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Máster en Inteligencia Artificial Generativa

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Máster en Inteligencia Artificial Generativa

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Duración:

1 año académico

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Idioma:

Español

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Modalidades:

Live Streaming y Online Flexible

Objetivos

El ChatGPT y las otras herramientas de creación de contenidos e imágenes son solo una pequeña muestra de lo que ofrece la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). En este máster, los estudiantes aprenderán todas las posibilidades que ofrece esta novedosa tecnología y cómo aplicarla profesionalmente para aumentar su productividad laboral, mejorar procesos empresariales, crear nuevos negocios y servicios y mucho más.

¿A quién va dirigido este máster en Inteligencia Artificial Generativa?

Este Máster de Inteligencia Artificial Generativa (Máster IAG) va dirigido a cualquier perfil que desee profundizar en esta disruptiva tecnología para aplicar su potencial en el ámbito empresarial y en la productividad laboral personal. Ya seas un estudiante apasionado por la tecnología, un profesional en busca de ampliar sus habilidades, un directivo que quiera optimizar los procesos de su negocio o incluso un emprendedor con visión de futuro, este programa te proporcionará los conocimientos y herramientas necesarios para dominar el campo de la inteligencia artificial generativa.

Sin requerir ninguna formación previa específica, este máster te abrirá las puertas a un mundo lleno de posibilidades y te capacitará para liderar la vanguardia de la tecnología del futuro, la Inteligencia Artificial. 

Ayudas económicas

Formación bonificable a través de FUNDAE (debe ser coordinado desde tu empresa) o solicita información sobre nuestro programa de becas.

Doble Titulación

Al finalizar la formación, recibirás dos títulos: uno emitido por nuestra Escuela de Negocios (EBIS) y otro por la Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ).

Certificación adicional incluida

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.

Avalado por instituciones de prestigio

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Elegidos como la mejor escuela de negocios especializada en tecnología

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Primera posición en el Ranking de Másters en IA Generativa

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Galardonados con el distintivo European Excellence Education

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Mejor máster en IA Generativa de España

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Modalidades

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Modalidad Live Streaming

Descripción: Los alumnos y profesores interactúan a través de una plataforma de videoconferencias. Las grabaciones de las clases estarán disponibles en el campus virtual junto con los demás recursos del máster. Además, los estudiantes podrán solicitar tutorías por videoconferencia individuales bajo demanda.

Tutor personal: Disponible durante todo el curso

Recursos complementarios: Lecturas, presentaciones, libros, manuales, cuestionarios, ejercicios, foros de dudas, repositorio documental, etc.

Interacción con otros alumnos: Durante las clases, en la preparación de los casos prácticos (opcional), en la elaboración del proyecto final (opcional) y por chat grupal/individual en la intranet.

Fecha de inicio y fin: Grupo 1: 22/10/2024 – 17/07/2025 (completo)
Grupo 2: 04/11/2024 - 30/07/2025 (matrículas abiertas)

Horarios disponibles: Lunes y miércoles de 18:30h a 21:00h. Zona Horaria UTC+1 (UTC+2 en verano).

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Modalidad Online Flexible

Información: Los alumnos cuentan con acceso a un campus virtual donde encuentran las grabaciones de las clases junto a los demás recursos propios de la formación. Además, se ofrecen tutorías grupales por videoconferencia e individuales bajo demanda para resolver cualquier tipo de consulta.

Tutor personal: Disponible durante todo el curso

Recursos complementarios: Lecturas, presentaciones, libros, manuales, cuestionarios, ejercicios, foros de dudas, repositorio documental, etc.

Interacción con otros alumnos: Durante las tutorías, en la preparación de los casos prácticos (opcional), en la elaboración del proyecto final (opcional) y por chat grupal/individual en la intranet.

