Máster Universitario en Inteligencia Artificial

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Estudia tu Máster online en Inteligencia Artificial con UNIR

El Máster en Inteligencia Artificial online es el único postgrado oficial con docencia 100% online, que dota al alumno de los conocimientos técnicos y prácticos además de los fundamentos para la aplicación de la inteligencia artificial en los entornos empresariales.

Este Máster oficial en Inteligencia Artificial te formará para obtener el perfil profesional en inteligencia artificial demandado por el sector empresarial actual. 

El Máster online comprende los procesos que dan respuesta al comportamiento inteligente de las máquinas con una profunda fundamentación en las ciencias cognitivas y en los tres pilares fundamentales de las ciencias cognitivas: percibir, comprender y actuar.

Con este Máster aprenderás:

  • Las diferentes técnicas y fases que comprenden el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial.
  • A manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas para la creación de software inteligente.
  • El diseño, desarrollo e implementación de un sistema con la implicación de técnicas de inteligencia artificial, big data y computación en la nube.
  • La capacidad de integración de los nuevos desarrollos de inteligencia artificial a los sistemas informáticos existentes.

 

Duración

1 año académico

Créditos

60 ECTS

Exámenes presenciales

Sedes de exámenes

Metodología

Docencia 100% online con exámenes presenciales

Este máster oficial posibilita la incorporación a programas oficiales de doctorado.

Descarga en PDF el plan de estudios

Docencia 100% online

Clases online en directo

Tutor personal


 

Adquiere los conocimientos de las técnicas aplicables para que las máquinas obtengan comportamientos inteligentes, centrándose en el enfoque cognitivo.

Al finalizar el Máster en inteligencia artificial serás capaz de:

  • Identificar los factores que convierten una solución de inteligencia artificial en un proyecto viable a nivel empresarial.
  • Obtener las habilidades para la dirección y gestión de proyectos de inteligencia artificial, así como el profundo conocimiento de los diferentes modelos de negocio.
  • Construir sistemas artificiales capaces de interactuar con su entorno y/o usuarios y adaptarse a los cambios.
  • Diseñar e implementar una arquitectura cognitiva artificial usando infraestructura en nube y ecosistemas de big data.
  • Trabajar con los modelos computacionales de percepción en diferentes modalidades: visión y habla.
  • Usar interfaces de programación para dotar a un sistema artificial de funciones cognitivas superiores como el procesamiento del lenguaje o la visión artificial.

Documentación de la titulación

Normas de organización y funcionamiento

Documentación específica

Documentación de convocatoria en curso

Plan de estudios

Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:

Créditos ECTS

Valor
Obligatorias 42
Trabajo Fin de Máster 12
Prácticas 6
Créditos totales 60

Primer cuatrimestre

ECTS

Carácter
Investigación en Inteligencia Artificial 6 obligatoria
Neurociencia Cognitiva 6 obligatoria
Percepción Computacional 6 obligatoria
Razonamiento y Planificación Automática 6 obligatoria
Aprendizaje Automático 6 obligatoria

Segundo cuatrimestre

ECTS

Carácter
Sistemas Cognitivos Artificiales 6 obligatoria
Procesamiento del Lenguaje Natural 6 obligatoria
Prácticas en Empresa (online) 6 prácticas
Trabajo Fin de Máster 12 Trabajo Fin de Máster

Acceso

Los requisitos de acceso al programa son los siguientes:

Requisitos de Acceso

Para poder acceder al Máster Universitario en Inteligencia Artificial, es necesario cumplir alguno de estos dos criterios académicos de acceso:

  • Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) que facultan en el país expedidor del título para el acceso de enseñanzas de máster oficial.
  • Ser titulado conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) sin necesidad de homologar sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del titulo previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el cursar las enseñanzas del máster.

Perfil recomendado

El Máster Universitario en Inteligencia Artificial está dirigido principalmente a titulados universitarios en Ingeniería Informática, Telemática o Ciencias Matemáticas y de la Computación. Además, se recomienda que el estudiante reúna el siguiente perfil:

  • Conocimiento básico de las tecnologías implicadas en el desarrollo de algoritmos.
  • Conocimiento básico de análisis de datos y estadística descriptiva.
  • Conocimiento básico de programación.

Se considera que un alumno cumple con el perfil competencial si dispone de una titulación afín al área de conocimiento indicado o cuando dispone de experiencia profesional demostrable, con no menos de dos años de experiencia realizando tareas relacionadas con el área de conocimiento. Se solicitará certificado de empresa que acredite el perfil competencial descrito.

