12 monthsProgramme duration
7,700 EURTuition Fee/year
Oct, AprStarting Month
Programme overview
Main Subject
Data Science and Artificial Intelligence
Degree
Other
Study Level
Masters
Study Mode
Online
El Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial está dirigido a profesionales que buscan desarrollar, implementar y liderar soluciones de Inteligencia Artificial capaces de responder a necesidades reales de negocio y generar impacto en organizaciones industriales y de servicios.
A través de una metodología práctica, los estudiantes desarrollan competencias para identificar oportunidades de aplicación de IA, construir modelos predictivos, trabajar con redes neuronales, aplicar técnicas de prompt engineering, RAG y fine tuning, y comprender cómo estas tecnologías pueden transformar procesos, productos, servicios y modelos de negocio.
Este programa destaca por:
• Fundamentos técnicos para la IA, incorporando programación, matemáticas, estadística y gestión de datos como base para el desarrollo de modelos inteligentes.
• Machine Learning y Deep Learning, para crear modelos predictivos, trabajar con redes neuronales y aplicar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• IA Generativa y NLP, orientadas al uso de modelos de lenguaje, procesamiento de texto, speech analytics, RAG, fine tuning y arquitecturas de agentes.
• Gestión del ciclo de vida de la IA, desde la identificación de oportunidades hasta el despliegue de modelos, MLOps, gobierno y medición de resultados.
• Aplicaciones de IA en negocio, para comprender su impacto en empresas industriales y de servicios, automatización de procesos, toma de decisiones y experiencia de cliente.
• Ética e Inteligencia Artificial responsable, abordando el diseño, desarrollo y despliegue de soluciones con impacto positivo en la organización y sus grupos de interés.
La experiencia de aprendizaje se refuerza con herramientas y tecnologías clave para el desarrollo de soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial:
• Python, Anaconda, Jupyter y Google Colab: permiten al alumno trabajar con entornos de programación, análisis de datos, notebooks colaborativos y desarrollo de modelos de IA.
• BIG ML, Weka, KNIME y Gretl: facilitan la creación, entrenamiento, análisis y visualización de modelos de Machine Learning y ciencia de datos.
• AWS y AWS Bedrock: acercan al estudiante a entornos cloud y soluciones de Inteligencia Artificial Generativa para crear y escalar aplicaciones basadas en modelos avanzados.
• Nex·ia: da acceso a recursos formativos especializados en Inteligencia Artificial Aplicada, desarrollados por Planeta Formación y Universidades en colaboración con Google Cloud y Deloitte.
El aprendizaje se completa con bootcamps y laboratorios prácticos:
• Laboratorio práctico, Diseño IA: espacio 100% práctico para trabajar en el diseño de una aplicación de Inteligencia Artificial.
• Ética e Inteligencia Artificial: bootcamp orientado a comprender las implicaciones éticas del diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de IA.
• Bases para la Inteligencia Artificial: curso de nivelación para reforzar conocimientos previos necesarios antes de iniciar el máster.
• Introducción a la programación con Python: complemento formativo para adquirir bases de programación y trabajar con mayor autonomía durante el programa.
• Infraestructuras TI: formación introductoria para comprender procesos vinculados a Big Data, Data Science, IA, Business Intelligence y ciberseguridad.
• Matemáticas y estadística: refuerzo en conceptos clave como álgebra lineal, optimización, probabilidad y modelos predictivos.
El programa incorpora certificaciones profesionales que fortalecen su enfoque práctico y orientado a la empleabilidad:
• Scrum Master & Product Owner: orientada a metodologías ágiles y gestión eficiente de proyectos tecnológicos.
• Value Stream Management: enfocada en la optimización de procesos y generación de valor.
• Registered Gen AI Practitioner: centrada en Inteligencia Artificial Generativa aplicada a entornos empresariales.
En conjunto, el programa ofrece una experiencia práctica, técnica y estratégica que prepara a los profesionales para liderar proyectos de Inteligencia Artificial, desarrollar modelos de Machine Learning, aplicar IA Generativa y transformar los datos en soluciones capaces de generar valor real para las organizaciones.
