Máster en Inteligencia Artificial
Fórmate en inteligencia artificial y desarrolla las competencias necesarias para diseñar, implementar y aplicar modelos de machine learning, deep learning y procesamiento del lenguaje natural en entornos profesionales reales.
En UCAV Business School te prepararemos para afrontar los retos de la transformación digital, la automatización de procesos y la toma de decisiones basada en datos e inteligencia artificial. ¡Estudia con nosotros!
Tiene buena pinta, ¿verdad?. ¡Estudia tu Máster en Inteligencia Artificial en la Universidad Católica de Ávila!
FLEXIBILIDAD ONLINE
Disfruta de un programa 100% online y asíncrono. Accede a los contenidos cuando quieras, sin clases obligatorias en directo, a un ritmo de un módulo al mes adaptado a tu vida profesional.
CLAUSTRO DE EXCELENCIA
Los contenidos de este programa han sido desarrollados por un equipo de expertos en la materia formado por profesores e investigadores especializados en inteligencia artificial, ciencia de datos y machine learning. Nuestros docentes combinan actividad investigadora y práctica profesional en entornos tecnológicos.
El tutor del máster es Juan Manuel Moreno, Graduado en Sistemas de Información por la Universidad de Alcalá de Henares. Consultor, investigador y docente en programas de posgrado en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial.
TEMARIO ADAPTADO
Los contenidos cubren todo el espectro de la inteligencia artificial: desde los fundamentos de machine learning y deep learning hasta NLP, modelos generativos, chatbots, minería de datos y ciencia de datos aplicada al negocio.
ENFOQUE PRÁCTICO Y APLICADO
El programa combina fundamentos teóricos con casos prácticos en cada módulo. Trabajarás con herramientas y librerías reales de IA y aprenderás a integrar soluciones de inteligencia artificial en entornos empresariales de distintos sectores.
ALTA EMPLEABILIDAD
La demanda de profesionales en inteligencia artificial crece de forma constante en todos los sectores. El máster te prepara para ocupar roles de ingeniero de IA, científico de datos, especialista en NLP, analista de datos o consultor en transformación digital.
COMODIDAD EN LOS EXÁMENES Y ATENCIÓN PERSONALIZADA
Realiza los exámenes desde casa y cuenta con atención tutorial personalizada para resolver cualquier duda durante tu formación.
DENOMINACIÓN: Máster en Inteligencia Artificial
UNIVERSIDADES ORGANIZADORAS: UCAV Business School – UNIVERSIDAD CATÓLICA “SANTA TERESA DE JESÚS” DE ÁVILA
DURACIÓN: 1 año
NÚMERO DE CRÉDITOS ECTS: 60 créditos
TIPO DE ENSEÑANZA: A distancia
IDIOMAS: Castellano
| Orientador Académico Personal:
María Luz Fernández Alfaraz mluz.fernandez@ucavila.es Tfno: 920251020 ext.240 |
| TIPO DE MATERIA | CRÉDITOS |
| Obligatorias | 54 |
| Trabajo Fin de Máster | 6 |
| TOTAL | 60 |
| ASIGNATURA | CARÁCTER | ECTS |
| Introducción y fundamentos a la Inteligencia Artificial | Obligatorio | 6 |
| Fundamentos de Machine Learning | Obligatorio | 6 |
| Modelos en el Machine Learning | Obligatorio | 6 |
| Deep Learning y redes neuronales avanzadas | Obligatorio | 6 |
| Natural Language Processing (NLP) y modelos generativos | Obligatorio | 6 |
| Bots: tipología y aplicación | Obligatorio | 6 |
| Análisis e implementación de la minería de datos | Obligatorio | 6 |
| Data Science para la toma de decisiones de negocio | Obligatorio | 6 |
| Integración de la IA en la empresa | Obligatorio | 6 |
| Trabajo Fin de Máster | TFM | 6 |
Toda la información sobre requisitos de acceso, preinscripción y matrícula puede consultarse en la web de UCAV Business School.
