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Máster en Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es una de las ramas de la informática que goza de una mayor popularidad. Tanto en el área de la investigación como a nivel comercial, estas aplicaciones de son cada vez más comunes.

El término Inteligencia Artificial (IA) se usa frecuentemente para referirse a diversos campos dentro de la informática, incluyendo el aprendizaje automático (machine learning), razonamiento y planificación, minería de datos (data mining) o la optimización computacional.  Así pues, la Inteligencia Artificial busca entender y reproducir los procesos que resultan en un comportamiento inteligente utilizando un marco matemático-científico.

Este concepto ha dejado de ser una promesa de la ciencia ficción para pasar a ser una colección de herramientas para resolver problemas a varios niveles: automatizando procesos que antes requerían intervención humana (detección de fraude bancario, estimación de riesgos, traducción de textos, diagnóstico médico o conducción autónoma) o haciendo posibles procesos antes inconcebibles (identificación de patrones de consumo o predicción de crímenes). Con una presencia mediática frecuente y un mercado laboral competitivo, las técnicas de Inteligencia Artificial están claramente en demanda.

Definición del programa

Con este máster los estudiantes obtienen un conocimiento teórico con un enfoque práctico sobre una variedad de algoritmos y técnicas utilizadas en la industria, proporcionándoles las herramientas necesarias para aplicar deep learning y la optimización computacional a problemas complejos.

El Máster en Inteligencia Artificial se centra en dos de los aspectos más importantes: los algoritmos de aprendizaje automático y la optimización computacional. Además otorga un contexto adecuado para la utilización de dichas técnicas.

Los objetivos principales son:

  1. Comprender los fundamentos teóricos en las aplicaciones de Inteligencia Artificial.
  2. Familiarizarse con el uso de las librerías y herramientas más comunes en la industria.
  3. Dominar técnicas avanzadas en machine learning y optimización computacional.
  4. Aprender el papel de la Inteligencia Artificial en el mundo actual.
  5. Aprender algoritmos de búsqueda heurística y su papel en la creación de planes.
  6. Capacidad para seguir los avances tecnológicos en el área de la Inteligencia Artificial.

Características diferenciales del programa

  • 100% online
  • Fundamentos teórico-matemáticos que sustentan las técnicas más avanzadas en el desarrollo de aplicaciones en Inteligencia Artificial.
  • Familiarización con las herramientas y librerías de software  utilizadas en la industria.
  • Uso de bases de datos reales para el aprendizaje automático.
  • Consideración de las aplicaciones más innovadoras en el mundo de hoy (conducción autónoma, visión, lenguaje natural, videojuegos).
  • Enfoque práctico para poder aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales.

Testimonial del director del programa

“Este máster ha sido diseñado desde los cimientos para preparar a los alumnos en una industria que avanza rápidamente y darles la mejor formación para enfrentarse a un mercado laboral en el que abundan las oportunidades, así como para que servir como inicio a la investigación en diversos campos de la Inteligencia Artificial. Nunca ha habido un mejor momento para unirse al tren de la Inteligencia Artificial”.

Carlos Fernández Musoles

Director del Máster en Inteligencia Artificial

Salidas profesionales

Este máster prepara a los alumnos para incorporarse a un mercado laboral muy competitivo en varias capacidades:

  • Machine Learning engineer
  • Arquitecto de sistemas de Inteligencia Artificial
  • Ingeniero en visión artificial
  • Ingeniero en procesamiento de lenguaje natural
  • Ingeniero de software (desarrollo de algoritmos)
  • Analista de datos (Big Data)
  • Investigador I + D

Colaboradores

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Perfil de acceso

Graduados con perfil tecnológico interesados en los últimos avances, especialmente en el área de la computación y la automatización. Dado que los fundamentos que sustentan las técnicas en machine learning y algoritmos de optimización tienen un marcado carácter matemático, se recomienda que el alumno tenga una inclinación favorable a la misma. También se desea que el alumno tenga cierta experiencia con lenguajes de programación, aunque el máster incluye cursos introductorios para otorgar los fundamentos necesarios.

Requisitos de acceso

  • Título de grado o nivel equivalente en la rama científico-técnica, con formación matemática, como informática, física, química o ingenierías.
Descargar información

Datos Generales

DenominaciónMáster en Inteligencia Artificial
RamaCiencia y Tecnología
Tipo de enseñanzaonline
Duración1 año
ECTS del Título60

El Trabajo de Fin de Máster requiere que el alumno produzca un proyecto original en el marco de Machine Learning y algoritmos de optimización. Debe servir para demostrar las competencias adquiridas en la parte lectiva del máster.

El TFM se inicia tras haber completado la docencia de las asignaturas del máster y se realiza bajo la supervisión del profesorado de la universidad, con la posibilidad de incluir un supervisor externo de la industria.

COMPETENCIAS GENERALES

CB1. Capacidad para colaborar con otros profesionales de la industria y trabajar de forma efectiva en grupo.

CB2. Capacidad para el aprendizaje autónomo.

CB3. Capacidad para presentar ideas de forma efectiva.

CB4. Adquirir una perspectiva holística para la resolución de problemas.

CB5. Desarrollar una visión analítica que favorece el espíritu critico.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CE1. Dominar técnicas avanzadas en machine learning y optimización.

CE2. Familiarizar con el uso de las librerías y herramientas más comunes en la industria.

CE3. Aprender el rol de la IA en el mundo actual.

CE4. Aprender algoritmos de búsqueda heurística y su papel en la creación de planes.

CE5. Aplicar metodología para el diseño, implementación y testeo de frameworks de aprendizaje.

CE6. Comprender los complejos fundamentos matemáticos en optimización computacional.

CE7. Capacidad para seguir los avances tecnológicos en el área de la IA.