Fecha de inicio: Inicio flexible

Duración: 9 meses

Horarios: Flexible

Contenido del Máster en Inteligencia Artificial Generativa

Tema 1 - Introducción a la inteligencia artificial

El primer tema proporciona un contexto sobre los orígenes de la Inteligencia Artificial, los desafíos iniciales que enfrentaba y su evolución hasta la actualidad. Además, se analizan las perspectivas futuras de esta tecnología.

    • Definición y concepto de IA

    • Historia y evolución de la IA

    • Campos de la IA

    • Panorama empresarial de la IA

    • Estadísticas y métricas de adopción internacional

    • El futuro de la IA

Tema 2 - Bases técnicas de la IA Generativa

En este tema se introducen los conceptos clave, para comprender el funcionamiento de la Inteligencia Artificial Generativa. No se requieren conocimientos previos ni una formación técnica para abordar este tema.

    • Introducción a la programación en Python

    • Introducción al Machine Learning

    • Introducción a las redes neuronales

    • Introducción al Deep Learning

Tema 3 - Funcionamiento de la IA generativa

Se proporciona una explicación detallada del funcionamiento de la tecnología, lo que permite comprender las posibilidades y limitaciones de la Inteligencia Artificial Generativa, incluyendo el conocimiento de la arquitectura de los modelos de la IA Generativa.

    • Introducción al Deep Learning Generativo

    • Word Embeddings

    • Autoencoders: Word2Vec (CBOW y Skip-gram)

    • Redes Neuronales Recurrentes: LSTM y GRU

    • Keras

    • Transformers

    • Redes Generativas Adversariales (GANs)

Tema 4 - IA generativa para la creación de texto e información de valor

La Inteligencia Artificial Generativa ha transformado diversos sectores al posibilitar la creación de contenido nuevo y original. Esta tecnología emplea algoritmos avanzados para generar texto, imágenes, música y audios de manera automatizada. En este tema, se profundizará en el área más popular y ampliamente empleada, que es la generación de texto e información. Los estudiantes aprenderán a trabajar con los modelos más potentes, como GPT y LaMDA, y también con las herramientas más populares en la actualidad, como ChatGPT y Gemini. Esto les proporcionará habilidades prácticas para aplicar la generación de texto e información en diversos contextos y aplicaciones.

    • Características y funcionamiento

    • Principales modelos disponibles: GPT(OpenIA y Microsoft), LaMDA y PaLM (Google), LLaMA (Meta), modelos OpenSource (como Bloom) y otros modelos de gran impacto

    • Mejores herramientas gratuitas: ChatGPT, Gemini, Replika y otras de textos especializados como CharacterAI

    • Mejores herramientas de pago: ChatGPT Plus, Canva Magic Write, Jasper.ai y otras más especializadas como Copy.ai

    • Posibilidades de aplicación y limitaciones

    • Automatización y optimización de procesos

    • Innovación y creación de nuevas soluciones

    • Prácticas con herramientas

     

Tema 5 - IA generativa para la creación y edición de contenido gráfico

La Inteligencia Artificial Generativa ha revolucionado la creación de imágenes y diseños gráficos al posibilitar la generación automatizada de contenido visual. A través de algoritmos de aprendizaje profundo, esta tecnología analiza y comprende patrones y características de conjuntos de datos de imágenes para luego generar nuevas imágenes originales. La IA Generativa de imágenes encuentra aplicaciones en diversos campos, incluyendo el diseño gráfico, la publicidad, la industria del entretenimiento y la investigación científica. En este módulo, los estudiantes aprenderán a utilizar de manera eficiente los modelos y herramientas más potentes disponibles en la actualidad para la generación y edición de contenido gráfico. Además, se sentarán las bases necesarias para crear soluciones innovadoras que aprovechen estas herramientas y modelos en diversas áreas profesionales.

