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Máster en Inteligencia Artificial (IA)

Máster en Inteligencia Artificial (IA)

CEI: Centro de Estudios de Innovación

Máster presencial

Madrid y 2 más


4.150

Duración : 6 Meses

El Máster en Inteligencia Artificial (IA) ofrece una formación avanzada orientada a comprender, desarrollar e implementar soluciones basadas en IA en entornos profesionales. El programa combina programación con Python y un estudio profundo de la inteligencia artificial, abarcando machine learning, deep learning, IA generativa, procesamiento del lenguaje natural y visión por computador, con un enfoque práctico aplicado a proyectos reales.

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Abril 2026
Sevilla
Abril 2026
Valencia
Abril 2026

Objetivos

-Dominar los fundamentos teóricos y prácticos de la inteligencia artificial. -Aprender programación con Python aplicada a IA y ciencia de datos. -Desarrollar modelos de machine learning y deep learning. -Aplicar técnicas de IA generativa, NLP y computer vision. -Comprender el impacto ético y social de la inteligencia artificial. -Diseñar y desarrollar proyectos reales basados en IA.

A quién va dirigido

Dirigido a personas apasionadas por la tecnología que deseen desarrollar una carrera en inteligencia artificial, así como a profesionales del ámbito técnico, científico o digital que busquen especializarse en programación con Python y en el desarrollo de soluciones avanzadas basadas en IA.

Requisitos

No se requieren conocimientos avanzados previos en inteligencia artificial. Es recomendable contar con interés por la programación, las matemáticas y el análisis de datos, así como motivación para afrontar una formación intensiva y orientada a proyectos.

Temario completo de este curso

El programa abarca fundamentos de inteligencia artificial, ética y evolución de la IA, programación con Python y estructuras de datos. Incluye machine learning, deep learning y redes neuronales, IA generativa, procesamiento del lenguaje natural, visión por computador y técnicas de prompting. Se desarrollan proyectos prácticos con bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn, aplicados a casos reales.

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