Programa del Máster en Inteligencia Artificial
Los módulos de aprendizaje de inteligencia artificial más actuales y con un aprendizaje eficaz para los alumnos
Fundamentos de Inteligencia Artificial
La historia, conceptos y aplicaciones de la IA, diferenciando entre Machine Learning, Deep Learning y GenIA. Analiza su impacto social y empresarial, y aborda la ética en su desarrollo.
El ABC de los Prompts: Qué funciona y por qué funciona
Este módulo sienta las bases del prompt engineering, una habilidad clave para obtener respuestas precisas, coherentes y útiles por parte de los modelos de lenguaje
Fundamentos de Python
Introduce el uso de Jupyter Notebook y Google Colab, cubriendo tipos de datos, estructuras de control, funciones y manejo de datasets. Incluye prácticas de automatización y filtrado de datos.
FastAI (+Keras +Transformers)
Profundiza en redes neuronales, CNNs, y herramientas como RAG y Langchain. Aborda visión artificial, reconocimiento de voz y optimización de procesos de IA con FastAI.
Visión Artificial
Aprende extracción de características, segmentación de imágenes y aplicaciones de redes neuronales convolucionales en conducción autónoma, reconocimiento facial y seguridad.
Lenguaje Natural y LLMs
Aprenderás cómo las computadoras pueden interpretar y producir texto de manera coherente, y cómo estas tecnologías están transformando áreas como la traducción automática, la redacción de contenido y la búsqueda de información
Generación de imágenes: ilustraciones y fotorrealismo
Aprenderás cómo funcionan las herramientas de Inteligencia Artificial que generan imágenes a partir de texto y cómo escribir instrucciones (prompts) que transforman tus ideas en imágenes visuales únicas.
Aprendizaje Generativo y Modelos de Generación de Contenido
Explora la generación de texto, imágenes y videos. La práctica consiste en crear un cómic o videoclip combinando técnicas de IA.
Procesamiento de Voz y Traducción Automática
Aborda reconocimiento y síntesis de voz, producción musical y modelos de traducción automática. Incluye práctica de creación de un sistema de síntesis de voz.
Estrategia de Implementación y Adopción de IA en la Empresa
Los pasos clave para integrar la IA en una organización, desde la planificación estratégica hasta la adaptación de los equipos a las nuevas tecnologías. Además, conocerás cómo superar los retos comunes para asegurarte de que tu empresa no solo adopta IA, sino que la aprovecha al máximo.
Adopción de Copilot en la empresa. Copilot, Chat, y Microsoft 365.
Integra Copilot en una empresa y ayuda a mejorar la productividad, automatizando tareas repetitivas y mejorando la toma de decisiones.
Desarrollo de la cultura AI driven en la organización
Enfocado en la innovación y rentabilidad de proyectos de IA en empresas, gestión de equipos y metodologías ágiles para implementar soluciones de IA.
Introducción al análisis, visualización y gobierno del dato
Fundamentos de análisis de datos, creación de dashboards en Power BI y gobierno del dato, incluyendo normativas y roles en la gestión de datos.
Desarrollo de IA tradicional / Machine Learning
El ciclo de desarrollo de IA, tratamiento de datos, modelos de ML y evaluación de métricas. Incluye un proyecto práctico de principio a fin.
Fundamentos de Business Intelligence (BI)
En este módulo, aprende los fundamentos de BI, cómo las empresas usan los datos para optimizar operaciones y cómo construir informes y dashboards útiles sin necesidad de ser un experto en análisis de datos.
Diseño e implementación de Sistemas de IA Locales, Privados y Seguros
Infraestructura local, gestión de modelos con Ollama y LLMStudio, fine-tuning, generación de imágenes y audio, y sistemas multiagentes.
IA aplicada al desarrollo low-code/no-code
Desarrollo de software con IA en plataformas low-code/no-code, automatizaciones cloud y creación de bots con GenAI.
IA en SaaS: Soluciones prácticas
SaaS y AlaaS, automatización de tareas con IA, y proveedores de cloud AI como AWS, Azure y Google Cloud. Incluye ética y protección de datos.
RAG: Indexación de Documentos y Búsqueda con Lenguaje Humano
Aprende cómo funciona la indexación de documentos y cómo las tecnologías de búsqueda con lenguaje natural permiten realizar consultas más precisas y efectivas para obtener respuestas relevantes de grandes bases de datos, todo de forma más intuitiva y accesible
Arquitectura segura de aplicaciones de IA y salvaguardas
Ejecución en la nube (Azure, Google Cloud, AWS) y configuraciones locales para aplicaciones de IA seguras
Generación de Contenidos e IA Aplicada para Profesionales del Marketing
Cómo la IA puede ser aplicada en la creación de textos, imágenes, videos y estrategias de contenido, optimizando la comunicación con los consumidores y mejorando el rendimiento de las campañas de marketing.
Ética y Equipos de IA
A medida que las tecnologías de IA avanzan, los equipos encargados de desarrollar e implementar estas soluciones deben ser conscientes de las implicaciones éticas de su trabajo. Este módulo explora cómo los equipos de IA pueden operar de manera responsable, garantizar que sus sistemas sean justos y transparentes.
Trabajo Final de Máster
Asimilados todos los conceptos previos, llega el momento de poner a prueba todos los conocimientos adquiridos en el máster. El alumno planteará una estrategia de implantación de inteligencia artificial para una empresa.
Descarga el programa completo de IA Generetiva y No Code
Descarga desde aquí el dossier con toda la información del máster de la UCM