    • Características y funcionamiento

    • Marcos tecnológicos disponibles (modelos)

    • Mejores herramientas gratuitas

    • Mejores herramientas de pago

    • Creación y edición de imágenes

    • Posibilidades de aplicación y limitaciones

    • Automatización y optimización de procesos que incluyan imágenes

    • Innovación y creación de nuevas soluciones

    • Prácticas con herramientas

Tema 6 - IA generativa para la creación de audio y voz

En el ámbito específico del audio, la Inteligencia Artificial Generativa ha demostrado su utilidad en diversas áreas. Una de las aplicaciones más destacadas es la síntesis de voz, que consiste en la creación de voces sintéticas cada vez más naturales y realistas. Estas voces se utilizan en sistemas de respuesta automática, asistentes virtuales, narraciones de audiolibros e incluso en la industria del entretenimiento. La capacidad de la IA para generar voces sintéticas con calidad humana está transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y consumimos contenido auditivo. En este caso se aprenderá a utilizar de manera eficiente los modelos y herramientas más potentes en la actualidad específicos para la generación de voz y sonidos y también se sentarán las bases para crear soluciones innovadoras que aprovechen estas herramientas y modelos.

    • Características y funcionamiento

    • Marcos tecnológicos disponibles(modelos)

    • Mejores herramientas gratuitas

    • Mejores herramientas de pago

    • Creación de voz y sonido

    • Posibilidades de aplicación y limitaciones

    • Automatización y optimización de procesos que requieran voz o sonidos

    • Innovación y creación de nuevas soluciones

    • Prácticas con herramientas

Tema 7 - IA generativa para la creación y edición de vídeo

La Inteligencia Artificial Generativa ha revolucionado la creación de vídeos al permitir la generación automatizada de contenido original. Esta tecnología emplea algoritmos avanzados para crear vídeos nuevos y personalizados a partir de datos de entrenamiento. Algunas aplicaciones destacadas incluyen animaciones, efectos especiales y mejora de vídeos existentes. La IA Generativa de vídeos ofrece nuevas posibilidades creativas y transforma la producción y consumo de contenido visual. En este tema se abordará el uso eficiente de los modelos y herramientas más potentes en la generación y edición de vídeos, sentando las bases para soluciones innovadoras que aprovechen estas herramientas y marcos tecnológicos.

    • Características y funcionamiento

    • Marcos tecnológicos disponibles (modelos)

    • Mejores herramientas gratuitas

    • Mejores herramientas de pago

    • Creación y edición de vídeo

    • Posibilidades de aplicación y limitaciones

    • Automatización y optimización de procesos que incorporen vídeos

    • Innovación y creación de nuevas soluciones

    • Prácticas con herramientas

Tema 8 - IA generativa para creación y revisión de código

La Inteligencia Artificial Generativa también ha revolucionado la escritura de código al permitir la generación automatizada de programas y algoritmos. Esta tecnología utiliza modelos de aprendizaje profundo para analizar y comprender patrones en el código fuente existente y posteriormente generar nuevo código en base al conocimiento adquirido. La IA Generativa de código puede acelerar el proceso de desarrollo de software, ayudar a identificar errores y sugerir soluciones más eficientes. Además, puede ofrecer nuevas ideas y enfoques creativos en la programación, fomentando la innovación y la colaboración en la comunidad de desarrolladores. La capacidad de generar código automáticamente abre nuevas posibilidades en el ámbito de la programación y promete simplificar y agilizar el trabajo de los desarrolladores. En este módulo se aprenderá a utilizar de manera eficiente los modelos y herramientas más potentes en la actualidad específicos para la generación, corrección y optimización de código. Además, se sentarán las bases para crear soluciones innovadoras que aprovechen estas herramientas y modelos.

