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Máster en Inteligencia Artificial Generativa

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

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

Ayudas económicas

Avalado por instituciones de prestigio

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Modalidades

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Modalidad Live Streaming

Descripción: Alumno y profesor interactúan en directo a través de una plataforma de videoconferencia. Posteriormente, las grabaciones de las clases se publican en el campus virtual.

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: 02 de Abril de 2024 – 19 de Diciembre de 2024

Horarios disponibles: Martes y jueves de 18:30h a 21:00h (zona horaria UCT+1, Madrid)

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Modalidad Online Flexible

Información: Los alumnos tienen acceso a un campus virtual con las grabaciones de las clases y los recursos complementarios. Interactúan con los profesores en tutorías periódicas (videoconferencia) o por email.

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: De 7 a 10 horas semanales (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

Para comprender el funcionamiento de la Inteligencia Artificial Generativa, se introducen los siguientes conceptos clave, los cuales no requieren conocimientos previos.

    • 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 explorará en profundidad el campo más popular y ampliamente utilizado de la generación de texto e información. Los estudiantes aprenderán a trabajar con los marcos tecnológicos más potentes, como GPT y LaMDA, y también con las herramientas más populares en la actualidad, como ChatGPT y Gemini (Bard). Esto les proporcionará habilidades prácticas para aplicar la generación de texto e información en diversos contextos y aplicaciones. Este módulo tiene dos objetivos principales. El primero es aumentar la productividad laboral con el uso de las herramientas. El segundo es establecer las bases necesarias para la creación de soluciones innovadoras que apliquen los marcos tecnológicos (modelos).

    • 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, Bard, 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 curso, 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 marcos tecnológicos 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 marcos tecnológicos.

    • 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 luego generar nuevo código con base en ese conocimiento. 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 marcos tecnológicos.

    • 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 - IA generativa para el aumento de la productividad y otros formatos

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 mapas 3D, presentaciones y otros medios visuales interactivos. Muchos de estos modelos y herramientas permiten aumentar la productividad laboral de un profesional en su puesto de trabajo. En este tema, se abordará el uso eficiente de los modelos y herramientas más potentes para casos de uso no incluidos en los temas previos con una especialización en aquellas destinadas a aumentar la productividad. Además, al igual que en los casos anteriores, se sentarán las bases para crear soluciones innovadoras que aprovechen estas herramientas y modelos.

    • Otros formatos de generación

    • Características y funcionamiento

    • Marcos tecnológicos disponibles (modelos)

    • Mejores herramientas gratuitas

    • Mejores herramientas de pago

    • Posibilidades de aplicación y limitaciones

    • Automatización y optimización de procesos

    • Innovación y creación de nuevas soluciones

    • Prácticas con herramientas

Tema 10 - Herramientas de IA complementarias

Las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa coexisten en el ecosistema empresarial junto con otras herramientas del campo de la Inteligencia Artificial que no pertenecen a la rama Generativa. Estas últimas permiten aprovechar mejor su potencial y optimizar las tareas que desempeñan. En este módulo se abordan las herramientas de IA más importantes y disruptivas del momento, así como la manera de combinarlas con la IA Generativa para obtener funcionalidades de un nivel superior. Además, se explorará el uso de la herramienta PowerBI y la creación de paneles de control para mostrar datos y resultados de manera eficaz.

    • Herramientas conversacionales y NLP

    • Reconocimiento de voz

    • Reconocimiento de imágenes

    • Análisis de sentimiento

    • Sistemas de recomendación

    • Visión por computadora

    • Automatización de procesos robóticos (RPA)

    • Análisis de datos y predicción

    • Visualización de datos y presentación de resultados con paneles de control y PowerBI

Tema 11 - Aplicaciones de la IA 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 12 - IA generativa para 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 que tengan que desarrollarla, ya que estarán aprovechando los modelos de IA Generativa desarrollados por las grandes tecnológicas. Además, para aquellas soluciones que gestionen información sensible que no pueda ser compartida con las tecnológicas, 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 13 - 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. Se estudiarán enfoques que aprovechen el contexto previo y superen limitaciones de información. Además, se integrará conocimiento generado y externo para mejorar la calidad de las respuestas. Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas y recursos disponibles para optimizar el proceso de Prompt Engineering. Al finalizar, 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 14 - 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 15 - Diseño de soluciones de la IA generativa para empresas consolidadas

En 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 y adaptación mediante el uso de IA Generativa. Los estudiantes aprenden las consideraciones específicas para implementar esta tecnología de manera efectiva. Además, se explora 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 y líneas de negocio. Mediante ejemplos y casos simulados, los participantes obtienen una comprensión práctica que les permite diseñar nuevas soluciones basadas en IA Generativa para mejorar procesos y productos en empresas de diversas industrias, así como diseñar nuevos servicios y líneas de negocio exitosos. 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 16 - Creación de negocios basados en la 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 la IA Generativa en modelos de negocio, con el objetivo de sacar el máximo partido a su potencial disruptivo. Se analizarán casos de éxito y fracaso de startups relacionadas con la IA Generativa 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 17 - Diseño, planificación y dirección de proyectos

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 18 - Casos prácticos de diseño y planificación de proyectos

En el último tema, 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 Inteligencia Artificial Generativa. En las clases se llevarán a cabo debates para examinar las diferentes posibilidades y encontrar entre todos 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.

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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Carlos Moreno Morera

  • AI & Innovation Leader en Línea Directa
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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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Sergio Fernández Baena

  • Managing Consultant de Inteligencia Artificial (Business Tranformation) en IBM
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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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Guillermo Pérez Torró

  • Científico de datos sénior, PNL en Claridad AI

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.

Valoraciones promedias de estudiantes de 4,9/5

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MÁSTERES DESTACADOS

Para perfiles de negocio

Preguntas frecuentes

¿Qué es un Máster en Inteligencia Artificial Generativa?

Es una formación online en la que se enseñan las posibilidades que ofrece la IA Generativa, como aplicarla profesionalmente para distintos aspectos de un negocio.

¿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?

Quienes se gradúen serán capaces de entender, diseñar, y dirigir proyectos basados en IA Generativa y también aumentar su productividad laboral.

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

Pueden incursionar en investigación y desarrollo de nuevas IA así como su uso para el desarrollo de contenido, experiencias interactivas, etc.

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

No es necesario tener experiencia previa, pero sí es recomendable contar con una base de conocimientos del tema.

¿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?

Generación de contenido multimedia, creación de texto, diseño o publicidad y muchas más.

¿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