontar procesos de diseño, desarrollo e implementación de sistemas inteligentes, mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial y machine learning.

Formación experiencial

  • Adquiere el perfil profesional en Inteligencia Artificial que buscan las empresas.

  • Domina técnicas avanzadas en Machine Learning, Deep Learning, Computación, Visual Recognition o Virtual Assistant.

  • Conoce las últimas tendencias y haz networking con profesionales de reconocidas empresas.

  • Accede a masterclass exclusivas en directo impartidas por expertos de sector.

Accede a la última tecnología

  • Herramientas y librerías que utilizarás: Cloud Foundry, Python, Keras, Pandas, Anaconda, Jupyter notebook, Twilio, Node - RED.

  • Tendrás prácticas virtuales para realizar proyectos de visual recognition, procesamiento de voz, trascripción de activos o asistentes virtuales.

  • Creación de software inteligente basado en lenguajes de programación con Python o R.

Podrás certificarte en Natural Language Processing y en Machine Learning Foundations de la AWS Academy

Estos cursos te preparan para la obtención de las certificaciones de inteligencia artificial Natural Language Processing y Machine Learning Foundation de la AWS Academy.

Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior

Pioneros en Inteligencia Artificial

La Universidad Europea ha constituido el Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior, un espacio para entender mejor cómo la inteligencia artificial puede aplicarse para mejorar la eficiencia de diversos procesos y en el que los estudiantes conocerán de primera mano la opinión de expertos de empresas como Telefónica, IBM, Mediaset España, Arquimea, entre otros.

Formación innovadora

Aprenderás a liderar proyectos basados en el aprendizaje automático de las máquinas. Tendrás una visión trasversal de la inteligencia artificial aplicada a sectores como salud, logística o educación.

Masterclasses exclusivas en directo

Además, tendrás masterclasses impartidas por profesionales que están en contacto con esta tecnología en su día a día.

Herramientas

Utilizarás la última tecnología y aplicaciones para desarrollar modelos de autoaprendizaje y proyectos reales de aplicación en la empresa.

76%

Crecimiento anual en España

Alta empleabilidad. Según LinkedIn, los especialistas en Inteligencia Articial son el perfil que más crece.

100%

Digital

Campus Virtual con entorno práctico y sencillo que te permitirá compatibilizar tus estudios con tu vida profesional y personal.

2025

Agenda Digital

Estarás alineado con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), uno de los ejes estratégicos de la Agenda España Digital 2025.

Certifícate en Inteligencia Artificial con la IBM Skills Academy

Este curso te da acceso a un certificado en Inteligencia Artificial y a contenido exclusivo de la IBM Skills Academy.

Partners líderes en tecnología

En la Maestría en IA contamos con profesionales de importantes empresas, que participan impartiendo docencia y en la creación de contenido. Acercamos la realidad profesional al estudiante mediante proyectos basados en casos reales.

Herramientas

Durante la maestría trabajarás con:

Comillas
ComillasEn una sociedad como la actual, en la que la IA está en plena ebullición, la aplicabilidad del Machine Learning, se erige como un arma empresarial poderosa para extraer conocimiento de los datos y obtener ventajas competitivas. La Inteligencia Artificial Aplicada es una necesidad para el conjunto de empresas en los múltiples sectores económicos si quieren crecer y afianzarse por encima de la competencia. La automatización de estos procesos acelerará las decisiones estratégicas y empresariales de cada una de las empresas que incorporen estos mecanismos en su toma de decisiones.

Dra. Laura García Cuenca

Directora de la Maestría de Formación Permanente en Inteligencia Artificial Aplicada.

Comillas
ComillasEl futuro ha llegado y la inteligencia artificial ya es parte de nuestro presente. Por eso en la UEM queremos brindar en el presente una oportunidad de futuro a nuestros alumnos a través del master de Inteligencia Artificial y Data Scientist.

María Asunción Gilsanz

Directora de Sistemas de Informacion y Transformación en Mediterraneo Vida

Ciencias matemáticas por la UCM y Máster en Finanzas cuantitativas por la Universidad de Alcalá

Plan de estudios de la Maestría en Inteligencia Artificial

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:

  • Supervisado: se revisarán las técnicas y mecanismos para entrenar modelos con datos etiquetados, permitiendo hacer predicciones o clasificaciones.
  • No Supervisado: donde se emplearán técnicas para tratar datos no etiquetados con los que descubrir patrones y estructuras inherentemente presentes en los conjuntos de datos.
  • Profundo (Deep Learning): utilizando redes neuronales profundas se utilizarán técnicas para aprender representaciones complejas y realizar tareas avanzadas de IA como reconocimiento de imágenes o procesamiento del lenguaje natural.

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:

  • Tokenización y Segmentación: etapa para dividir el texto en unidades más pequeñas facilitar su análisis.
  • Análisis Morfológico y Sintáctico: se revisarán técnicas para analizar la estructura gramatical de las palabras y cómo se combinan para formar oraciones, lo que permite comprender la sintaxis y la morfología del lenguaje.
  • Extracción de Características: se revisarán técnicas para la identificación de características importantes en el texto, como entidades nombradas, relaciones entre palabras y conceptos clave, para representar la información de manera significativa.
  • Desambiguación Semántica: se aplicarán técnicas de resolución de ambigüedades en el significado de las palabras o frases, mejorando la comprensión precisa del contexto y la interpretación semántica.
  • Generación de Lenguaje: se revisarán las principales y más novedosas tecnologías que se están empleando para generar de autónoma lenguaje natural de manera coherente y relevante.

