Máster online
El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Sector artístico y creativo permite conocer sobre el ser humano como ser creativo, la introducción al sector artístico y cultural, los fundamentos de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o machine learning, el aprendizaje profundo o deep learning, la inteligencia artificial generativa, la ingeniería de prompt o prompt engineering, las artes visuales, la música y creación sonora, la literatura y narrativa, las artes escénicas y audiovisuales, el diseño, moda y publicidad, entre otros conceptos relacionados.
Además, al final de cada unidad didáctica, el/la alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirá hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.
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A quién va dirigido
Esta Titulación está dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación con este ámbito profesional.
Temario completo de este curso
Inteligencia artificial en el sector artístico y creativo
Módulo 1. El ser humano como ser creativo
Unidad didáctica 1. Concepto y definición de creatividad
Origen y evolución
Diferencias entre creatividad, innovación e imaginación
Unidad didáctica 2. Fundamentos de la capacidad creativa
Bases biológicas y neurológicas: funcionamiento del cerebro creativo y procesos cognitivos implicados
Perspectiva psicológica: teorías del pensamiento divergente y convergente y factores internos
Unidad didáctica 3. Desarrollo y estimulación de la creatividad
Etapas vitales: infancia, adultez y vejez
Educación y estrategias de estimulación: modelos pedagógicos
Obstáculos: bloqueos cognitivos y condicionamientos sociales
Unidad didáctica 4. Manifestaciones de la creatividad
Ámbito artístico: literatura, música, artes plásticas y arte digital
Ámbito científico: formulación de teorías e innovación experimental
Ámbito tecnológico: desarrollo de herramientas y diseño de experiencias interactivas
Ámbito social y colectivo: cocreación y creatividad colectiva
Unidad didáctica 5. Técnicas y dinámicas
Generación de ideas: Brainstorming, SCAMPER y sinéctica
Organización y análisis: mapas mentales y Six thinking hats
Innovación aplicada: Design thinking
Módulo 2. Introducción al sector artístico y cultural
Unidad didáctica 1. Conceptualización del sector artístico
Cultura y arte en la sociedad contemporánea
Unidad didáctica 2. Áreas y disciplinas
Artes visuales: pintura, escultura y fotografía
Artes escénicas: teatro, danza, ópera y circo
Literatura: narrativa, poesía, cómic y novela gráfica
Audiovisual: cine, televisión, animación y videojuegos
Métodos auditivos y nuevos formatos: radio, pódcast y streaming
Diseño: gráfico, editorial, digital y de interacción
Comunicación visual
Unidad didáctica 3. Estructura del sector
Agentes: artistas, gestores, instituciones y empresas
Espacios culturales: museos, teatros, galerías y festivales
Públicos y audiencias
Mercados y redes de distribución
Módulo 3. Fundamentos de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. Concepto y definición de la inteligencia artificial
Origen y evolución
Ramas
Aplicaciones: computación, medicina, finanzas, industria pesada, atención al cliente, industria automotriz, juegos y música
Unidad didáctica 2. Big Data artístico
Uso de datos: gestión y almacenamiento de obras y plataformas digitales y metadatos
Unidad didáctica 3. Inteligencia artificial aplicada al arte y la creatividad
Módulo 4. Aprendizaje automático o Machine Learning
Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje automático o Machine Learning
Calidad y fiabilidad
Unidad didáctica 2. Tipos de aprendizaje
Aprendizaje supervisado: árboles de decisión, K vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte, regresión logística y Naive Bayes
Aprendizaje no supervisado: agrupamiento o clustering y reducción de dimensionalidad
Aprendizaje por refuerzo: Q-learning y Policy gradient
Unidad didáctica 3. Evaluación de modelos
Métricas de evaluación: clasificación, regresión, ranking, estadísticas, visión informática y procesamiento del lenguaje natural
Módulo 5. Aprendizaje profundo o Deep Learning
Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje profundo o Deep Learning
Elementos constitutivos y características
Unidad didáctica 2. Redes neuronales artificiales
Funcionamiento: dinámica computacional de la neurona artificial, ajuste de parámetros y proceso de aprendizaje
Unidad didáctica 3. Tipos de modelos
Redes neuronales convolucionales
Redes neuronales recurrentes
Modelos de transformadores
Módulo 6. Inteligencia artificial generativa
Unidad didáctica 1. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
Tipos de contenido generado: texto, imágenes, vídeo, audio y datos estructurados
Métodos de generación: autorregresiva, basada en ruido latente, entrenamiento adversarial y técnicas de enmascaramiento
Unidad didáctica 2. Modelos funcionales o Foundation Models
