Maestría Oficial en Inteligencia Artificial
Visión integradora de la Inteligencia Artificial y dominio de técnicas avanzadas de Machine Learning y Optimización Computacional.
- Online
- 60 ECTS
- Oficial
- Abr. 2024
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.
Partners
¿Qué hace a esta maestría única?
- Título oficial reconocible por el Ministerio de Educación de Colombia.
- Metodología flexible, con clases virtuales en vivo.
- 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.
- Te familiarizarás con las herramientas y librerías de software utilizadas en la industria: Python, TensorFlow, Keras, MLflow SciPy (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), Anaconda, Jupyter notebook, Google Colaboratory, AWS.
- Practicarás con bases de datos reales para la realización de casos prácticos.
- 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 Tesis Fin de Maestría a tus propias necesidades e intereses profesionales.
- Tendrás la oportunidad de cursar prácticas extracurriculares.
- Trabajos de fin de título y exámenes virtuales 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
| Tipos de materia | ECTS |
|---|---|
| Obligatorias | 48 |
| Tesis Fin de Maestría | 12 |
| Total de Créditos | 60 |
| Tipo | ECTS | |
|---|---|---|
| Complemento Formativo | 6 | |
| Complemento Formativo | 6 |
| Primer cuatrimestre | Segundo cuatrimestre | Tipo | ECTS | |
|---|---|---|---|---|
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Tesis | 12 |
Seminarios de convocatorias anteriores
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Aprendizaje por refuerzo aplicado en entornos de Robótica
Uno de los principales retos a los que se enfrenta actualmente el aprendizaje por refuerzo es su aplicación en entornos reales. En este sentido, la robótica es una de las ramas que ha demostrado más potencial cuando se han implementado este tipo de técnicas a tareas complejas. Por ello, en esta sesión revisaremos las principales características de soluciones basadas en aprendizaje por refuerzo cuando se aplican a problemas de robótica, así como cuáles son los algoritmos más usados. También repasaremos los principales hitos en este campo y los retos que se presentan a futuro.
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Cuando se llevan agentes autónomos a aplicaciones reales no todo vale. En el mundo real nos solemos encontrar con múltiples requisitos simultáneos, y en casos críticos como el de los vehículos autónomos, llegar a un destino lleva implícito tareas como la de salvaguardar vidas humanas. En este seminario veremos cómo se aplica aprendizaje por refuerzo (RL) a la conducción autónoma, daremos una introducción a variantes de RL más avanzadas que son las que están consiguiendo los mejores resultados y revisaremos las herramientas open-source disponibles para poder crear y enseñar a conducir a los "cerebros" de nuestros propios agentes.
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Ponente: Dr. Andrés Yesid Díaz Pinto, Deep Learning Cientist en Nvidia.
Acceso y 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
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.
Docentes
El equipo docente de la Universidad Internacional de Valencia (VIU) está formado por doctores acreditados, doctores especializados y profesionales en activo que aporta al alumno una visión actual gracias a la relación profesional y académica.
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Dra. Jimena Llopis
Directora de la Maestría Oficial en Inteligencia Artificial. Investigadora, emprendedora y directiva en ámbitos de innovación tecnológica.
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Dr. Adrián Colomer Granero
Doctor Cum Laude en Telecomunicación y Research Coordinator en CVBLab.
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Gabriel Muñoz Ríos
Data Scientist en Intelygenz
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Dr. Félix José Fuentes Hurtado
Doctor Cum Laude en Telecomunicación e Investigador Senior en Computer Vision y Machine Learning en BeautyLabs (Cambridge)
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Dr. José Ángel Olivas
Doctor Ingeniero en Informática, experto en el desarrollo de sistemas inteligentes aplicados -
Iván Fuertes Torrecilla
Senior Render Engine & SDK Programmer for Augmented Reality at Wikitude -
Raúl Reyero Diez
Data Scientist. Desarrollador de Sistemas de Información en Vodafone, Telefónica e Informática el Corte inglés entre otros.
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Dr. David Zorío Ventura
Doctor en Matemáticas e Investigador en Métodos Numéricos
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Soporte técnico a tu disposición
Ofrecemos apoyo ante cualquier incidencia informática o en la propia configuración de nuestros sistemas.
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Clases online multidispositivos
Clases virtuales en vivo, además, estas quedan grabadas para que puedas visionarlas cuando desees.
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Tutorías personalizadas
Siempre tendrás contacto directo con tus profesores. Podrás concertar tutorías privadas para resolver tus dudas.
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Orientación académica
Un orientador académico te acompañará con la misión de conocerte, guiarte y motivarte para que consigas tus objetivos.
Conoce la opinión de nuestros estudiantes
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Álvaro Sáez Cofundador y CEO de HechicerIA y Cofundador y CTO de ShintekEl Máster me ofreció una primera aproximación a los fundamentos y las diferentes dimensiones o recursos de los que disponemos para resolver problemas reales de la industria a través de la automatización mediante inteligencia artificial. La dinámica fue interesante y ayudó a compaginar los primeros meses de mi actividad empresarial, los materiales fueron enriquecedores y agradezco el soporte de muchos de los docentes, que pedagógicamente mostraron muy buen nivel.
A día de hoy, soy cofundador de dos empresas tecnológicas vinculadas con la Inteligencia Artificial. Desde una de ellas hemos desarrollado un software propio que es capaz de generar videos en 3D a partir de lenguaje natural.