El módulo se centra en capacitar a las máquinas para interpretar y comprender información visual. Se revisarán técnicas que profundizarán en:

  • Reconocimiento de Objetos: se revisan técnicas para identificar y clasificar objetos en imágenes o videos, siendo esencial para aplicaciones como el reconocimiento facial, detección de objetos y análisis de escenas.
  • Segmentación de Imágenes: se revisan técnicas para la división de imágenes en regiones o segmentos para un análisis más detallado. La segmentación es clave para tareas como la identificación de contornos, la separación de objetos en primer plano y fondo, y la delimitación de áreas de interés.
  • Detección y Seguimiento de Movimiento: se revisan técnicas para rastrear el movimiento de objetos en el tiempo
  • Reconocimiento de Patrones y Características: se revisan técnicas para reconocer patrones visuales complejos y extraer características distintivas para comprender la información visual.
  • Modelos generativos de imagen. Modelos de aprendizaje auto-supervisados y autoencoders en computación visual.

  • Toma de decisiones.
  • Análisis de riesgos.
  • Big Data e IoT.
  • RPA.
  • Chatbots.
  • Sistemas de recomendación.

  • Salud y Medicina: Diagnóstico médico, predicción de enfermedades, desarrollo de tratamientos personalizados, gestión eficiente de registros de pacientes.
  • Finanzas y Banca: análisis de riesgos, detección de fraudes, asesoramiento financiero automatizado, gestión de carteras, procesamiento automático de transacciones.
  • Comercio y marketing: Recomendaciones personalizadas, análisis de comportamiento del usuario, gestión de inventario, optimización de precios, atención al cliente automatizada.
  • Educación: Personalización del aprendizaje, evaluación automatizada, análisis de desempeño estudiantil, asistentes virtuales para educación a distancia.
  • Manufactura y Cadena de Suministro: Control de calidad automatizado, mantenimiento predictivo de maquinaria, optimización de la cadena de suministro, gestión de inventario.
  • Recursos Humanos: selección de personal, análisis de currículos, gestión de talento, automatización de procesos de reclutamiento, evaluación del desempeño.
  • Transporte y Logística: optimización de rutas, gestión de flotas, monitoreo de activos, planificación logística, sistemas de transporte autónomo.
  • Ciberseguridad y Vigilancia: detección de amenazas, reconocimiento facial, análisis de comportamiento en tiempo real, vigilancia de perímetros, respuesta automática a eventos de seguridad.

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.

Salidas profesionales de la Maestría en Inteligencia Artificial

Los especialistas en IA son uno de los perfiles que más crece en el último año en España y Latinoamérica. ¡Un presente y futuro prometedores para estos expertos! La Maestría en Inteligencia Artificial te prepara para desempeñar puestos especializados como:

Responsable de Transformación Tecnológica

Responsable de Inteligencia Artificial

Consultor en Inteligencia Artificial

Data Scientist

Experto en Machine Learning

Ingeniero de Software

Programador de Inteligencia Artificial

¿Cómo es la metodología online?

Flexible

Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.

Cercana

Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.

Funcional

El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.

Metodologia del Máster en Psicología General Sanitaria

Acceso

Perfil recomendado para la Maestría en Inteligencia Artificial

La Maestría en Inteligencia Artificial está diseñado para aquellos profesionales que aspiran a acelerar el desarrollo de su carrera profesional y entender el importante rol que está adquiriendo la inteligencia artificial en todos los campos.

  • Perfiles técnicos que quieran adaptar sus conocimientos a la actualidad de la inteligencia artificial y conocer su uso para crear valor dentro de la empresa.
  • Perfiles de negocio con experiencia profesional en tecnología que quieran experimentar de primera mano el proceso de desarrollo de un proyecto de Inteligencia Artificial.

Proceso de admisión

El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado virtual en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:

1

Documentación

Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.

  • Formulario de admisión.
  • Documento legal de acceso a la titulación elegida.
  • Fotocopia de tu DNI.
  • Curriculum vitae.

2

Prueba de acceso

Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.

  • Test de evaluación competencial.
  • Entrevista personal.
  • Prueba de evaluación de idioma (si procede).

3

Reserva de plaza

Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago.

  • Domiciliación bancaria.
  • Tarjeta de crédito.
  • Pago virtual.

Claustro

María Asunción GilSanz. Directora de la Maestría en Inteligencia Artificial.

Directora de Sistemas de Informacion y Transformación en Mediterraneo Vida

Antonio Herrero. Principales proveedores.

Data & Analytics Director en Hospital Rey Juan Carlos.

  • Raúl Mesón
    Introducción a IA y aplicación empresarial
    Data Analytics en QuironSalud
  • Juan Huguet García
    Ingesta, análisis y refinamiento de datos
    Senior Data Scientist en Clarity AI
  • Diego Pérez Sastre
    Machine Learning y Deep Learning
    Senior Data Scientist en Clarity AI
  • Francisco Izquierdo
    Procesamiento de Lenguaje Natural/ Reconocimiento Voz, Sentimiento e Imágenes
    Especialista en tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Laura García Cuenca
    Proyecto fin de máster
    Especialista en técnicas de minería de datos y machine learning

Calidad académica

La Universidad Europea cuenta con un amplio abanico de reconocimientos que avalan su calidad académica. En concreto, cuenta con algunos de los siguientes prestigiosos galardones, como por ejemplo: el Sello de Excelencia Europea 500+, Quali-cert o Madrid Excelente. En el rating internacional de acreditación QS Stars, la Universidad Europea ha obtenido un total de cuatro estrellas sobre cinco. Este sistema de acreditación externo determina el nivel de excelencia alcanzado por las universidades en varias áreas. La Universidad Europea ha conseguido la máxima puntuación de cinco estrellas en Empleabilidad, Docencia, Instalaciones y Responsabilidad Social del rating.

Consultar

None