REQUISITOS GENERALES DE ACCESO
Podrán acceder a estos estudios:
- a) Estar en posesión de un título universitario español
- b) Estar en posesión de un título extranjero que esté homologado a un título universitario oficial español
- c) Estar en posesión de un título extranjero no homologado pero que pueda estimarse de nivel equivalente a un título universitario oficial español
NIVEL DE ESPAÑOL REQUERIDO
Los estudiantes internacionales procedentes de países que no tengan como lengua oficial el español deben acreditar un nivel B2 de español.
CRITERIOS DE ADMISIÓN
El criterio de admisión responderá a principios de concurrencia competitiva. De superar la demanda de plazas a la oferta, se aplicarán los siguientes criterios de selección por orden de prelación:
- Calificación académica media acreditada por el estudiante en titulaciones anteriores
- Ramas de conocimiento de estudios anteriores según lo especificado en el perfil de ingreso recomendado
- Orden de suscripción de los estudiantes al estudio propuesto
¿Por qué elegir nuestro Máster en Inteligencia Artificial?
Online
Desde dónde y cuándo tú eliges y adaptas tus estudios a tu actividad laboral. Compatibiliza totalmente tus estudios.
Orientador personal
No estarás solo. Un orientador personal te acompañará durante el máster para ayudarte en cualquier problema o cuestión que pueda surgirte.
Formación de calidad
Aprende de la mano de profesores especializados en cada materia, con contenidos actualizados y casos reales del sector tecnológico.
COMPETENCIAS GENERALES
CG1. Analizar los fundamentos de la inteligencia artificial, incluyendo enfoques, técnicas y modelos de machine learning, deep learning y procesamiento del lenguaje natural, aplicando conocimientos de matemáticas, estadística y programación en la interpretación de problemas en distintos contextos
CG2. Aplicar técnicas y modelos de inteligencia artificial, integrando metodologías de ciencia de datos y minería de datos para la resolución de problemas en distintos contextos, considerando criterios técnicos, éticos y de calidad
CG3. Analizar aplicaciones de la inteligencia artificial en distintos ámbitos, valorando su impacto y su adecuación en la mejora de procesos y la toma de decisiones basada en datos
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE1. Identificar los principales tipos y subcampos de la inteligencia artificial, describiendo sus características, aplicaciones y limitaciones
CE2. Explicar los fundamentos básicos de la inteligencia artificial, incluyendo nociones de estadística, matemáticas, programación y datos
CE3. Identificar herramientas básicas de programación y gestión de datos en ciencia de datos, distinguiendo tipos de datos y estructuras de almacenamiento
CE4. Preparar conjuntos de datos para su uso en modelos de machine learning, mediante técnicas de limpieza, transformación, normalización y gestión de valores atípicos y faltantes
CE5. Desarrollar modelos de machine learning adecuados a distintos tipos de problemas, aplicando técnicas de validación y ajuste de hiperparámetros
CE6. Evaluar modelos de machine learning mediante métricas y técnicas de validación, comprendiendo su comportamiento y su aplicación en entornos de producción
CE7. Aplicar modelos de machine learning de regresión, clasificación y clustering para la resolución de problemas, interpretando sus resultados en función de las características de los datos
CE8. Ajustar modelos de machine learning mediante técnicas de regularización, reducción de dimensionalidad y validación, mejorando su rendimiento
CE9. Interpretar los resultados de modelos de machine learning, facilitando su comprensión para la toma de decisiones en contextos profesionales
CE10. Aplicar modelos de deep learning basados en redes neuronales profundas en problemas de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y generación de datos
CE11. Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo mediante algoritmos básicos para la resolución de problemas en entornos dinámicos
CE12. Utilizar herramientas y librerías de deep learning para la implementación de modelos en entornos de desarrollo
CE13. Aplicar técnicas de preprocesamiento, análisis y representación de texto utilizando herramientas y librerías especializadas
CE14. Aplicar modelos de procesamiento del lenguaje natural en tareas como clasificación de texto, análisis de sentimientos, modelado de temas y reconocimiento de entidades
