Diploma Experto en IA & Machine Learning Aplicada
Dominio de herramientas líderes en el sector
Este exclusivo programa ha sido meticulosamente estructurado y diseñado para ofrecer una formación integral, combinando fundamentos teóricos avanzados con aplicaciones prácticas orientadas a dominar las etapas de diseño, desarrollo, implementación, optimización y gestión de sistemas de inteligencia artificial (IA) y modelos de aprendizaje automático (machine learning), adaptados a entornos empresariales, tecnológicos y organizacionales de alto impacto.
El Diploma integra asignaturas especializadas que profundizan en competencias técnicas clave (como el procesamiento de datos a gran escala, el entrenamiento de algoritmos predictivos, la automatización de procesos y la ética en IA), además de promover el dominio de herramientas líderes en el sector (TensorFlow, PyTorch, Azure Machine Learning, entre otras) y metodologías ágiles para abordar desafíos complejos en sectores como salud, finanzas, logística, manufactura y retail.
Adicionalmente, el programa enfatiza la adopción de marcos de trabajo colaborativos, estrategias de escalabilidad y gobernanza de proyectos IA, respaldados por la alianza estratégica con Microsoft, que aporta recursos certificados, acceso a plataformas en la nube, casos de estudio reales y orientación en buenas prácticas industriales, garantizando así una transición fluida entre la teoría académica y la ejecución efectiva de soluciones innovadoras y sostenibles en el mercado global actual.
Programa de gestión de alto nivel diseñado específicamente para dotar a los profesionales y futuros líderes de la capacidad práctica de aprovechar el potencial transformador de la Inteligencia Artificial en todas las facetas de una organización. Va más allá de entender la tecnología; se centra en cómo gestionar su integración estratégica, operativa y ética para impulsar la innovación, la eficiencia y la creación de valor en cualquier área de negocio. Forma gestores híbridos que actúan como el puente esencial entre el potencial técnico de la IA y los resultados tangibles en el mundo empresarial.
En colaboración con:
Formacion de alta empleabilidad
Programa del curso 30 ECTS
- 6 ECTS | Gestión de bases de datos
- 6 ECTS | IA aplicada a la empresa
- ECTS | Deep learning y redes neuronales
- 12 ECTS | Proyecto Final
En un entorno empresarial impulsado por los datos, esta asignatura proporciona una visión estratégica sobre cómo estructurar, gestionar y aprovechar bases de datos como activo clave para la toma de decisiones. Se abordan conceptos esenciales para garantizar la calidad, disponibilidad y utilidad de la información en tiempo real.
Con un enfoque orientado a resultados, esta asignatura explora cómo la inteligencia artificial está redefiniendo la eficiencia operativa, la experiencia del cliente y la generación de valor. Se analiza el impacto real de la IA en distintos sectores y se desarrollan criterios para su implementación efectiva en proyectos de transformación empresarial.
Esta materia permite comprender las aplicaciones avanzadas del deep learning en el contexto corporativo para liderar proceso de innovación y transformación digital. A través del estudio de redes neuronales y casos reales, se identifican oportunidades para crear ventajas competitivas mediante soluciones predictivas, automatización inteligente y análisis de datos complejos.
Proyecto final integrador con tres posibilidades personalizables a los intereses y trayectoria profesional de los alumnos, consistentes en:
• Plan de negocio o de consultoría para una empresa nueva o preexistente
• Proyecto de investigación aplicada sobre un tema relevante vinculado a la incorporación de la IA en la empresa.
• Participación en el "Venture Creation Lab” guiados por empresarios y emprendedores, así como por simuladores, los alumnos desarrollan las habilidades y capacidades necesarias para crear e implementar empresas o start ups tecnológicas e innovadoras.
Más Información Académica
Competencias
Competencias Generales
- Dominio de algoritmos de ML: Regresión, clasificación, clustering, árboles de decisión, ensamblajes (Random Forest, XGBoost), y técnicas de optimización.
- Deep Learning: Redes neuronales convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN), transformers, y frameworks como TensorFlow, PyTorch o Keras.
- Procesamiento de datos: Preprocesamiento, limpieza, normalización y técnicas de feature engineering.
- Modelado predictivo: Evaluación de modelos (métricas como precisión, recall, F1-score, AUC-ROC), validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
- Visión por computador: Detección de objetos, segmentación semántica y aplicaciones prácticas.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Modelos de lenguaje (BERT, GPT), análisis de sentimientos y chatbots.
Competencias Específicas
- Resolución de problemas reales: Implementación de soluciones de IA/ML en sectores como salud, finanzas, retail, logística o industria.
- Integración con sistemas existentes: Despliegue de modelos en entornos productivos (APIs, microservicios) y uso de herramientas como Docker, Kubernetes o Flask.
- Gestión de proyectos de IA: Metodologías ágiles, ciclos de vida de proyectos de ML (CRISP-DM) y herramientas como MLflow o DVC.
- Manejo de Big Data: Uso de herramientas como Apache Spark, Hadoop o bases de datos NoSQL.
- Visualización de datos: Herramientas como Tableau, Power BI o librerías (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
- Ética y privacidad: Mitigación de sesgos en datos, cumplimiento de normativas (GDPR) y transparencia en modelos (Explainable AI - XAI).
Metodología
La metodología HyFlex, puede ser en REMOTO o PRESENCIAL gracias a la tecnología inmersiva de las aulas en la que los alumnos online se integran con los alumnos presenciales en campus.
La formación se imparte los viernes tarde y/o sábados por la mañana, en modalidad híbrida, lo que facilita la vida personal y profesional con el proceso formativo, sin perder la excelencia característica de la universidad.
Calendario
Las clases se imparten a partir de Mayo 2026 en fin de semanas alternos. Calendario académico
Testimoniales