Programme overview
Main Subject
Data Science and Artificial Intelligence
Degree
Other
Study Level
Masters
Study Mode
Online
El Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial está dirigido a profesionales que buscan desarrollar, implementar y liderar soluciones de Inteligencia Artificial capaces de responder a necesidades reales de negocio y generar impacto en organizaciones industriales y de servicios.
A través de una metodología práctica, los estudiantes desarrollan competencias para identificar oportunidades de aplicación de IA, construir modelos predictivos, trabajar con redes neuronales, aplicar técnicas de prompt engineering, RAG y fine tuning, y comprender cómo estas tecnologías pueden transformar procesos, productos, servicios y modelos de negocio.
Este programa destaca por:
• Fundamentos técnicos para la IA, incorporando programación, matemáticas, estadística y gestión de datos como base para el desarrollo de modelos inteligentes.
• Machine Learning y Deep Learning, para crear modelos predictivos, trabajar con redes neuronales y aplicar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• IA Generativa y NLP, orientadas al uso de modelos de lenguaje, procesamiento de texto, speech analytics, RAG, fine tuning y arquitecturas de agentes.
• Gestión del ciclo de vida de la IA, desde la identificación de oportunidades hasta el despliegue de modelos, MLOps, gobierno y medición de resultados.
• Aplicaciones de IA en negocio, para comprender su impacto en empresas industriales y de servicios, automatización de procesos, toma de decisiones y experiencia de cliente.
• Ética e Inteligencia Artificial responsable, abordando el diseño, desarrollo y despliegue de soluciones con impacto positivo en la organización y sus grupos de interés.
La experiencia de aprendizaje se refuerza con herramientas y tecnologías clave para el desarrollo de soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial:
• Python, Anaconda, Jupyter y Google Colab: permiten al alumno trabajar con entornos de programación, análisis de datos, notebooks colaborativos y desarrollo de modelos de IA.
• BIG ML, Weka, KNIME y Gretl: facilitan la creación, entrenamiento, análisis y visualización de modelos de Machine Learning y ciencia de datos.
• AWS y AWS Bedrock: acercan al estudiante a entornos cloud y soluciones de Inteligencia Artificial Generativa para crear y escalar aplicaciones basadas en modelos avanzados.
• Nex·ia: da acceso a recursos formativos especializados en Inteligencia Artificial Aplicada, desarrollados por Planeta Formación y Universidades en colaboración con Google Cloud y Deloitte.
El aprendizaje se completa con bootcamps y laboratorios prácticos:
• Laboratorio práctico, Diseño IA: espacio 100% práctico para trabajar en el diseño de una aplicación de Inteligencia Artificial.
• Ética e Inteligencia Artificial: bootcamp orientado a comprender las implicaciones éticas del diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de IA.
• Bases para la Inteligencia Artificial: curso de nivelación para reforzar conocimientos previos necesarios antes de iniciar el máster.
• Introducción a la programación con Python: complemento formativo para adquirir bases de programación y trabajar con mayor autonomía durante el programa.
• Infraestructuras TI: formación introductoria para comprender procesos vinculados a Big Data, Data Science, IA, Business Intelligence y ciberseguridad.
• Matemáticas y estadística: refuerzo en conceptos clave como álgebra lineal, optimización, probabilidad y modelos predictivos.
El programa incorpora certificaciones profesionales que fortalecen su enfoque práctico y orientado a la empleabilidad:
• Scrum Master & Product Owner: orientada a metodologías ágiles y gestión eficiente de proyectos tecnológicos.
• Value Stream Management: enfocada en la optimización de procesos y generación de valor.
• Registered Gen AI Practitioner: centrada en Inteligencia Artificial Generativa aplicada a entornos empresariales.
En conjunto, el programa ofrece una experiencia práctica, técnica y estratégica que prepara a los profesionales para liderar proyectos de Inteligencia Artificial, desarrollar modelos de Machine Learning, aplicar IA Generativa y transformar los datos en soluciones capaces de generar valor real para las organizaciones.
Admission Requirements
- Candidates are required to submit references or letter(s) of recommendation for acceptance
- Candidates are required to submit an essay(s) for acceptance
Tuition fees
Domestic
International
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To help students navigate this challenging process, we recommend the following articles:
How to get a full scholarship
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