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.
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
Principios de PLN, arquitectura de LLMs, tokenización y aplicaciones como traducción automática y generación de texto. Incluye creación de un asistente virtual con GPT.
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.
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.
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.
IA en Robótica e Industria
Detección de anomalías, mantenimiento predictivo, previsión de demanda y gemelos digitales en entornos industriales.
Sistemas Inteligentes en Medicina
Sistemas expertos, modelos de aprendizaje automático y aplicaciones en diagnóstico clínico, como cribado de cáncer y gestión hospitalaria.
Arquitectura segura de aplicaciones de IA y salvaguardas
Ejecución en la nube (Azure, Google Cloud, AWS) y configuraciones locales para aplicaciones de IA seguras
Ciberseguridad y control con la IA
Analiza el uso de IA en seguridad ofensiva y defensiva, forense digital y cumplimiento normativo, con herramientas generativas para phishing.
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.
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.
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.
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