PROGRAMAS
Con la colaboración de
Duración:
1 año académico
Idioma:
Español
Modalidades:
Live Streaming y Online Flexible
Los estudiantes aprenderán a diseñar e implementar soluciones programáticas que integren Inteligencia Artificial Generativa. Dominarán herramientas de programación, frameworks y tecnologías que les permitirán desarrollar aplicaciones avanzadas, adaptadas a casos de uso específicos, llegando más allá de lo que pueden ofrecer soluciones genéricas. Además se aprenderá a gestionar infraestructuras en la nube, optimizar procesos empresariales, y llevar proyectos completos de IA Generativa a producción.
Este máster va dirigido a perfiles técnicos y profesionales como desarrolladores, ingenieros, científicos de datos, arquitectos de software y emprendedores digitales. Ideal para quienes desean profundizar en la integración de la IA Generativa en soluciones prácticas, aportando valor en el ámbito empresarial y tecnológico. Se requiere conocimientos en programación con Python. EBIS proporcionará un curso gratuito previo de programación con Python para los perfiles que carezcan de estos conocimientos.
Solicita una beca parcial de 1.250 € y financia en 10 cuotas mensuales el coste final de la formación (aplicable a particulares). Formación bonificable a través de FUNDAE (aplicable a empresas españolas).
Al finalizar la formación, recibirás dos títulos: uno emitido por nuestra Escuela de Negocios (EBIS) y otro por la Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ).
Al finalizar la formación, además de la doble titulación del máster, tendrás la oportunidad de obtener dos de los certificados más reconocidos en el mercado. Se incluye la preparación, el examen y la certificación en Azure AI Fundamentals (AI-900) y el certificado Harvard ManageMentor® - Leadership, otorgado por Harvard Business Publishing Education.
Los estudiantes aprenderán a diseñar e implementar soluciones programáticas que integren Inteligencia Artificial Generativa. Dominarán herramientas de programación, frameworks y tecnologías que les permitirán desarrollar aplicaciones avanzadas, adaptadas a casos de uso específicos, llegando más allá de lo que pueden ofrecer soluciones genéricas. Además se aprenderá a gestionar infraestructuras en la nube, optimizar procesos empresariales, y llevar proyectos completos de IA Generativa a producción.
Este máster va dirigido a perfiles técnicos y profesionales como desarrolladores, ingenieros, científicos de datos, arquitectos de software y emprendedores digitales. Ideal para quienes desean profundizar en la integración de la IA Generativa en soluciones prácticas, aportando valor en el ámbito empresarial y tecnológico. Se requiere conocimientos en programación con Python. EBIS proporcionará un curso gratuito previo de programación con Python para los perfiles que carezcan de estos conocimientos.
Solicita una beca parcial de 1.250 € y financia en 10 cuotas mensuales el coste final de la formación (aplicable a particulares). Formación bonificable a través de FUNDAE (aplicable a empresas españolas).
Al finalizar la formación, recibirás dos títulos: uno emitido por nuestra Escuela de Negocios (EBIS) y otro por la Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ).
Al finalizar la formación, además de la doble titulación del máster, tendrás la oportunidad de obtener dos de los certificados más reconocidos en el mercado. Se incluye la preparación, el examen y la certificación en Azure AI Fundamentals (AI-900) y el certificado Harvard ManageMentor® - Leadership, otorgado por Harvard Business Publishing Education.
Elegidos como la mejor escuela de negocios especializada en tecnología
Ranking DondeEstudiar
Elegidos como escuela con el mejor Máster en IA Generativa
Financial Magazine y EUniversidadesPrivadas.com
Galardonados con el distintivo European Excellence Education
Financial Magazine
Para esos perfiles menos familiarizados con el lenguaje de programación en Python se ofrece este Prework de nivelación que te permitirá obtener las bases necesarias para empezar este máster. Aprenderás este lenguaje donde podrás practicar mediante material práctico autocorregible y dinámico con acceso a la certificación IT Specialist Python (ITS-303)
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Se presenta el concepto de IA Generativa, sus diferentes tipos y casos de uso desde un punto de vista programático. Se sientan las bases del entorno de desarrollo con la instalación de Python, VSCode y extensiones necesarias, introducción a Git y Postman, y se revisa la oferta de proveedores de IA Generativa (Cloud y Open Source), así como los requisitos y alternativas de hardware.
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Se explican los diferentes tipos de modelos de Machine Learning (supervisados y no supervisados) y se abordan los conceptos fundamentales de entrenamiento, test e inferencia, así como las métricas de evaluación. Se introduce el Deep Learning y las redes neuronales, requisitos de datos y el problema del sobreajuste. Además, se revisan los requisitos de hardware (GPUs) y parámetros de configuración esenciales para entrenar e inferir en Deep Learning.
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Se repasa la evolución del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) antes de la IA Generativa, y se explican los diferentes tipos de modelos (discriminativos, generativos, autoregresivos, VAEs y GANs), así como la difusión generativa. También se ofrece una perspectiva histórica y actual de los Modelos de Lenguaje (LLMs) y los diferentes tipos, revisando el estado de la tecnología y los nuevos avances.
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Se profundiza en la teoría detrás de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs) abordando mecanismos como self-attention, multi-head attention y tokenización. Se analizan las arquitecturas y evolución de los modelos GPT (OpenAI), los modelos de Google y los modelos de Anthropic, además de los modelos Open Source. Por último, se diferencian conceptos como prompting, contextualización, RAG, fine tuning y entrenamiento desde 0, y se describe cómo personalizar consultas y optimizar costes y resultados.
