Certificado PRO-Essentials: Certificado en Innovación y Tecnologías Disruptivas para la Transformación de la Industria 4.0
El núcleo PRO-Essentials se centra en desarrollar habilidades fundamentales que son la base de los estudios de los estudiantes. Destaca el dominio de habilidades clave que pueden aplicarse en diferentes programas, fomentando la interacción entre estudiantes de diversas disciplinas y enriqueciendo sus perfiles y redes de contacto. Se establecen sólidos cimientos para que los estudiantes adquieran una comprensión profunda y experiencial, con énfasis en la calidad de los contenidos y la enseñanza para prepararlos para su crecimiento académico y profesional.
I.- Artificial Intelligence
La primera asignatura del programa cubre distintas disciplinas que conforman la Inteligencia Artificial, incluyendo las técnicas más clásicas como los sistemas expertos hasta las técnicas más novedosas como los métodos generativos. Además, se abordan cuestiones como el uso responsable de la Inteligencia Artificial y múltiples ejemplos en distintos sectores de la industria. Finalmente, se tratan las principales herramientas de software y plataformas tecnológicas.
Contenidos:
- Inteligencia Artificial y la toma de decisiones automatizadas
- Machine Learning
- Generative Artificial Intelligence
- Ethics in Artificial Intelligence
- Casos de uso en diferentes sectores
- Plataformas de software
II.- Innovación Tecnológica: Principales tecnologías disruptivas
Este curso tiene como objetivo ofrecer a los estudiantes una comprensión profunda de las tecnologías digitales emergentes que están revolucionando tanto la sociedad como el mundo empresarial. Se pondrá énfasis en cómo estas tecnologías se interrelacionan para transformar industrias y procesos, permitiendo a los estudiantes diseñar soluciones tecnológicas innovadoras y comprender los riesgos y oportunidades asociadas con su adopción y uso.
Contenidos:
- Conceptos fundamentales del big data
- Conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial
- Conceptos fundamentales del IoT
- Computación en la nube y su rol en el IoT
- Conceptos fundamentales de blockchain
- El futuro de las tecnologías emergentes
III.- Big Data dentro de la Informática
La evolución de la capacidad de proceso y de las técnicas de paralelización en el tratamiento de datos, así como la disponibilidad de hardware avanzado asequible, permiten hoy procesar ingentes cantidades de datos. Nos familiarizaremos con las principales evoluciones y técnicas de tratamiento masivo de información.
Contenidos:
- Arquitecturas y soluciones de big data: análisis, procesamiento y escalabilidad en la era digital
- Entornos de trabajo para arquitecturas deep learning
- Aprendizaje automático
- Regresiones y series temporales autorregresivas
- Árboles de decisión y algoritmos
- Redes neuronales artificiales
Certificado PRO-Advanced: Certificado en Tecnologías Disruptivas e Inteligencia Artificial Avanzada
Las asignaturas PRO-Advanced se centran en el desarrollo de competencias específicas en el área de especialización, así como en la adquisición de habilidades instrumentales necesarias para el trabajo en el campo de estudio. Los estudiantes se sumergen en los conceptos, teorías y prácticas centrales de su disciplina, y obtienen una caja de herramientas para aplicar estos conocimientos en situaciones reales. Además, se enfatiza el trabajo en equipo y el liderazgo, habilidades fundamentales para el éxito profesional en el área.
IV.- Metodologías Ágiles para la Gestión de Proyectos
Este curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de los principios y marcos de gestión ágil, como Scrum, Kanban y Lean, para su aplicación en la gestión de proyectos tecnológicos. Los estudiantes aprenderán a liderar proyectos en entornos dinámicos, desarrollando habilidades clave para planificar, ejecutar y evaluar iniciativas de manera flexible, con un enfoque en la mejora continua y la adaptabilidad ante cambios.
Contenidos:
- Principios y fundamentos de la agilidad
- Comparativa de marcos ágiles (Scrum, Kanban y Lean)
- Roles y eventos en Scrum
- Prácticas de planificación y seguimiento en Scrum
- Ciclos iterativos para la mejora de productos y procesos
- Evaluación y ajuste continuo en proyectos ágiles
V.- Ética y Regulaciones en el Uso de la IA
Este curso tiene como propósito proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda de los desafíos éticos y regulatorios en la adopción de la Inteligencia Artificial. A través del análisis de principios éticos, dilemas en su implementación y marcos normativos, los estudiantes desarrollarán habilidades para evaluar el impacto de la IA en distintos sectores y diseñar estrategias que fomenten su desarrollo y uso responsable.
Contenidos:
- Introducción a la Inteligencia Artificial
- Regulación jurídica de la IA
- Consideraciones éticas en el uso de la IA
- Principales retos y desafíos en el uso de IA
- Inteligencia Artificial aplicada para la detección y prevención de riesgos
- Modelo de gobernanza de la IA: big data, blockchain y otras tecnologías disruptivas
VI.- Machine Learning
La asignatura Machine Learning introduce a los alumnos en el corazón de la toma de decisiones automatizada. Los principales enfoques de aprendizaje automático son analizados en profundidad, incluyendo las ventajas e inconvenientes de los principales algoritmos. Gracias a ejemplos de programas desarrollados en Python, los alumnos podrán implementar múltiples sistemas inteligentes que resuelvan problemáticas de negocio.