    • Características y funcionamiento

    • Marcos tecnológicos disponibles (modelos)

    • Mejores herramientas gratuitas

    • Mejores herramientas de pago

    • Creación, corrección y optimización de código

    • Posibilidades de aplicación y limitaciones

    • Automatización y optimización de procesos que requieran programar

    • Innovación y creación de nuevas soluciones

    • Prácticas con herramientas

    • Construcción de páginas web y Apps con herramientas de IA Generativa y Low-code

Tema 9 - Otros formatos de IA Generativa y herramientas complementarias

La Inteligencia Artificial Generativa ha ampliado sus horizontes más allá de los formatos tradicionales de texto, imágenes, vídeo, audio y código. Ahora ofrece la capacidad de generar contenido en otros formatos, como gráficos 3D, generación de páginas web y otros medios visuales interactivos. Muchos de estos modelos y herramientas permiten alcanzar nuevos límites sin necesidad de gente especializada. Adicionalmente, también existen múltiples maneras de hacer uso de todas las herramientas aprendidas hasta ahora mediante el uso de aplicaciones móviles, extensiones de buscadores que permiten hacer llegar la inteligencia artificial generativa a muchos más aspectos de nuestro día a día.

    • Otros formatos de generación: 3D, Juegos, Páginas Web

    • Características y funcionamiento

    • Extensiónes para exploradores

    • Aplicaciones móviles

    • Innovación y creación de nuevas soluciones

Tema 10 - Automatización de procesos con IA Generativa

Este tema se centra en la integración de tecnologías para automatizar procesos en las organizaciones. En este módulo, los participantes aprenderán a crear flujos de trabajo automatizados con Make y posteriormente integrarán la IA Generativa en estos flujos para mejorar la eficiencia y eficacia de las automatizaciones. Además se explorarán otras tecnologías avanzadas de automatización con el fin de que los estudiantes conozcan las diferentes opciones que hay en el mercado para distintas necesidades empresariales.

    • Contexto de la automatización de procesos

    • Potencial de IAG en el contexto de automatización de procesos

    • Automatización de flujos de trabajo con Make

    • Integración de IA Generativa en flujos de trabajo

    • Otras tecnologías de automatización

Tema 11 - IA Generativa para el aumento de la productividad laboral

La integración de capacidades de inteligencia artificial generativa en herramientas ofimáticas mejora de manera continuada. Durante este tema se descubrirán cómo estas tecnologías pueden optimizar tareas diarias, desde la redacción de documentos hasta la creación de presentaciones y la gestión de datos permitiendo a los profesionales maximizar su productividad a través del uso de la Inteligencia Artificial Generativa con herramientas de uso diario. Además, se explorarán estrategias para empezar a incorporar estas herramientas en el entorno laboral.

    • Mejores herramientas gratuitas

    • Mejores herramientas de pago

    • Integración con herramientas ofimáticas

    • Posibilidades de aplicación y limitaciones

    • Microsoft Copilot

    • Estrategias de implementación

Tema 12 - Aplicaciones empresariales de la Inteligencia Artificial Generativa

La Inteligencia Artificial Generativa es una tecnología altamente disruptiva que puede utilizarse y combinarse para optimizar y mejorar la eficiencia en diversos ámbitos. En este módulo, se explicará cómo emplear la IA Generativa en los diferentes sectores de la mano de expertos de cada industria.

    • Retail y comercio electrónico

    • Finanzas y servicios bancarios

    • Salud y medicina

    • Manufactura y logística

    • Marketing y publicidad

    • Telecomunicaciones

    • Sector energético

    • Tecnología de la información y servicios (IT)

    • Medios de comunicación y entretenimiento

    • Construcción y arquitectura

    • Educación y formación

    • Automotriz y transporte

    • Seguros

    • Recursos humanos y reclutamiento

    • Servicios legales

    • Diseño y creatividad

    • Industria farmacéutica

    •  Otros sectores

Tema 13 - Integración de la IAG para la creación de herramientas y soluciones propias

