Maestría Oficial en Inteligencia Artificial
Visión integradora de la Inteligencia Artificial y dominio de técnicas avanzadas de Machine Learning y Optimización Computacional.
Requisito de acceso: Grado, licenciatura o título universitario.
Ingeniería en Informática, Telecomunicaciones, Ciencia de Datos, Data Science o equivalente.
PLAZAS LIMITADAS
Hasta el 34% de descuento
- Online
- 60 ECTS
- Abr. 2025
Máster en Inteligencia Artificial
Gigantes como Google, Microsoft, Facebook, Amazon y Oracle están realizando una intensa inversión en las nuevas tecnologías inteligentes, creando un cambio de paradigma que no solo está transformando el presente a pasos agigantados, sino que, además, dibuja un panorama en que la Inteligencia Artificial cambiará de manera radical la forma de trabajar, de hacer negocios, y la vida de los usuarios, durante los próximos años. Esta verdadera revolución demandará gran cantidad de profesionales especializados, dispuestos a liderar los numerosos cambios y reestructuraciones fundamentales para su implementación efectiva en empresas, organizaciones, e instituciones públicas y privadas.
Definición del programa
El Máster Universitario en Inteligencia Artificial tiene como objetivo dotarte de un amplio y completo conjunto de habilidades enmarcadas dentro de los distintos campos del área de la IA, principalmente el aprendizaje automático o machine learning, la optimización computacional y el razonamiento difuso. Gracias a un plan de estudios vanguardista, desarrollado por un área con gran trayectoria en la formación de Tecnologías Emergentes; y un claustro formado por destacados profesionales en activo e investigadores en la materia; adquirirás las herramientas, conocimientos, y habilidades necesarias para poder aprovechar las oportunidades que la revolución IA te ofrece. Un programa diseñado para que te conviertas en un profesional de perfil altamente demandado por las empresas y organizaciones científicas, y capacitado para operar en la vanguardia del cambio tecnológico.
Partners
¿Qué hace a esta maestría única?
- Título oficial reconocible por el Ministerio de Educación de Colombia.
- Metodología flexible, con clases virtuales en vivo.
- Una fuerte base teórico-matemática que te permitirá entender los fundamentos que sustentan las técnicas más avanzadas en el desarrollo de aplicaciones
- Un plan de estudio vanguardista actualizado que te asegura un contenido totalmente acorde a la realidad del desarrollo tecnológico.
- Conseguirás el dominio de las diferentes disciplinas de la Inteligencia Artificial: Machine Learning, Optimización Computacional y Razonamiento Difuso.
- 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.
- Gracias a la colaboración con DRIVENDATA, podrás inscribirte en una plataforma repleta de necesidades reales que presentan las empresas, repercutiendo en alta empleabilidad para los futuros egresados.
- Adquirirás la capacidad para seguir los avances tecnológicos en el área y formar parte de ellos.
- Podrás participar en seminarios impartidos por profesionales de empresas como Inbenta, CVBLab o Intelygenz.
- Tu formación incluirá las aplicaciones más innovadoras en el mundo actual: chatbot, conducción autónoma, reconocimiento de voz, visión artificial, robótica
- Tendrás la posibilidad de aplicar tu Tesis Fin de Maestría a tus propias necesidades e intereses profesionales.
- Tendrás la oportunidad de cursar prácticas extracurriculares.
- Trabajos de fin de título y exámenes virtuales sin desplazamientos. Obtén tu título oficial de forma 100% online gracias a la seguridad y rigor del sistema de acreditación biométrica y antifraude, mediante reconocimiento facial y monitorización de la actividad de la pantalla y verificación del entorno mediante una segunda cámara.
Plan de estudios
| Tipos de materia | ECTS |
|---|---|
| Obligatorias | 48 |
| Tesis Fin de Maestría | 12 |
| Total de Créditos | 60 |
| Tipo | ECTS | |
|---|---|---|
| Complemento Formativo | 6 | |
| Complemento Formativo | 6 |
| Primer cuatrimestre | Segundo cuatrimestre | Tipo | ECTS | |
|---|---|---|---|---|
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Tesis | 12 |
Por ser estudiante del Máster en Inteligencia Artificial tienes acceso exclusivo, y sin ningún coste adicional, a tres cursos de 18 horas de duración cada uno de ellos. Estos cursos son totalmente optativos y para disfrutarlos, solo tienes que inscribirte previamente a su inicio, una vez hayas comenzado la Maestría. Se trata de una formación especializante, con la que podrás profundizar en algunos de los temas más empleados y demandados por los especialistas en ciencia de datos y certificada por Nvidia.
