Máster de formación permanente en Cloud Computing y agentes autónomos de IA
Conviértete en uno de los perfiles profesionales con mayor proyección. Especialízate en el desarrollo, gobierno y escalado de agentes de IA inteligentes en entornos cloud.
PLAZAS LIMITADAS
- Oct. 2027
- 60 ECTS
- Online
- Propio
Máster Online en Cloud Computing y agentes autónomos de IA
En el contexto actual, en que el presente y el futuro de la transformación digital pasa por la convergencia tecnológica entre soluciones cloud, gestión masiva de datos y modelos generativos; las empresas, organizaciones e instituciones demandan profesionales capaces de garantizar la automatización de procesos, el escalado eficiente y la correcta gobernanza de la inteligencia artificial.
Esta máster ofrece una formación exhaustiva y aplicada en cloud computing, gestión integral del dato y agentes autónomos de IA. Gracias a ello te capacita para transformar las capacidades tecnológicas en soluciones escalables, seguras y orientadas a las necesidades reales de las organizaciones; y diseñar, desarrollar, desplegar y operar soluciones inteligentes de extremo a extremo.
Características diferenciales del programa
1. Formación end-to-end
Esta maestría cubre el ciclo de vida completo; infraestructura cloud, gestión avanzada del dato e inteligencia artificial generativa para diseñar, desplegar y operar soluciones digitales completas.
2. Enfoque eminentemente práctico y profesional
Orientado a construir soluciones aplicables a entornos organizacionales y a la automatización de procesos complejos de negocio.
3. Especialización avanzada en IA generativa y sistemas agénticos
Profundiza en LLMs, agentes autónomos y arquitecturas multiagente capaces de interactuar con herramientas externas y fuentes corporativas.
4. DevOps como eje transversal
Incorpora DevOps y sus derivados —DataOps, LLMOps y AIOps— para automatizar, desplegar y operar soluciones tecnológicas avanzadas.
5. Arquitecturas cloud avanzadas
Trabaja multi-cloud, contenedores, Kubernetes, Infraestructura como Código y casos prácticos basados en servicios de AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.
6. Proyecto Final aplicado
Diseño, desarrollo, despliegue y evaluación de una solución completa basada en sistemas multiagente e infraestructura cloud sobre un caso de uso real.
7. Metodología y evaluación 100% online
Clases online en directo que quedan grabadas para que las puedas consultar cuando quieras. Exámenes y defensa del trabajo de fin de título de forma totalmente online.
Módulo ventajas de la Universidad
La propia metodología general de VIU está pensada, confeccionada y desarrollada para priorizar en todo momento la adquisición de los resultados del aprendizaje propios de una formación avanzada y especializada.
Nuestra propuesta se articula en torno a unos principios fundamentales que la dotan de un valor diferenciado, priorizando el aprendizaje basado en proyectos y el feedback proporcionado por el equipo docente, con el fin de realizar un proceso de mejora constante de todas las partes involucradas, en este sentido:
- Es un modelo competencial: tomando como base el Competence Based Education (CBE), ponemos el foco en el desarrollo de aquellas destrezas que serán precisas para el desarrollo del estudiante en el mundo laboral.
- Es un modelo profesional: otorgamos una importancia fundamental a las competencias inherentes al desempeño de la profesión, permitiendo que el estudiante cuente con las máximas garantías para su inserción laboral.
- Es un modelo adaptativo: la organización y secuenciación de la programación didáctica permite al estudiante una mayor flexibilidad para regular su propio proceso de aprendizaje.
- Es un modelo eminentemente práctico: creamos espacios donde el estudiante puede desarrollar en tiempo real sus competencias.
- Es un modelo compartido: las sesiones de trabajo del estudiante con el profesor y sus compañeros contribuyen a la creación de una comunidad de aprendizaje donde se construye el conocimiento desde una perspectiva global.
- Es un modelo flipped: en aras al fomento de la autonomía del estudiante, se propone la descentralización del aprendizaje hacia su figura, haciendo que reflexione críticamente sobre el proceso y haciéndole responsable del mismo.
- Es un modelo acompañado: se redefine el rol docente, convirtiendo al profesor en un guía para el aprendizaje. Además, se crean nuevas figuras para el acompañamiento
- personal y pedagógico, acompañando y apoyando al estudiante a lo largo de toda su experiencia formativa.