En este módulo, los participantes aprenderán cómo pueden utilizar y configurar los modelos de IA Generativa existentes para crear sus propios proyectos y herramientas. Entenderán cómo instalar o conectarse a los principales modelos y tecnologías de IA Generativa, con el fin de poder construir soluciones que incorporen estas bases tecnológicas y adaptarlas a sus necesidades específicas. De esta forma, los productos y servicios que desarrollen incorporarán una de las tecnologías más potentes del momento, sin necesidad de tener que desarrollarla, ya que estarán aprovechando los modelos de IA Generativa desarrollados por las grandes tecnológicas. 13. Integración de la IAG para la creación de herramientas y soluciones propias Además, para aquellas soluciones que gestionen información sensible que no pueda ser compartida con las empresas proveedoras de los modelos, se enseñará cómo instalar estos modelos de IA Generativa en una infraestructura propia. Se explorarán las opciones de tener una infraestructura física y la de contratar una infraestructura en la nube. Por último, los estudiantes descubrirán cómo construir herramientas y proyectos utilizando enfoques Nocode y Low-code, lo que les permitirá crear soluciones eficaces sin necesidad de poseer conocimientos previos en programación.

    • La conexión e integración con los principales marcos (modelos) y tecnologías de IA Generativa

    • Los riesgos asociados a las llamadas a infraestructuras externas

    • APIs disponibles

    • Infraestructura propia para implementación de soluciones de IA

    • Infraestructuras físicas

    • Infraestructuras Cloud: AWS, GCP, Azure, IBM

    • Construcción de herramientas con Nocode

    • Construcción de herramientas avanzadas con Low-code (No se requiere conocimientos previos en programación)

Tema 14 - Ampliación opcional: Desarrollo de soluciones de IAG con Python y las APIs de OpenAI

Este módulo de ampliación es opcional y la realización, o no realización, del mismo no influirá en la nota final del máster. Para realizarlo se requieren conocimientos previos en programación Python. Si el alumno no cuenta con ellos podrá solicitar una formación complementaria a la escuela para aprender a programar en este lenguaje. En este tema los estudiantes aprenderán a integrar el modelo GPT en su software mediante el uso de las APIs de OpenAI, lo cual requerirá programar en Python. De este modo podrán ofrecer todo el potencial de la IA Generativa a través de una solución propia. Además también se enseñará a usar las APIs para crear y editar imágenes con Dall-E y a usar los modelos de audio de OpenAI.

    • Instalación de software e introducción a APIs

    • Plataforma de OpenAI

    • Documentación modelos OpenAI y uso API

    • Uso de GPT con Python

    • Manejo de la memoria

    • Creación y edición de imágenes con Dall-E

    • Envió de imágenes a GPT

    • Uso de modelos de audio de OpenAI

    • Asistentes de OpenAI

    • Herramientas adicionales: Langchain y Streamlit

Tema 15 - Prompt engineering

En el módulo de "Prompt Engineering", los estudiantes aprenderán a diseñar prompts efectivos en sistemas de Inteligencia Artificial. Se explicarán técnicas avanzadas para maximizar la calidad y coherencia de las respuestas generadas. También estudiarán el papel que tiene un Prompt Engineer en la configuración y diseño de una nueva solución basada en IA Generativa. Entenderán cómo configurar la cápsula de datos que debe enviarse al modelo, junto al input del usuario, para que el output resultante esté adaptado al caso de uso correspondiente. Al finalizar este módulo los estudiantes estarán capacitados para diseñar prompts que guíen de manera óptima la generación de respuestas en sistemas de IA Generativa.

    • Introducción al prompt engineering.

    • Diseño efectivo de prompts

    • Mejores prácticas en el Prompt Engineering

    • Técnica de Prompt Engineering de Priming

    • Zero-Shot Prompting, One-Shot Prompting o Few-shot prompting

    • Técnicas de Chain-of-thought y zero-shot Chain-of-thought

    • Técnica de Role Playing, limitaciones y JailBreak

    • Generated Knowledge Prompting y Knowledge Integration

    • Técnica de Few-shot Cot y Self-consistency

    • Técnica de Prompting Comparativo

    • Herramientas y recursos para el Prompt Engineering

Tema 16 - Legislación y ética

Para diseñar correctamente cualquier solución de Inteligencia Artificial Generativa, es imperativo tener en cuenta las normativas y leyes que regulan su uso. El objetivo es asegurar que las soluciones cumplan con todas las normativas y eviten posibles problemas regulatorios y litigios. Además, en este tema, se explorarán los aspectos éticos que son fundamentales en el campo de la Inteligencia Artificial. Al finalizar, los estudiantes estarán preparados para abordar los desafíos éticos y regulatorios que plantea la IA, contribuyendo de manera responsable al desarrollo de esta tecnología.