- Programación de GPU's con CUDA
Programación de GPU's con CUDA
Programación de GPU's con CUDA: El objetivo del curso es aprender las principales técnicas y herramientas para acelerar aplicaciones escritas en lenguaje C de forma que se ejecuten sobre millones de hilos en la GPU utilizando CUDA. A la conclusión del curso, el alumno adquirirá las siguientes competencias:
- Escribir código para que sea ejecutado en la GPU.
- Exponer y expresar paralelismo de datos con CUDA en aplicaciones escritas en C.
- Analizar cuándo merece la pena portar un código a la GPU.
- Gestionar la memoria en la GPU y optimizar la transferencia de datos utilizando prebúsqueda asíncrona.
- Utilizar los profilers para optimizar las aplicaciones paralelas.
- Emplear streams para combinar paralelismo de tareas y paralelismo de datos.
- Escribir código para que sea ejecutado en la GPU.
- Deep Learning sobre plataformas Nvidia
Fundamentos de Deep Learning sobre plataformas Nvidia
El objetivo del curso es aprender a manejar las herramientas más vanguardistas para la implementación de proyectos de Deep Learning de la forma más rápida y eficiente sobre un computador de última generación aprovechando la aceleración en GPU y los recursos de supercomputación existentes en las arquitecturas de Nvidia, fabricante del 75 % de las GPUs del mercado. Para ello, se pondrá a disposición del alumno de forma gratuita el curso Fundamentals of Deep Learning perteneciente al Deep Learning Institute de Nvidia (DLI), donde podrá poner en práctica todas las técnicas estudiadas sobre GPUs de última generación disponibles en la nube a través de Amazon Web Services. A la conclusión de este curso, el alumno tendrá la oportunidad de evaluarse dentro del DLI para lograr la certificación en Deep Learning avalada por la empresa Nvidia, lo que acreditará sus conocimientos para afianzar su carrera profesional y méritos curriculares en este área.
- Computación cuántica
Introducción a la computación cuántica
Este curso sirve de introducción a la computación cuántica y se orienta a ingenieros informáticos u otras ingenierías con conocimientos de computación y una mínima base de álgebra lineal compleja. El curso se inicia con una sesión de refresco de los conocimientos matemáticos básicos necesarios para comprender los que son y cómo se miden los cúbits y sus estados. A partir de aquí, se presentan los conceptos básicos, desde la esfera de Bloch y las principales puertas cuánticas, se describen los principales algoritmos que muestran las ventajas que proporciona la computación cuántica sobre la clásica y termina con una introducción de algoritmos prácticos que se utilizan en sistemas cuánticos reales.
Seminarios de convocatorias anteriores
- Robótica con Aprendizaje por Refuerzo
Aprendizaje por refuerzo aplicado en entornos de Robótica
Uno de los principales retos a los que se enfrenta actualmente el aprendizaje por refuerzo es su aplicación en entornos reales. En este sentido, la robótica es una de las ramas que ha demostrado más potencial cuando se han implementado este tipo de técnicas a tareas complejas. Por ello, en esta sesión revisaremos las principales características de soluciones basadas en aprendizaje por refuerzo cuando se aplican a problemas de robótica, así como cuáles son los algoritmos más usados. También repasaremos los principales hitos en este campo y los retos que se presentan a futuro.
Ponente: D. Gabriel Enrique Muñoz Ríos, data scientist en Intelygenz
- Vehículo Autónomo con Aprendizaje por Refuerzo
Diseñando el Cerebro de un Vehículo Autónomo con Aprendizaje por Refuerzo
Cuando se llevan agentes autónomos a aplicaciones reales no todo vale. En el mundo real nos solemos encontrar con múltiples requisitos simultáneos, y en casos críticos como el de los vehículos autónomos, llegar a un destino lleva implícito tareas como la de salvaguardar vidas humanas. En este seminario veremos cómo se aplica aprendizaje por refuerzo (RL) a la conducción autónoma, daremos una introducción a variantes de RL más avanzadas que son las que están consiguiendo los mejores resultados y revisaremos las herramientas open-source disponibles para poder crear y enseñar a conducir a los "cerebros" de nuestros propios agentes.