CE15. Analizar grandes modelos de lenguaje y plataformas de modelos preentrenados en distintos escenarios de aplicación
CE16. Aplicar técnicas de diseño conversacional y herramientas básicas de desarrollo de chatbots para la creación de experiencias de usuario
CE17. Aplicar técnicas básicas de procesamiento del lenguaje natural en bots para la comprensión e interpretación de entradas de usuario
CE18. Analizar el uso del aprendizaje por refuerzo y estrategias de personalización en bots en distintos contextos digitales
CE19. Aplicar técnicas de preparación de datos y feature engineering para su adecuación al análisis
CE20. Aplicar técnicas de minería de patrones y asociaciones para la identificación de relaciones en los datos
CE21. Aplicar técnicas de detección de anomalías y tratamiento de datos para la mejora de la calidad del análisis
CE22. Aplicar el ciclo de vida de la ciencia de datos en el desarrollo de procesos de análisis
CE23. Aplicar métodos de análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo para la interpretación de datos
CE24. Analizar tecnologías de computación en la nube y su uso en procesos de ciencia de datos
CE25. Analizar aplicaciones de la inteligencia artificial en marketing y ventas y su impacto en los procesos organizativos
CE26. Analizar aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector financiero y su impacto en los procesos organizativos
CE27. Analizar aplicaciones de la inteligencia artificial en sectores industriales, incluyendo retail, manufactura, energía y farmacéutica, y su impacto en los procesos organizativos
Nuestro Máster está enfocado a la aplicación de la Inteligencia Artificial a los distintos sectores para garantizar que los alumnos puedan obtener conocimientos necesarios para liderar proyectos de Inteligencia Artificial en cualquier organización.
Impresos de matrícula
El Máster en Inteligencia Artificial de UCAV Business School va dirigido a profesionales que necesitan adquirir, mejorar o certificar sus conocimientos en inteligencia artificial.
El perfil de ingreso es amplio: desde titulados en ingenierías, informática, matemáticas o estadística, hasta profesionales de otras disciplinas que deseen adquirir competencias técnicas en IA y ciencia de datos para aplicarlas en su sector.
El Máster en Inteligencia Artificial va dirigido preferentemente a Licenciados o Graduados en:
- Ingeniería Informática
- Ingeniería de Telecomunicaciones
- Matemáticas y Estadística
- Física
- Ingeniería Industrial
- Administración y Dirección de Empresas
- Economía
- Cualquier titulación con interés o experiencia profesional en tecnología, datos o transformación digital
El Máster en Inteligencia Artificial ofrecerá una formación que permitirá a sus egresados desempeñar puestos y funciones relacionadas con la inteligencia artificial y la ciencia de datos en cualquier tipo de organización. Sin ser un listado cerrado, algunos de los puestos a desempeñar serían:
- Ingeniero de inteligencia artificial, diseñando e implementando modelos de IA en entornos productivos
- Científico de datos, aplicando técnicas de análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo
- Especialista en machine learning, desarrollando y optimizando modelos de aprendizaje automático
- Especialista en NLP y modelos generativos, trabajando con procesamiento del lenguaje natural y grandes modelos de lenguaje
- Desarrollador de chatbots y asistentes conversacionales
- Analista de datos y minería de datos en entornos empresariales
- Consultor en transformación digital e integración de IA en la empresa
- Responsable de proyectos de data science para la toma de decisiones de negocio
Los módulos del 1 al 9 se evalúan mediante un examen tipo test final que supone el 100% de la calificación del módulo.
El Trabajo Fin de Máster se realiza y evalúa en fases. Al superar cada fase se accede a la siguiente. El TFM se considera superado cuando la nota obtenida es igual o superior a 7 sobre 10.
La calificación final es el resultado de multiplicar la nota obtenida en cada módulo por el número de créditos y dividir el sumatorio entre el total de créditos del programa.
ESCALA DE CALIFICACIONES
0 – 4,9: SUSPENSO (SS)
5,0 – 6,9: APROBADO (AP)
7,0 – 8,9: NOTABLE (NT)
9,0 – 10: SOBRESALIENTE (SB)
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