    • Marco legal y regulaciones para la IA

    • Normativas a tener en cuenta para el diseño de proyectos de IA Generativa

    • Regulaciones específicas por sector

    • Aspectos éticos clave en la Inteligencia Artificial

    • Responsabilidad y gobernanza en la IA

    • Futuro de la ética y legislación en la IA

Tema 17 - Diseño de soluciones de la IA generativa para empresas consolidadas

Este módulo se centra en cómo aplicar la Inteligencia Artificial Generativa en empresas establecidas. Se analizan los modelos de negocio existentes e identifican oportunidades de mejora mediante el uso de IA Generativa. Los estudiantes aprenderán las consideraciones específicas para implementar esta tecnología de manera efectiva. Además, se explorará el rol del consultor de IA Generativa, capacitando a los participantes para ofrecer este tipo de servicios a terceros, así como la automatización de procesos. Mediante ejemplos y casos simulados, los participantes obtendrán una comprensión práctica que les permitirá diseñar nuevas soluciones basadas en IA Generativa para mejorar procesos y servicios. Al finalizar, los estudiantes habrán adquirido las herramientas necesarias para implementar soluciones de IA Generativa que impulsen el crecimiento y la innovación en empresas consolidadas.

    • Análisis de procesos y operaciones existentes

    • Identificación de oportunidades de mejora operativa

    • Identificación de oportunidades y complementos para líneas de negocio existentes

    • Análisis de oportunidades de nuevos productos y líneas de negocio

    • Diseño de nuevas líneas de negocio para empresas consolidadas

    • Diseño funcional de soluciones de IA Generativa

    • Consideraciones específicas para implementar IA Generativa en empresas

    • Consultoría de IA Generativa

    • Automatización de procesos

    • Ejemplos y casos de prácticos

Tema 18 - Creación de productos, servicios y negocios innovadores basados en IA Generativa

En este tema se explorará cómo combinar el emprendimiento y la Inteligencia Artificial Generativa para desarrollar propuestas de valor innovadoras. Los estudiantes aprenderán a conceptualizar y validar nuevas ideas de negocio, así como a identificar oportunidades en diversos mercados. También se abordará el desarrollo de un lienzo de modelo de negocio y el diseño funcional de soluciones de IA Generativa. Además, se profundizará en la perspectiva estratégica de la incorporación de IA Generativa en modelos de negocio, con el objetivo de aprovechar el máximo su potencial disruptivo. Se analizarán casos de éxito y fracaso de startups relacionadas con esta tecnología para potenciar las mejores prácticas, evitar errores y comprender mejor los desafíos en este campo. Al finalizar el tema, los estudiantes contarán con los conocimientos necesarios para emprender y diseñar soluciones innovadoras que aprovechen la IA Generativa como elemento clave.

    • Conceptualización y validación de ideas de negocio

    • Identificación de oportunidades en diferentes mercados

    • Desarrollo de un lienzo de modelo de negocio (Business Model Canvas)

    • Visión estratégica de la IA Generativa para nuevos negocios

    • Diseño funcional de soluciones de IA Generativa (II)

    • Estudio de casos de éxito y fracaso en startups e IA Generativa

Tema 19 - Planificación y dirección de proyectos de IA Generativa

En este tema, los estudiantes aprenderán a planificar y dirigir de manera efectiva proyectos en el ámbito de la Inteligencia Artificial Generativa. Se estudiará cómo definir los objetivos de la gestión de proyectos, los roles clave dentro de un equipo de IA, los recursos necesarios, sus costes, entre otros aspectos relevantes. También se explorarán las distintas fases del ciclo de vida de un proyecto de IA y se estudiarán metodologías ágiles adaptadas a este contexto. Además, los estudiantes adquirirán habilidades en la gestión de riesgos, la medición y evaluación de proyectos de IA. El tema proporcionará a los estudiantes las competencias necesarias para planificar, dirigir y evaluar proyectos de IA Generativa con éxito.