Ponente: Dr. Borja González León, PhD researcher en Imperial College London
- DrugChecker
DrugChecker: Herramienta en la ayuda en la prescripción de fármacos
El Drugchecker es una herramienta que hace uso del Procesamiento del Lenguaje Natural para extraer de forma automática información relevante de prospectos de medicamentos. Esta información es utilizada para construir un sistema experto que asiste al médico en la prescripción de fármacos, mostrando alertas sobre posibles contraindicaciones, precauciones, efectos adversos e incompatibilidades entre medicamentos.
Ponentes: Francisco Martínez Martínez y Jose María Martínez Martínez
- Chatbot en las empresas
5 Reglas para crear un chatbot de éxito en las empresas
Se explicarán los conceptos claves que debe tener un chatbot junto con la capacidad para entender el lenguaje humano (PNL) y se detallarán las 5 claves a seguir para crear un proyecto dentro de una organización.
Ponente: David Fernández, Responsable del área de negocio de Inbenta en España
- MONAI Label
MONAI Label: Un sistema servidor-cliente para la anotación interactiva de imágenes médicas a través de IA
En este seminario, discutiremos varios aspectos de la Red Abierta Médica para IA (MONAI) y MONAI Label. MONAI es un framework basado en PyTorch, disponible gratuitamente, para el aprendizaje profundo en imágenes de atención médica; y MONAI Label es una herramienta inteligente de aprendizaje y etiquetado de imágenes de código abierto que ayuda a los investigadores y médicos a colaborar, crear conjuntos de datos anotados y construir modelos de IA en un paradigma MONAI estandarizado.
Ponente: Dr. Andrés Yesid Díaz Pinto, Deep Learning Cientist en Nvidia.
Acceso y salida profesional
El perfil de ingreso a la Maestría en Inteligencia Artificial será un perfil tecnológico procedente de titulaciones técnicas interesado en los últimos avances en el área de la computación y la automatización.
Dado que los fundamentos que sustentan las técnicas en inteligencia artificial tienen un marcado carácter matemático, se recomienda 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.
Se requiere que los alumnos estén en posesión de un título universitario (pregrado, diplomatura, licenciatura, ingeniería, ingeniería técnica) en alguna de las titulaciones que se detallan a continuación:
- Pregrado en Ciencia de Datos, Pregrado en Data Science o equivalente.
- Pregrado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Informática
- Pregrado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.
Adicionalmente, se aceptarán alumnos de las siguientes titulaciones, condicionado a la superación de diferentes complementos formativos.
- Pregrado/Licenciatura/diplomatura del área de matemáticas o física (o equivalente).
- Pregrado / Ingeniería/ Ingeniería Técnica del área de la Ingeniería no vinculada a las TIC.
Esta maestría prepara a los estudiantes para incorporarse a un mercado laboral muy competitivo en varias capacidades:
- Machine Learning engineer
- Desarrollador de Software para soluciones de IA
- Ingeniero especialista en Visión Artificial
- Desarrollador de algoritmos para IA
- Ingeniero en procesamiento de Lenguaje Natural
- Investigador de Inteligencia Artificial
Docentes
El equipo docente de la Universidad Internacional de Valencia (VIU) está formado por doctores acreditados, doctores especializados y profesionales en activo que aporta al alumno una visión actual gracias a la relación profesional y académica.
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Dra. Jimena Llopis Rivas
Directora de la Maestría Oficial en Inteligencia Artificial. Investigadora, emprendedora y directiva en ámbitos de innovación tecnológica.