Cómo matricularse

Para matricularte en UNIR sólo tienes que seguir esta serie de pasos:

  1. Completa el formulario “Solicita información”.
  2. Recibirás la llamada de un asesor personal. Con él verificarás que cumples los requisitos exigidos y te ayudará a elaborar tu plan de estudios personalizado: reconocimiento, número de créditos, tiempo que le puedes dedicar, etc.
  3. Cumplimenta la matrícula* con la forma de pago más adecuada a tus necesidades.
  4. Envía la documentación requerida para formalizar la admisión, debidamente compulsada y espera la confirmación.
  5. Espera tu clave de acceso al AULA VIRTUAL y comienza el curso organizándote a tu manera.

Si lo necesitas puedes consultar las tasas y becas o llamar a un asesor 941 281 803.

Si tienes estudios universitarios previos o experiencia profesional susceptible de ser reconocida, puedes solicitar un estudio de reconocimiento de ECTS**. El Departamento de Transferencia y Reconocimiento de Créditos de UNIR realizará un estudio previo de tu caso particular.

*Un asesor te facilitará el acceso al formulario de matrícula.
**Sólo para matricularte en Grados y Postgrados oficiales.

Metodología

El método de estudio de UNIR es flexible, personalizado y eficaz. La metodología se basa en clases online en directo y tutor personal para ofrecer la mejor formación.

El modelo pedagógico de UNIR es efectivo porque se basa en una metodología totalmente online para que cada alumno pueda estudiar a su ritmo:

  • Clases online en directo: Hay clases programadas todos los días de la semana en horario de mañana y de tarde para que asistas a clase cuando mejor te venga.
  • Clases online en diferido: Si no pudieses asistir a una clase o te quedaste con dudas, podrás acceder a todas tus clases en diferido. Podrás verlas siempre que quieras y tantas veces como necesites.
  • Tutor personal: El primer día se te asignará un tutor personal. Estarás en contacto con él por teléfono y por email. Él te apoyará en tu día a día y resolverá las dudas que te puedan surgir.
  • Campus Virtual: Todo lo que necesitas para estudiar en UNIR está en el campus: las clases, los profesores, los compañeros, la biblioteca, recursos didácticos, horarios, chat, foros y mucho más.
  • Recursos didácticos: Tendrás acceso a distintos recursos de aprendizaje para completar tu formación: lecturas complementarias, esquemas con las ideas clave, test de autoevaluación, etc

Puedes consultar el apartado Cómo se estudia en UNIR para acceder a más información.

Además UNIR cuenta con dos departamentos específicos para apoyar a los estudiantes en sus estudios:

El Servicio de Orientación Académica (SOA)* trabaja para ayudar a los alumnos en sus estudios, teniendo en cuenta sus circunstancias laborales y familiares. Se busca conseguir la conciliación entre trabajo-familia‐estudio y se ayuda, a cada alumno, a adquirir un ritmo de trabajo y estudio adaptado a sus necesidades personales.

El Servicio de Atención a las Necesidades Especiales (SANNEE) para prestar apoyo a los estudiantes en situación de diversidad funcional, temporal o permanente, aportando las soluciones más adecuadas a cada caso.

* Este servicio por ahora está disponible exclusivamente para los estudios de Grado

Sistema de evaluación

Para conocer el nivel de logro de los objetivos generales y específicos definidos en el máster es necesario evaluar las competencias adquiridas durante el estudio del mismo.

La evaluación del aprendizaje se efectúa teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:

  • Evaluación continua (representa el 40% de la nota final): Forman parte de la evaluación continua todas las actividades calificadas como obligatorias, entre las que podemos encontrar trabajos y resolución de casos prácticos, lecturas, foros, asistencias a clases, etc.
  • Examen presencial (representa el 60% de la nota final): Es requisito indispensable aprobar el examen para superar la asignatura.
  • Prácticas Externas: Se llevará a cabo una evaluación continua durante la realización de las mismas tanto por un tutor asignado por la organización o empresa como por el profesor de la asignatura. La nota final se obtendrá en base al siguiente criterio, previa superación del informe del tutor de la empresa:
    • Evaluación del informe de incorporación y seguimiento, corregidos por un profesor de la Universidad: 40%
    • Evaluación del informe final, corregido por un profesor de la Universidad: 60%
  • Trabajo Fin de Máster: El Trabajo de Fin de Máster es la oportunidad para poner en práctica todos los conocimientos aprendidos de cara a la resolución de situaciones reales. El Trabajo Fin de Máster será objeto de seguimiento continuo por parte del director del Trabajo Fin de Máster, que será el que finalmente le otorgue el visto bueno final. La evaluación final le corresponderá a una comisión. La comisión valorará no sólo el proyecto, sino también la defensa oral del mismo. Se evaluará del siguiente modo:
    • Estructura: Atender a la estructura y organización del Trabajo Fin de Máster. 20%
    • Exposición: Valorar la claridad en la exposición, así como la redacción y la capacidad de síntesis, análisis y respuesta. 30%
    • Contenido: Se tomará como referencia la memoria del Trabajo y todo el resto de la documentación técnica de apoyo para comprobar la validez de la exposición. Se valorará la capacidad de síntesis y su fácil lectura. También se valorará la corrección y claridad de la expresión, tanto escrita como gráfica. 50%

Salidas profesionales

El fin de este Máster Universitario en Inteligencia Artificial es formar a profesionales para que sean capaces de:

  • Liderar el proceso de transformación tecnológica surgido por esta nueva rama
  • Asumir las responsabilidades desde puestos como CTO o CIO, y promover la incorporación del CAIO (Responsable de Inteligencia Artificial) en las organizaciones.
  • Actuar como consultor en empresas inversoras en desarrollo de inteligencia artificial
  • Liderar proyectos como experto en machine learning
  • Actuar como Ingeniero de Software y Programador de Inteligencia Artificial en proyectos específicos

Perfil de egreso

Tras la finalización del Máster, los alumnos serán capaces de:

  • Conocer las técnicas que dotan a las máquinas de comportamientos inteligentes
  • Conocer las diferentes técnicas de inteligencia artificial
  • Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas para la creación de software inteligente
  • Integrar nuevos desarrollos de inteligencia artificial a los sistemas informáticos existentes
  • Evaluar y controlar de forma rigurosa el funcionamiento de los sistemas

Claustro

El claustro de UNIR está compuesto por profesionales con amplia trayectoria académica y laboral capaces de trasladar su experiencia y conocimientos a las aulas.

Colaboradores

Profesores

Federico Castanedo Sotela

Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Carlos III. Ingeniero Superior en Informática por la Universidad Pontificia de Salamanca. Lead Data Scientist en Vodafone. Acreditado por ANECA como Contratado Doctor y Profesor de Universidad Privada.

Pablo Moreno Ger

Subdirector Académico de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología. Director de la Cátedra UNIR-IBM en Data Science in Education. Director del Programa de Doctorado en Ciencias de la Computación.

Raúl Arrabales Moreno

Doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. MBA. Ingeniero en Informática. Graduado en Psicología. Ha asumido diferentes roles en las áreas tecnológicas de compañías como IBM, Orange, Comaware y Accenture, entre otras.

Claudia Villalonga Palliser

Coordinadora del Máster Universitario en Inteligencia Artificial. Doctora por la Universidad de Granada en Tecnologías de la Información y la Comunicación.

José Víctor Marcos Martín

Doctor en Tecnologías de la Información y las Telecomunicaciones e Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad de Valladolid. Data Scientist en Vodafone. Habitual conferenciante en congresos y conferencias internacionales.

Alberto de Santos Sierra

Doctor Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid. Senior Data Scientist en Vodafone y co-creador de Koulu (plataforma de Inteligencia Artificial aplicada a la enseñanza de matemáticas en cursos superiores).

Luis Peña Sánchez

Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Rey Juan Carlos. Director y Co-Fundador de Lurtis Rules. Compagina sus labores de desarrollo de negocio e investigación para empresas de videojuegos, realidad virtual e infoarquitectura.

Diego J. Bodas Sagi

Licenciado en CC. Matemáticas y Doctor en Ingeniería de Sistemas y Automática por la Universidad Complutense de Madrid. M.B.A. por la Universidad Nacional de Educación a Distancia y Executive Master in Project Management por la Universidad de Valencia.

Alfredo Láinez Rodrigo

Master of Science en Computational and Mathematical Engineering por la universidad de Stanford. Ingeniero en Informática y Licenciado en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Madrid. Cofundador y Director de Ingeniería en Vai Technologies.

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