Contenidos:
- Introducción a machine learning
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje supervisado de regresión
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje semisupervisado y por refuerzo
- Interpretabilidad de modelos
VII.- Prompts Multimodales y Adaptación a Contextos Complejos
Desarrollar en los estudiantes la capacidad de diseñar prompts multimodales que integren texto, imagen, video y sonido, aplicándolos eficazmente en contextos complejos como el arte digital, la narrativa transmedia y las interfaces inteligentes. Al finalizar, los participantes serán capaces de crear, adaptar y optimizar prompts para distintas audiencias, plataformas y sistemas de Inteligencia Artificial que procesan múltiples modalidades.
Contenidos:
- Integración de texto, imagen y sonido
- Aplicaciones en arte digital y transmedia
- Desafíos en entornos multimodales
- Adaptación de prompts a diferentes audiencias
- Creación de prompts para interfaces inteligentes
- Evaluación de la usabilidad
VIII.- Metodologías para el Desarrollo de Productos Tecnológicos Innovadores
Este curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes las herramientas y metodologías necesarias para impulsar la innovación tecnológica en el desarrollo de productos, con un enfoque principal en Design Thinking. A través de un enfoque práctico y estructurado, los estudiantes aprenderán a idear, prototipar y desarrollar productos centrados en el usuario, aplicando metodologías ágiles y de prototipado rápido para validar soluciones que respondan a necesidades reales del mercado.
Contenidos:
- Fundamentos de Design Thinking
- Fases de empatía y definición de problemas
- Técnicas de ideación para soluciones innovadoras
- Prototipado rápido y validación inicial
- Iteración y mejoras continuas del prototipo
- Pruebas con usuarios y retroalimentación
IX.- Uso e Implementación de Modelos de Inteligencia Artificial Generativa en la Industria 4.0
Este curso tiene como objetivo enseñar a los estudiantes cómo aplicar la Inteligencia Artificial generativa para optimizar procesos industriales, el diseño de productos y el mantenimiento predictivo. A través de la comprensión de sus aplicaciones, los estudiantes aprenderán a integrar la IA generativa en la innovación y mejora continua de los procesos de producción, evaluando su impacto en la eficiencia y sostenibilidad de las operaciones industriales.
Contenidos:
- Conceptos básicos de IA generativa
- Paradigmas de machine learning en la IA generativa
- Redes neuronales generativas
- Modelos generativos
- IA generativa para contenido multimedia y multimodal
- Tendencias y dirección futura de la IA generativa
Certificado PRO-Expertify: Certificado en Cloud Computing e IA para Entornos Seguros
Los estudiantes en PRO-Expertify se convierten en protagonistas activos de su formación al tener la libertad de diseñar su propio camino académico y orientación profesional. Esta fase les brinda la oportunidad de explorar áreas de conocimiento más allá de su disciplina principal, permitiéndoles completar su formación y ampliar sus horizontes. Al desarrollar competencias interdisciplinarias, los estudiantes pueden integrar conocimientos y perspectivas de diversos campos, lo que les permite destacarse en un mundo empresarial que demanda habilidades diversificadas. Esta etapa no solo enriquece la formación académica y profesional de los estudiantes, sino que también les proporciona una perspectiva global invaluable.
X.- AI Platforms
Esta asignatura está relacionada con la infraestructura esencial para implementar soluciones de Inteligencia Artificial a escala. El contenido abarca desde los fundamentos de la computación en la nube hasta los principales servicios de plataformas como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud.
Contenidos:
- Computación en la nube
- Arquitectura de referencia
- Principales servicios
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud
XI.- Principios de Inteligencia Artificial Aplicada a Entornos Seguros
La asignatura Principios de Inteligencia Artificial Aplicada a Entornos Seguros proporciona una introducción a los conceptos esenciales de la Inteligencia Artificial y su aplicación en el ámbito de la ciberseguridad. Se abordan los fundamentos de machine learning, deep learning y técnicas de análisis de datos, destacando su papel en la detección y prevención de amenazas. Además, se exploran las oportunidades y desafíos de la IA en entornos seguros. El objetivo es ofrecer una visión integral de cómo la IA puede fortalecer la ciberseguridad, sentando las bases para su aplicación en futuros escenarios reales.
Contenidos:
- Introducción a la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático
- Principios y aplicaciones de big data en la ciberseguridad
- Manejo y procesamiento de datos
- Modelos predictivos en ciberseguridad
- Introducción a los modelos generativos en Inteligencia Artificial
- Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en el contexto de la ciberseguridad
XII.- Proyecto Fin de Programa
El Trabajo Fin de Máster es el último paso para obtener el título del programa formativo. Consiste en la realización de un trabajo académico en el que se apliquen o desarrollen conocimientos adquiridos a lo largo del programa formativo. Este trabajo deberá contemplar la aplicación de competencias generales asociadas al programa.