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Este tema propone la creación y entrenamiento de un modelo de IA Generativa partiendo desde cero. Para ello, se utilizará una máquina con potencia suficiente en la nube y un dataset de ejemplo. Se mostrará el proceso de configuración, la arquitectura de la red, la selección de hiperparámetros y las diferentes fases de entrenamiento. Con ello, se busca ofrecer una experiencia práctica de la creacion de un modelo de IA Generativa.
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Se introducen los modelos de generación de imágenes y se presentan casos de uso en los que aportan valor. Se explican arquitecturas como GANs y modelos de difusión, ejemplificados con Stable Diffusion y otros. Se abordan llamadas a modelos populares de generación de imágenes desde Python. También se revisan modelos de audio y video, como Whisper, y la personalización de modelos de imágenes con datasets específicos para lograr ajustes de estilo y control de salida.
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Se ofrece una introducción matemática a los espacios vectoriales y a la operación con vectores, incluyendo diferentes formas de calcular distancias. Se define el concepto de embedding y su relación con distancias semánticas, así como la generación de embeddings mediante APIs. Se revisan herramientas para trabajar con índices vectoriales y se profundiza en casos de uso prácticos de la búsqueda semántica y la integración con LLMs (RAG).
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Se profundiza en la consulta e integración de APIs usando herramientas como Postman y en cómo diseñar APIs propias con Python (FastAPI, Flask) para crear backends de IA Generativa. Se introduce la computación en la nube y se explican los servicios de IA en Cloud, así como el despliegue de modelos. Se abordan los principios de MLOps para el ciclo de vida de los sistemas de IA Generativa, incluyendo monitorización, mantenimiento y CI/CD. También se explican contenedores, microservicios y las estrategias de despliegue y escalado.
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Se hace una introducción general al Cloud y su relación con el procesamiento y testing de IA Generativa, comparando distintos proveedores y opciones de cómputo en la nube. Se revisan estrategias de almacenamiento y gestión de datos (incluyendo vectorstores) y se ven ejemplos de implementación de pipelines y ETLs con funciones serverless. Además, se aborda la seguridad y autenticación en endpoints propios y la gestión de costes y buenas prácticas.
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Se introducen las librerías y frameworks más utilizados en IA Generativa, como PyTorch Lightning y Tensorflow, destacando capacidades de entrenamiento distribuido. Se revisa Hugging Face (Transformers y Diffusers) para el uso y personalización de modelos Open Source. Además, se aborda LangChain para la construcción de sistemas complejos de LLM con RAG y memoria, y se presentan Gradio y Streamlit para el desarrollo de frontends rápidos y sencillos. Finalmente, se discute la conexión de APIs con frontends puros y el uso de herramientas de monitorización.
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En este tema se combina lo aprendido en temas anteriores para crear aplicaciones integrales y procesos automatizados. Desde la conceptualización de un frontend para usar una API de IA Generativa hasta la integración de LLMs con datos empresariales mediante búsqueda semántica y chatbots privados. También se introduce la idea de aplicaciones multimodales, combinando diferentes modelos para lograr resultados óptimos, y se analiza cómo extender la funcionalidad de la aplicación con agentes y asistentes. Por último, se recalca la importancia de realizar testing unitario y de integración en soluciones generativas.
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A lo largo del máster se ha aprendido a desarrollar soluciones que en muchos casos ya ofrecían un cierto nivel de automatización. Sin embargo este tema se centra en programar Agentes y procesos de automatización avanzados capaces de gestionar diferentes tipos de flujos de trabajo, plataformas, herramientas, integraciones, etc. Consiguiendo sistemas de automatización mucho más personalizados y sofisticados que los que se pueden crear con herramientas LowCode o NoCode.
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Se reflexiona sobre la ética de la IA Generativa y los sesgos que pueden surgir, proponiendo mecanismos de filtrado y transparencia para mitigar riesgos. También se cubren las regulaciones y normativas relacionadas con el tratamiento de datos, la anonimización y la protección de derechos de autor, enfatizando la importancia del cumplimiento legal y la buena gobernanza de los sistemas de IA.
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Se exponen las claves para planificar y gestionar proyectos de IA Generativa, diseñando un MVP y definiendo requisitos y modelos adecuados. Además, se aborda la estimación de recursos y costes, tamaño y especialización del equipo, y las fases necesarias para el desarrollo y la puesta en producción de la solución.
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Al finalizar el máster, se introducirá los principales avances ocurridos durante los meses anteriores a este tema, relacionados con el desarrollo de soluciones de IA Generativa, con el objetivo de que los alumnos culminen con un perfil completamente actualizado y comprendan la velocidad a la que evoluciona el campo de la IA Generativa.
Este trabajo final permitirá al alumno aplicar de manera práctica los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Consiste en desarrollar una solución completa basada en Inteligencia Artificial Generativa.
Se espera un rápido avance en las tecnologías digitales. Por esta razón, los estudiantes de la escuela disfrutarán de acceso continuo a actualizaciones y novedades de manera indefinida.
Nuestro canal privado conecta directamente a todos los antiguos alumnos, docentes y empresas para que puedan comunicarse fácilmente. También se organizan eventos virtuales y presenciales para la comunidad.
Gracias a nuestros acuerdos estratégicos, podemos brindar emocionantes oportunidades de empleo y la opción de realizar prácticas laborales, ya sea durante el curso o después de su finalización.
Apoyamos a los estudiantes en la transformación de sus proyectos finales de máster en startups. Ofrecemos mentores, acceso a inversores y la colaboración de desarrolladores para la creación del producto mínimo viable.
En EBIS estamos comprometidos con el crecimiento profesional de nuestros estudiantes incluso después de terminar el máster. Por ello, les damos acceso antes, durante y hasta un año después de finalizar los estudios a un conjunto de formaciones y certificados profesionales con alta demanda en el mercado laboral.
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