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Ricardo Lebrón Antiguo alumno de la Maestría Oficial en Inteligencia ArtificialEstudié el Máster en Inteligencia Artificial para cubrir algunas carencias profesionales que me impedían seguir avanzando en mi profesión. Soy investigador postdoctoral y trabajo en las áreas de Genómica y Bioinformática. Sin duda he mejorado en muchos aspectos de mi profesión, desde entender mejor artículos científicos que necesito en mi trabajo hasta disponer de herramientas más avanzadas para mis análisis de datos como bioinformático. Mi experiencia en el máster ha sido muy positiva. Tanto el contenido como la metodología superó mis necesidades y mis expectativas.
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Fancesc Pérez Pascual Antiguo alumno de la Maestría Oficial en Inteligencia ArtificialCuando me planteé emigrar, buscaba un programa de estudios que pudiera compaginar con los cambios que venían. El Máster en Inteligencia Artificial de la VIU me ofrecía flexibilidad y modernidad, además de una plataforma muy útil para gestionar mis estudios como mejor me conviniera.
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Isabel Vázquez Trigas Antigua alumna de la Maestría Oficial en Inteligencia ArtificialTrabajo en una empresa de desarrollo de software desde hace muchos años. Este máster me ha permitido adentrarme en el apasionante mundo de la inteligencia artificial, obteniendo amplios conocimientos en este ámbito. Además, a pesar de que he tenido que compatibilizar el estudio del máster con trabajo y dos hijos, he podido llevarlo a cabo con éxito gracias a la flexibilidad que supone su carácter online.
Nuestro Campus Virtual ha recibido por tres años consecutivos (2020, 2021 y 2022) el prestigioso premio internacional Catalyst, que lo reconoce como el mejor campus virtual de España y uno de los mejores del mundo en experiencia de usuario, tanto en su versión desktop como en mobile. Una distinción que es fruto de nuestra filosofía de mejora constante con el fin último de ofrecerte siempre la mejor experiencia formativa posible.
CONDICIONES ECONÓMICAS
En VIU creemos en tus ganas de crecer, sabemos que eres capaz de crear el cambio que quieres y queremos ayudarte a alcanzar tus metas.
Cómo tú, entendemos que el valor de la ciencia y la tecnología está en el uso que hagamos de ella. Por eso queremos ayudarte a poner tu talento al servicio de la innovación con propósito, para construir juntos un futuro mejor.
Porque juntos somos más y podemos convertir las ideas en realidades capaces de cambiar el mañana, queremos apoyarte en tu propósito de progresar junto a nosotros. Por ello ponemos a tu disposición los siguientes apoyos y ayudas económicas.
FORMACIÓN BONIFICADA
Este Máster forma parte del programa de formación bonificada de FUNDAE (antigua Fundación Tripartita), solicita información y tu asesor te explicará las condiciones y requisitos de estas ayudas al estudio.
¿Tienes dudas?
Sí, para cursar esta maestría se recomienda tener conocimientos básicos de programación. Por ello, si tu formación previa no es Ciencia de Datos, Informática o Telecomunicaciones, para poder acceder a la maestría, deberás cursar el complemento formativo de programación. Con este complemento formativo, de formato autoconsumible, adquirirás la formación base necesaria para poder seguir la maestría sin problemas.
Si quieres ir más allá, y adquirir una base sólida en programación avanzada, también puedes acceder a nuestro Experto Universitario en Programación en Python.
No necesitas disponer de un ordenador con requisitos específicos, solo disponer de conexión a Internet estable. Para las clases prácticas dispondrás del Laboratorio Virtual, un servicio de computación en la nube donde podrás acceder al software necesario para la realización de las actividades. Podrás hacer uso de las diferentes aplicaciones y programas de forma remota, sin necesidad de descargar ni instalar nada en tu ordenador. Así como configurar en tu ordenador el entorno de prácticas sin problemas, si así lo deseas.
En la parte práctica de cada una de las asignaturas, se utilizarán las herramientas más utilizadas y demandadas en el sector para la resolución de los diferentes problemas. No obstante, independientemente de que se haga uso de una herramienta específica durante la sesión, recibirás una formación base que te permitirá desenvolverte en cualquier otra herramienta del mercado.
A continuación, se desglosan los recursos de software que se emplearán: Python, Numpy, Matplotlib, Pandas, Seaborn, NLTK, Open CV, TensorFlow, Scikit-learn, Requests, Tsplib95, Pandas CLIPS, FuzzyCLIPS, SciKit-Fuzzy, OpenCV, XGBoost, LightGBM, Keras, Pythorch, MLflow, Keras y Gym, entre otros.
El plan de estudios de la Maestría Oficial en Inteligencia Artificial no contempla prácticas en empresa como una materia curricular. Por tanto, no se deben cursar para finalizar la maestría.
No obstante, si te interesa hacer prácticas, puedes acogerte a las prácticas extracurriculares. Una vez hayas contactado y acordado prácticas en el centro, la Universidad gestionará tu solicitud y tramitará el convenio con dicho centro.
La Tesis fin de Maestría consiste en el desarrollo de un trabajo de investigación con elección de carácter aplicado o científico. Dentro de ese marco, puedes proponer un caso personal a resolver e incluso se puede llevar a cabo en colaboración con la empresa en la que desarrollas tu actividad profesional.
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