Plan de estudios
| Tipos de asignaturas | ECTS |
|---|---|
| Obligatorias | 54 |
| Trabajo Fin de Máster | 6 |
| Total de Créditos | 60 |
| Primer cuatrimestre | Segundo cuatrimestre | Tipo | ECTS | |
|---|---|---|---|---|
| Arquitecturas Multi-Cloud | Obligatoria | 6 | ||
| Virtualización y Orquestación de Contenedores | Obligatoria | 6 | ||
| Ingeniería de Datos y Data Lake | Obligatoria | 6 | ||
| Seguridad y Gobernanza del Dato | Obligatoria | 6 | ||
| Principios y procesos DevOps en plataformas cloud | Obligatoria | 6 | ||
| Fundamentos de Modelos de Lenguaje (LLMs) | Obligatoria | 6 | ||
| Arquitectura de Agentes Autónomos | Obligatoria | 6 | ||
| Orquestación de Flujos Agénticos | Obligatoria | 6 | ||
| LLMOps y Ciclo de Vida de la IA | Obligatoria | 6 | ||
| Trabajo Final de Máster | Obligatoria | 6 |
Información del TFM
El Proyecto Final constituye una actividad integradora en la que el estudiante aplicará los conocimientos adquiridos a lo largo del programa para diseñar, desarrollar, desplegar y evaluar una solución completa basada en sistemas multiagente e infraestructuras cloud.
Contenido de la asignatura:
- Identificación y definición de un caso de uso real.
- Análisis de requisitos funcionales y técnicos.
- Diseño de arquitecturas basadas en agentes y LLMs.
- Integración de bases de conocimiento y herramientas externas.
- Desarrollo de sistemas multiagente colaborativos.
- Implementación de workflows inteligentes de extremo a extremo.
- Integración con servicios cloud y componentes previamente desarrollados.
- Despliegue automatizado en entornos de producción.
- Monitorización, observabilidad y optimización del sistema.
Elaboración de memoria técnica, presentación y defensa del proyecto
Acceso y salidas profesionales
El programa prepara para asumir funciones técnicas, de coordinación y liderazgo en proyectos de transformación digital e innovación tecnológica, integrando infraestructuras cloud, plataformas de datos, inteligencia artificial generativa y sistemas agénticos en entornos organizacionales avanzado.
Listado de todas las salidas profesionales posibles:
- Arquitectura de Soluciones Cloud: Diseño, gestión y optimización de infraestructuras en la nube altamente escalables y seguras.
- Ingeniería de Plataformas y DevOps (Cloud/DevOps Engineer): Especialización en la automatización de procesos, contenedorización e implementación de Infraestructura como Código (IaC).
- Ingeniería de Datos: Desarrollo y gobierno de arquitecturas de datos avanzadas orientadas a la analítica de negocio y la inteligencia artificial.
- Arquitectura de Datos: Definición, estructuración y gobierno estratégico de ecosistemas de datos para entornos analíticos y modelos inteligentes.
- Ciberseguridad y Gobernanza del Dato: Gestión del cumplimiento normativo, protección de activos digitales y gobierno de la información.
- Ingeniería de IA Generativa y Sistemas Agénticos: Desarrollo, despliegue y operación de agentes autónomos, modelos de lenguaje (LLMs) y entornos multiagente.
- Liderazgo de Proyectos Tecnológicos: Coordinación estratégica de iniciativas de innovación que integran soluciones cloud, plataformas de datos e inteligencia artificial aplicada.
Para el acceso a la Mestría de Formación Permanente en Cloud Computing y Agentes Autónomos de IA, se requiere:
- Estar en posesión de una titulación universitaria, preferentemente en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o áreas afines.
- Acreditar al menos un año de experiencia laboral o profesional relacionada con el ámbito del programa y con un nivel competencial suficiente para garantizar el adecuado seguimiento de la formación y el logro de los resultados de aprendizaje previstos.
Listado de grados/áreas/profesiones, etc. desde las que pueden acceder al programa
- Grado, Ingeniería o Ingeniería Técnica en Informática.
- Grado, Ingeniería o Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.
- Grado en Matemáticas.
- Otras titulaciones universitarias afines.
- Profesionales con al menos un año de experiencia laboral o profesional que permita acreditar un nivel competencial equivalente y adecuado al ámbito del programa.
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Doctor en Informática por la Universidad Politécnica de Valencia e Ingeniero de Software en Lifull Connect
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Director del Máster en Formación Permanente en Inteligencia Artificial para la Innovación Tecnológica. Doctor en Matemáticas, especialista en machine learning, inteligencia artificial y series temporales
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