    • Definición y objetivos de la gestión de proyectos de IA

    • Roles de un equipo de IA

    • Arquitectura del proyecto

    • Recursos necesarios

    • Cálculo de costes y elaboración de presupuestos

    • Valoración financiera de proyectos

    • Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA

    • Planificación de proyectos

    • Dirección e implementación de proyectos

    • Metodologías ágiles

    • Gestión de riesgos en proyectos de IA

    • Métricas y evaluación de proyectos

Tema 20 - Casos prácticos de diseño y gestión de proyectos de IAG

En este capítulo, se pondrá en práctica todo lo aprendido a través de la simulación de casos reales que los estudiantes encontrarán en el ámbito profesional. Por un lado, se plantean situaciones reales de empresas con nuevas oportunidades de mejora gracias a la Inteligencia Artificial Generativa. Por otro lado, se trabajarán casos en los que ciertas necesidades puedan ser cubiertas a través de la creación de nuevas aplicaciones o herramientas basadas en esta tecnología. Los estudiantes deberán diseñar soluciones óptimas para diferentes tipos de organizaciones o usuarios aplicando la IA Generativa. En las clases se llevarán a cabo debates para examinar las diferentes posibilidades y encontrar, con la ayuda del profesor, las mejores opciones funcionales. La participación activa en estos debates será clave para consolidar conocimientos. Los estudiantes deberán leer los enunciados de los casos y prepararlos antes de las sesiones presenciales de debate.

Tema 21 - Novedades en el sector de la IA Generativa durante los últimos 6 meses

Al finalizar el máster, se proporcionará un resumen exhaustivo de los principales avances y novedades ocurridos durante el transcurso de la formación, 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 Inteligencia Artificial Generativa.

Proyecto final

Este trabajo final permitirá al alumno aplicar de manera práctica los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Consiste en diseñar una solución basada en Inteligencia Artificial Generativa, desarrollar su modelo de negocio, definir sus requisitos funcionales y planificar su implementación. El proyecto se llevará a cabo en grupo (el alumno puede pedir autorización expresa para realizarlo individualmente). Se dispondrá de un tutor que dará soporte siempre que los alumnos lo requieran.

Docentes del máster

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Guillermo Morales

  • Principal Software Engineering Manager, Azure Cloud & AI en Microsoft
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Sara Lammini Rodríguez

  • Cloud Solution Architect e innovación en Microsoft
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Ricardo Moya Garcia

  • Especialista tecnológico en Inteligencia Artificial en Telefónica
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Ennio Pastore

  • Arquitecto de datos sénior en Amazon Web Services
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Enrique Borrachero

  • Senior Business Transformation Consultant en IBM
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Adrián Bertol Pinilla

  • Responsable de Inteligencia Artificial y Analítica en MasMovil
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Carlos Rodríguez Abellán

  • Ingeniero especializado en Inteligencia Artificial en Fujitsu
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Joaquina Salado

  • Responsable de Ética en el campo de la Inteligencia Artificial en Telefónica
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Veselin Petev Nikolov

  • Solution Arquitect Lead (Digitalización y automatización) en Capgemini
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Ignacio Insua Feito

  • Arquitecto de soluciones en Munich Re
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Roberto Nombela Alonso

  • Ingeniero Líder de Software en Capgemini
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Jorge Gómez Galván

  • Especialista en Negocios de Datos e IA en Telefónica
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Sergio Fernández Baena

  • Managing Consultant especializado en IA en IBM
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Guillermo Pérez Torró

  • Científico de datos sénior, PNL en Claridad AI
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Ricardo Oliván Raya

  • Abogado Asociado Senior en una consultora big four

Mucho más que formación

FORMACIÓN DE POR VIDA

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.