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Gabriel Muñoz Ríos
Data Scientist en Intelygenz
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Dr. Félix José Fuentes Hurtado
Doctor Cum Laude en Telecomunicación e Investigador Senior en Computer Vision y Machine Learning en BeautyLabs (Cambridge)
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Dr. José Ángel Olivas
Doctor Ingeniero en Informática, experto en el desarrollo de sistemas inteligentes aplicados
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Iván Fuertes Torrecilla
Senior Render Engine & SDK Programmer for Augmented Reality at Wikitude
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Raúl Reyero Díez
Coordinador del Máster Universitario en Big Data y Ciencia de Datos. Data Scientist. Desarrollador de Sistemas de Información en Vodafone, Telefónica e Informática el Corte inglés entre otros.
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René David Montero Nouel
Ingeniero en Computación – DEA en Organización y Dirección de Empresas.
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Dr. Julio José Silva Rodriguez
Investigador en Visión por Computador y Aprendizaje Profundo.
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Andrés Pérez Trenard
Ingeniero Biomedico y Data Scientist.
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José Manuel Camacho Camacho
Senior Data Scientist
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Juan Francisco Vallalta Rueda
Responsable de Inteligencia Artificial en Salud (Lãberit) -
Dra. Marta María Arguedas Lafuente
Doctora en Educación y TIC (e-learning). Mención Cum Laude; Mención Internacional.
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Dr. Walter Andrés Ortiz Vargas
Matemático con sólida formación académica; apasionado por la enseñanza, con versatilidad en diferentes áreas de las matemáticas, principalmente en Análsis real y funcional, así como probabilidad y Estadística.
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Dr. Amílcar Jesús Pérez Arguinzones
Doctor en Matemáticas
Plan de Crecimiento Constante incluido en tu matrícula
Comienza a crecer desde el momento en el que te matriculas. El Plan de Crecimiento Constante te ofrece una exclusiva formación en soft skills, que podrás cursar a tu ritmo, aumentando aún más tu empleabilidad y el atractivo de tu perfil profesional.
- 4 cursos autoformativos sobre Solución de problemas, Resiliencia, Inteligencia emocional y Habilidades de comunicación.
- Cada curso equivale a 1 ECTS y una vez finalizado obtendrás un certificado de realización.
- Puedes cursarlos de manera independiente, o los 4 cursos en conjunto.
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Soporte técnico a tu disposición
Ofrecemos apoyo ante cualquier incidencia informática o en la propia configuración de nuestros sistemas.
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Clases online multidispositivos
Clases virtuales en vivo, además, estas quedan grabadas para que puedas visionarlas cuando desees.
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Tutorías personalizadas
Siempre tendrás contacto directo con tus profesores. Podrás concertar tutorías privadas para resolver tus dudas.
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Orientación académica
Un orientador académico te acompañará con la misión de conocerte, guiarte y motivarte para que consigas tus objetivos.
Conoce la opinión de nuestros estudiantes
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Álvaro Sáez Cofundador y CEO de HechicerIA y Cofundador y CTO de ShintekEl Máster me ofreció una primera aproximación a los fundamentos y las diferentes dimensiones o recursos de los que disponemos para resolver problemas reales de la industria a través de la automatización mediante inteligencia artificial. La dinámica fue interesante y ayudó a compaginar los primeros meses de mi actividad empresarial, los materiales fueron enriquecedores y agradezco el soporte de muchos de los docentes, que pedagógicamente mostraron muy buen nivel.
A día de hoy, soy cofundador de dos empresas tecnológicas vinculadas con la Inteligencia Artificial. Desde una de ellas hemos desarrollado un software propio que es capaz de generar videos en 3D a partir de lenguaje natural.
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Ricardo Lebrón Antiguo alumno de la Maestría Oficial en Inteligencia ArtificialEstudié el Máster en Inteligencia Artificial para cubrir algunas carencias profesionales que me impedían seguir avanzando en mi profesión. Soy investigador postdoctoral y trabajo en las áreas de Genómica y Bioinformática. Sin duda he mejorado en muchos aspectos de mi profesión, desde entender mejor artículos científicos que necesito en mi trabajo hasta disponer de herramientas más avanzadas para mis análisis de datos como bioinformático. Mi experiencia en el máster ha sido muy positiva. Tanto el contenido como la metodología superó mis necesidades y mis expectativas.
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Fancesc Pérez Pascual Antiguo alumno de la Maestría Oficial en Inteligencia ArtificialCuando me planteé emigrar, buscaba un programa de estudios que pudiera compaginar con los cambios que venían. El Máster en Inteligencia Artificial de la VIU me ofrecía flexibilidad y modernidad, además de una plataforma muy útil para gestionar mis estudios como mejor me conviniera.
