Máster en Inteligencia Artificial en Colaboración con Microsoft

Especialízate en Inteligencia Artificial con un enfoque práctico. Aprende sobre Big Data, IA Tradicional y Generativa, y obtén certificaciones oficiales de Microsoft.

Modalidad flexible: Clases presenciales en Tajamar por las tardes, con opción de asistencia en streaming en directo.

¿Qué aprenderás?
Transformación Digital: Modelos de negocio, impacto en empresas y tecnología.
Big Data: Almacenamiento, bases de datos relacionales y NoSQL, ingesta y procesamiento de datos.
Matemáticas para IA: Álgebra, optimización, aprendizaje automático y validación de modelos.
Inteligencia Artificial Tradicional: Aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora.
Inteligencia Artificial Generativa: Modelos fundacionales, ajuste fino, generación de contenido y aplicaciones empresariales.
Desarrollo y aplicación de IA en entornos reales
Orientación Laboral: Estrategias de búsqueda de empleo y desarrollo profesional.

Tenemos una inserción laboral superior al 90%, gracias a alumnos como tú que completan la formación con éxito.

Personas con conocimientos informáticos en programación orientada a objetos que quieran especializarse en el desarrollo de Inteligencia Artificial, tanto generativa, como tradicional.

Valorable: tener Ciclo Formativo de Grado Superior en informática + conocimientos de Business Intelligence y Big Data

1. Transformación Digital
Introducción a la Transformación Digital
Tecnologías emergentes: Blockchain, IoT, AR/VR, 5G, Ciberseguridad
Big Data e Inteligencia Artificial: Generativa y Tradicional Almacenamiento y Arquitecturas de Datos

2. Big Data
Creación de entornos de desarrollo: Jupyter Notebook, Docker, Azure
Lenguajes: SQL, Python, Scala
Tecnologías de Big Data: Hadoop, Hive, Apache Spark
Bases de datos SQL y NoSQL: MongoDB, Cosmos DB
Procesos de Ingesta de Datos: ELT, automatización, y monitoreo en Azure
Visualización de Datos con Power BI

3. Matemáticas para la IA
Álgebra y optimización
Aprendizaje Automático: Supervisado y no Supervisado
Algoritmos Bayesianos
Validación cruzada de modelos

4. Inteligencia Artificial
Introducción a la Inteligencia Artificial
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en Azure
Visión por Computadora con Azure
Implementación de algoritmos de IA en Azure Machine Learning
Ética y seguridad en IA

5. IA Generativa
Fundamentos de IA Generativa
Técnicas de ingeniería de prompt
Aplicaciones prácticas de IA generativa: creación de código, análisis de sentimiento, y procesamiento de imágenes
Ajuste de modelos (Fine Tuning) y prevención de sesgos
Implementación de IA generativa con herramientas como Copilot Studio