NETWORKING CONTINUO

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.

BOLSA DE TRABAJO Y PRÁCTICAS

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.

ACELERADORA

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.

ITINERARIO IMPULSA: Formación y Certificados para continuar con tu desarrollo profesional

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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Valoraciones promedias de estudiantes de 4,9 sobre 5

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MÁSTERES DESTACADOS

Preguntas frecuentes

¿Qué es un Máster en Inteligencia Artificial Generativa?

Es una formación online que te permitirá explorar y aplicar las innovaciones de la IA Generativa en diferentes áreas de negocio. Aprenderás a utilizar esta tecnología para mejorar la productividad y optimizar procesos, obteniendo conocimientos prácticos que podrás implementar directamente en el entorno profesional.

¿Cuáles son los requisitos de acceso al máster de inteligencia artificial?

No se requieren conocimientos previos.

¿Qué habilidades y conocimientos se adquieren durante el programa?

Al graduarte, habrás desarrollado la capacidad de entender, diseñar y liderar proyectos basados en IA Generativa. También aprenderás a aplicar esta tecnología para aumentar la productividad en el entorno laboral, optimizando procesos y creando soluciones innovadoras adaptadas a las necesidades actuales del mercado.

¿Qué oportunidades laborales se abren para los graduados en Inteligencia Artificial Generativa?

Los graduados en IA Generativa pueden acceder a roles en investigación y desarrollo de nuevas tecnologías de inteligencia artificial como ingeniero de IA, especialista en procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), consultor de IA, etc., así como en la creación de contenido automatizado, experiencias interactivas, y soluciones innovadoras en diversos sectores como el marketing, entretenimiento, finanzas y más. Estas habilidades son cada vez más demandadas en industrias que buscan aprovechar el potencial de la IA para transformar sus operaciones y productos.

¿Es necesario tener experiencia previa en inteligencia artificial o programación para inscribirse al máster en inteligencia artificial online?

No es necesario tener experiencia previa en IA. El máster está diseñado para proporcionar, desde la base, una formación integral que permite a los estudiantes adquirir rápidamente las habilidades necesarias en IA Generativa, independientemente de su nivel de experiencia inicial.

¿Qué tecnologías y herramientas se utilizan durante el máster para explorar la Inteligencia Artificial Generativa?

Para la arquitectura de los modelos se enseña LSTM, GRU, Keras entre otras. El máster incluye temas específicos para la IA generativa de videos, así como herramientas complementarias como el reconocimiento de voz o la RPA(Automatización de procesos robóticos).

¿Cuáles son algunas aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial Generativa en la actualidad?

La Inteligencia Artificial Generativa tiene múltiples aplicaciones prácticas hoy en día, incluyendo la generación de contenido multimedia, como imágenes, videos y música, la creación automatizada de textos para blogs, noticias y marketing, y el diseño gráfico y publicitario. Además, se utiliza para la automatización de procesos, lo que permite a las empresas ahorrar costes en diferentes áreas al optimizar operaciones y reducir la necesidad de intervención manual. Otro uso clave es la creación de nuevos servicios y negocios que aprovechan la IA Generativa para desarrollar productos innovadores y cubrir necesidades específicas de manera más eficiente y eficaz. Estas aplicaciones están transformando sectores como el entretenimiento, la publicidad, la producción de contenido digital y la gestión empresarial.

¿Qué significa "máster en IAG"?

El acrónimo IAG significa Inteligencia Artificial Generativa. Por lo tanto esta formación cubriría el temario propio de esta rama de la Inteligencia Artificial 

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