Máster en Inteligencia artificial

Maestría Oficial en Inteligencia Artificial.

Visión integradora de la Inteligencia Artificial y dominio de técnicas avanzadas de Machine Learning y Optimización Computacional.

13ª Edición




Máster en Inteligencia Artificial:

Gigantes como Google, Microsoft, Facebook, Amazon y Oracle están realizando una intensa inversión en las nuevas tecnologías inteligentes, creando un cambio de paradigma que no solo está transformando el presente a pasos agigantados, sino que, además, dibuja un panorama en que la Inteligencia Artificial cambiará de manera radical la forma de trabajar, de hacer negocios, y la vida de los usuarios, durante los próximos años. Esta verdadera revolución demandará gran cantidad de profesionales especializados, dispuestos a liderar los numerosos cambios y reestructuraciones fundamentales para su implementación efectiva en empresas, organizaciones, e instituciones públicas y privadas.


Definición del programa:

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.


¿Qué hace a este máster único?

    Metodología flexible, con clases online en directo.
    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.
    Podrás certificarte en las herramientas y librerías de software más utilizadas en la industria: Python, TensorFlow, Keras, MLflow SciPy (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), Anaconda, Jupyter notebook, Google Colaboratory, AWS.
    Gracias a la colaboración con DRIVENDATA, podrás inscribirte en una plataforma repleta de necesidades reales que presentan las empresas, repercutiendo en alta empleabilidad para los futuros egresados.
    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 Trabajo fin de máster a tus propias necesidades e intereses profesionales.
    Tendrás la oportunidad de cursar prácticas extracurriculares.
    Trabajos de fin de título y exámenes online sin desplazamientos. Obtén tu título oficial de forma 100% online gracias a la seguridad y rigor del sistema de acreditación biométrica y antifraude, mediante reconocimiento facial y monitorización de la actividad de la pantalla y verificación del entorno mediante una segunda cámara.


Plan de estudios:

Resumen de créditos:

Obligatorias 48
Tesis Fin de Maestría 12
Total de Créditos 60

Complementos formativos:

Herramientas de Programación
Herramientas de Estadística 

Plan de estudios:

Introducción a Python
Matemáticas para la Inteligencia Artificial
Algoritmos de optimización
Aprendizaje Supervisado
Razonamiento Aproximado
Aprendizaje No Supervisado
Redes neuronales y Deep Learning
Aprendizaje por refuerzo
Trabajo de fin de máster 


Cursos y certificaciones adicionales:

Por ser estudiante del Máster en Inteligencia Artificial tienes acceso exclusivo, y sin ningún coste adicional, a tres cursos de 18 horas de duración cada uno de ellos. Estos cursos son totalmente optativos y para disfrutarlos, solo tienes que inscribirte previamente a su inicio, una vez hayas comenzado la Maestría. Se trata de una formación especializante, con la que podrás profundizar en algunos de los temas más empleados y demandados por los especialistas en ciencia de datos y certificada por Nvidia.

    Programación de GPU's con CUDA:

    Programación de GPU's con CUDA: El objetivo del curso es aprender las principales técnicas y herramientas para acelerar aplicaciones escritas en lenguaje C de forma que se ejecuten sobre millones de hilos en la GPU utilizando CUDA. A la conclusión del curso, el alumno adquirirá las siguientes competencias:
        Escribir código para que sea ejecutado en la GPU.
        Exponer y expresar paralelismo de datos con CUDA en aplicaciones escritas en C.
        Analizar cuándo merece la pena portar un código a la GPU.
        Gestionar la memoria en la GPU y optimizar la transferencia de datos utilizando prebúsqueda asíncrona.
        Utilizar los profilers para optimizar las aplicaciones paralelas.
        Emplear streams para combinar paralelismo de tareas y paralelismo de datos.


Fundamentos de Deep Learning sobre plataformas Nvidia:

El objetivo del curso es aprender a manejar las herramientas más vanguardistas para la implementación de proyectos de Deep Learning de la forma más rápida y eficiente sobre un computador de última generación aprovechando la aceleración en GPU y los recursos de supercomputación existentes en las arquitecturas de Nvidia, fabricante del 75 % de las GPUs del mercado. Para ello, se pondrá a disposición del alumno de forma gratuita el curso Fundamentals of Deep Learning perteneciente al Deep Learning Institute de Nvidia (DLI), donde podrá poner en práctica todas las técnicas estudiadas sobre GPUs de última generación disponibles en la nube a través de Amazon Web Services. A la conclusión de este curso, el alumno tendrá la oportunidad de evaluarse dentro del DLI para lograr la certificación en Deep Learning avalada por la empresa Nvidia, lo que acreditará sus conocimientos para afianzar su carrera profesional y méritos curriculares en este área.


Introducción a la computación cuántica:

Este curso sirve de introducción a la computación cuántica y se orienta a ingenieros informáticos u otras ingenierías con conocimientos de computación y una mínima base de álgebra lineal compleja. El curso se inicia con una sesión de refresco de los conocimientos matemáticos básicos necesarios para comprender los que son y cómo se miden los cúbits y sus estados. A partir de aquí, se presentan los conceptos básicos, desde la esfera de Bloch y las principales puertas cuánticas, se describen los principales algoritmos que muestran las ventajas que proporciona la computación cuántica sobre la clásica y termina con una introducción de algoritmos prácticos que se utilizan en sistemas cuánticos reales.


Acceso y salida profesional:

    El perfil de ingreso a la Maestría 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 (pregrado, diplomatura, licenciatura, ingeniería, ingeniería técnica) en alguna de las titulaciones que se detallan a continuación:
        Pregrado en Ciencia de Datos, Pregrado en Data Science o equivalente.
        Pregrado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Informática
        Pregrado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.

    Adicionalmente, se aceptarán alumnos de las siguientes titulaciones, condicionado a la superación de diferentes complementos formativos.
        Pregrado/Licenciatura/diplomatura del área de matemáticas o física (o equivalente).
        Pregrado / Ingeniería/ Ingeniería Técnica del área de la Ingeniería no vinculada a las TIC.


Salida profesional:

Esta maestría prepara a los estudiantes para incorporarse a un mercado laboral muy competitivo en varias capacidades:

    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