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Máster Universitario en Inteligencia Artificial

Maestría

Online

Precio a consultar

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  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Duración

    1 Año

La Maestría Oficial Online en Inteligencia Artificial de VIU te proporciona habilidades en los principales campos de la IA: aprendizaje automático, optimización computacional y razonamiento difuso.

Con un plan de estudios vanguardista y profesores expertos en Tecnologías Emergentes, adquirirás las herramientas y conocimientos necesarios para aprovechar las oportunidades de la revolución IA.

Este programa te prepara para ser un profesional altamente demandado por empresas y organizaciones científicas, listo para liderar en el cambio tecnológico.

Para acceder a este programa debes contar con un grado, licenciatura o título universitario en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Ciencia de Datos, Data Science o equivalente."

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

01 oct 2026Inscripciones cerradas

Información relevante sobre el curso

- Dominar la ingeniería de datos y las herramientas de inteligencia artificial, aplicando técnicas avanzadas en aprendizaje automático, optimización, procesamiento del lenguaje natural y visión por computador.

- Diseñar, implementar y evaluar modelos predictivos, gestionando su ciclo de vida en producción.

- Gestionar proyectos de IA, analizando avances tecnológicos, implicaciones éticas y legales, y promoviendo la capacidad para liderar proyectos industriales o investigaciones en el ámbito.

El perfil de ingreso a la Maestría Oficial en Inteligencia Artificial es un perfil tecnológico, interesado en los últimos avances en el área de la computación y la automatización.

Para acceder a la Maestría, deberás contar con un Título Universitario Profesional, Grado Académico o Licenciatura en alguna de las siguientes profesiones:

• Ciencia de Datos, Grado en Data Science o equivalente.

• Ingeniería en Informática, Sistemas o Telecomunicaciones.

Si eres profesional de alguna de las siguientes áreas de conocimiento, podrás acceder a la maestría condicionado a la superación de diferentes complementos formativos:

• Área de matemáticas, física o equivalente.

• Ingeniería no vinculada a las TIC.

Dado que los fundamentos que sustentan las técnicas en inteligencia artificial tienen un marcado carácter matemático, recomendamos 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.

Titulación oficial.

1. 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.

2. Conseguirás el dominio de las diferentes disciplinas de la Inteligencia Artificial: Machine Learning, Optimización Computacional y Razonamiento Difuso.

3. Tu formación incluirá las aplicaciones más innovadoras en el mundo actual: chat Bot, conducción autónoma, reconocimiento de voz, visión artificial, robótica.

4. Tendrás acceso sin ningún coste adicional a tres cursos demandados por los especialistas en ciencia de datos y certificados por Nvidia: Programación de GPU’s, Deep Learning sobre plataformas Nvidia y Computación cuántica.

5. Podrás participar en seminarios impartidos por profesionales de empresas internacionales como Inbenta, CVBLab o Intelygenz.

6. Practicarás con bases de datos reales para la realización de casos prácticos. Gracias a la colaboración con DRIVENDATA, podrás inscribirte en una plataforma donde encontrarás necesidades reales que presentan las empresas, repercutiendo en alta empleabilidad para los futuros egresados.

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Opiniones

Materias

  • Redes
  • Informática
  • Inteligencia artificial
  • Aprendizaje
  • Deep learning
  • Redes neuronales
  • Aprendizaje por refuerzo
  • Razonamiento Aproximado

Temario

  • 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

Información adicional

Becas, descuentos y ayudas al estudio disponibles.

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