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Isabel Vázquez Trigas Antigua alumna de la Maestría Oficial en Inteligencia ArtificialTrabajo en una empresa de desarrollo de software desde hace muchos años. Este máster me ha permitido adentrarme en el apasionante mundo de la inteligencia artificial, obteniendo amplios conocimientos en este ámbito. Además, a pesar de que he tenido que compatibilizar el estudio del máster con trabajo y dos hijos, he podido llevarlo a cabo con éxito gracias a la flexibilidad que supone su carácter online.
Nuestro Campus Virtual ha recibido por tres años consecutivos (2020, 2021 y 2022) el prestigioso premio internacional Catalyst, que lo reconoce como el mejor campus virtual de España y uno de los mejores del mundo en experiencia de usuario, tanto en su versión desktop como en mobile. Una distinción que es fruto de nuestra filosofía de mejora constante con el fin último de ofrecerte siempre la mejor experiencia formativa posible.
CONDICIONES ECONÓMICAS
En VIU creemos en tus ganas de crecer, sabemos que eres capaz de crear el cambio que quieres y queremos ayudarte a alcanzar tus metas.
Cómo tú, entendemos que el valor de la ciencia y la tecnología está en el uso que hagamos de ella. Por eso queremos ayudarte a poner tu talento al servicio de la innovación con propósito, para construir juntos un futuro mejor.
Porque juntos somos más y podemos convertir las ideas en realidades capaces de cambiar el mañana, queremos apoyarte en tu propósito de progresar junto a nosotros. Por ello ponemos a tu disposición los siguientes apoyos y ayudas económicas.
¿Tienes dudas?
Sí, para cursar esta maestría se recomienda tener conocimientos básicos de programación. Por ello, si tu formación previa no es Ciencia de Datos, Informática o Telecomunicaciones, para poder acceder a la maestría, deberás cursar el complemento formativo de programación. Con este complemento formativo, de formato autoconsumible, adquirirás la formación base necesaria para poder seguir la maestría sin problemas.
Si quieres ir más allá, y adquirir una base sólida en programación avanzada, también puedes acceder a nuestro Experto Universitario en Programación en Python.
No necesitas disponer de un ordenador con requisitos específicos, solo disponer de conexión a Internet estable. Para las clases prácticas dispondrás del Laboratorio Virtual, un servicio de computación en la nube donde podrás acceder al software necesario para la realización de las actividades. Podrás hacer uso de las diferentes aplicaciones y programas de forma remota, sin necesidad de descargar ni instalar nada en tu ordenador. Así como configurar en tu ordenador el entorno de prácticas sin problemas, si así lo deseas.
En la parte práctica de cada una de las asignaturas, se utilizarán las herramientas más utilizadas y demandadas en el sector para la resolución de los diferentes problemas. No obstante, independientemente de que se haga uso de una herramienta específica durante la sesión, recibirás una formación base que te permitirá desenvolverte en cualquier otra herramienta del mercado.
A continuación, se desglosan los recursos de software que se emplearán: Python, Numpy, Matplotlib, Pandas, Seaborn, NLTK, Open CV, TensorFlow, Scikit-learn, Requests, Tsplib95, Pandas CLIPS, FuzzyCLIPS, SciKit-Fuzzy, OpenCV, XGBoost, LightGBM, Keras, Pythorch, MLflow, Keras y Gym, entre otros.
El plan de estudios de la Maestría Oficial en Inteligencia Artificial no contempla prácticas en empresa como una materia curricular. Por tanto, no se deben cursar para finalizar la maestría.
No obstante, si te interesa hacer prácticas, puedes acogerte a las prácticas extracurriculares. Una vez hayas contactado y acordado prácticas en el centro, la Universidad gestionará tu solicitud y tramitará el convenio con dicho centro.
La Tesis fin de Maestría consiste en el desarrollo de un trabajo de investigación con elección de carácter aplicado o científico. Dentro de ese marco, puedes proponer un caso personal a resolver e incluso se puede llevar a cabo en colaboración con la empresa en la que desarrollas tu actividad profesional.
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