Entrenamiento y adaptación
Representaciones generadas: multimodales y multilingües
Unidad didáctica 3. Arquitecturas principales
Redes generativas antagónicas, autocodificadores variacionales y transformadores o transformers
Módulo 7. Ingeniería de prompt o Prompt Engineering
Unidad didáctica 1. Conceptualización de la ingeniería de prompt o Prompt Engineering
Elementos, principios de diseño y parámetros de generación
Unidad didáctica 2. Técnicas
Zero-shot y Few-shot
Cadena de pensamiento (Chain of Thought)
Generación aumentada por recuperación (RAG)
ReAct y Autoconsistencia
Prompt chaining y Role prompting
Tree of Thoughts y Prompt activo
Unidad didáctica 3. Buenas prácticas
Unidad didáctica 4. Plataformas para la gestión y optimización de prompts
Módulo 8. Artes visuales
Unidad didáctica 1. Conceptualización
Recorrido histórico: primeras experiencias digitales y antecedentes del arte generativo
Unidad didáctica 2. Fundamentos tecnológicos
Redes neuronales y aprendizaje profundo: reconocimiento de patrones y análisis de estilos
Algoritmos de generación: GANs y modelos de difusión
Herramientas y técnicas: inpainting, outpainting, upscaling y restauración de detalle
Unidad didáctica 3. Usos creativos
Pintura generativa y fotografía sintética
Arte tridimensional e instalaciones interactivas
Unidad didáctica 4. Conservación y gestión del patrimonio visual
Reconstrucción digital y restauración asistida
Catalogación y archivo digital automático
Módulo 9. Música y creación sonora
Unidad didáctica 1. Concepto y definición
Origen y evolución: experimentos algorítmicos y composición automática
Unidad didáctica 2. Fundamentos tecnológicos
Algoritmos de análisis sonoro y modelado de estilos
Generación de música con IA
Unidad didáctica 3. Usos creativos
Composición musical adaptativa e interactiva
Producción sonora: síntesis de instrumentos y voces
Unidad didáctica 4. Producción y performance musical
Mezcla, masterización y conciertos interactivos
Módulo 10. Literatura y narrativa
Unidad didáctica 1. Conceptualización
Recorrido histórico: generadores de texto iniciales y escritura automática
Unidad didáctica 2. Fundamentos tecnológicos
Procesamiento del lenguaje natural y herramientas de escritura asistida
Unidad didáctica 3. Usos creativos
Escritura literaria, guionización y narrativas interactivas en videojuegos
Unidad didáctica 4. Estándares editoriales
Guías de estilo, derechos de autor y control editorial
Módulo 11. Artes escénicas y audiovisuales
Unidad didáctica 1. Concepto y definición
Unidad didáctica 2. Fundamentos tecnológicos
Visión por ordenador: captura facial y análisis de movimiento
Sistemas de producción: animación y efectos visuales automatizados
Técnicas: storyboard, virtual production, motion tracking y lip-sync
Unidad didáctica 3. Usos creativos
Deepfakes creativos, avatares y experiencias inmersivas (VR/AR)
Unidad didáctica 4. Gestión escénica
Dirección artística, producción virtual y control de calidad
Módulo 12. Diseño, moda y publicidad
Unidad didáctica 1. Conceptualización
Unidad didáctica 2. Fundamentos tecnológicos
Generación visual y análisis de tendencias
Análisis de datos: estudio de mercado y comportamiento del consumidor
Unidad didáctica 3. Usos creativos
Diseño industrial, editorial y de producto
Moda: colecciones, estilismo generativo y predicción de tendencias
Publicidad: campañas personalizadas y construcción de marca
Unidad didáctica 4. Estrategias de mercado
Marketing inteligente y segmentación algorítmica
Módulo 13. Ética y regulación de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. Moral ante el progreso tecnológico
Unidad didáctica 2. Desafíos éticos
Sesgos estéticos, transparencia, privacidad y derechos culturales
Unidad didáctica 3. Actores relevantes
Unidad didáctica 4. Guías y recomendaciones aplicadas
UNESCO, OCDE y Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial
Unidad didáctica 5. Panorama legislativo aplicable
Reglamento europeo de IA, RGPD y Ley de Propiedad Intelectual
Módulo 14. Gobernanza de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. ¿Qué es la gobernanza de la inteligencia artificial?
Unidad didáctica 2. Elementos de gobernanza
Unidad didáctica 3. Gestión de los riesgos en organizaciones culturales
Unidad didáctica 4. Ciclo de vida de los sistemas
Unidad didáctica 5. Auditoría de sistemas de inteligencia artificial
Unidad didáctica 6. Gobernanza en investigación e innovación cultural
Módulo 15. Impacto social y educativo de la inteligencia artificial en la cultura
Unidad didáctica 1. Transformación cultural y tecnológica
Cultura algorítmica y curaduría automatizada
Unidad didáctica 2. Impacto social
Profesiones creativas y nuevos perfiles
Identidad cultural y acceso (brechas digitales)
Unidad didáctica 3. Innovación educativa
Educación artística con IA y formación de competencias
Unidad didáctica 4. Dimensión social
Mediación cultural e inclusión en museos inteligentes