Master en Inteligencia Artificial

OBJETIVOS

En menos de un año, nuestros alumnos serán acreditados con el Diploma de Master en Inteligencia Artificial, y serán capaces por sí mismos de:

• Comprender los principios y fundamentos de la inteligencia artificial y el machine learning.
• Dominar herramientas de última generación en IA conversacional y creación de contenidos.
• Aplicar la inteligencia artificial en áreas estratégicas como marketing, finanzas y gestión de riesgos.
• Reflexionar sobre las implicaciones éticas y regulatorias del uso de la IA.
• Preparar a los participantes para liderar proyectos de transformación digital basados en IA.

DESTINATARIOS

El Master en Inteligencia Artificial está dirigido a:

• Graduados en Ingeniería, Informática, Matemáticas, Economía o carreras afines.
• Profesionales de tecnología que deseen especializarse en IA.
• Líderes empresariales interesados en implementar IA en sus organizaciones.
• Y en general, a todas aquellas personas interesadas en el mundo de la inteligencia artificial.

TITULACIÓN

Al finalizar el máster obtendrás el Título de Master en Inteligencia Artificial avalado por la EFEM, Escuela de Formación Empresarial.

El título incluye validación online mediante QR o Código CSV.

SALIDAS LABORALES

• Desarrollador de sistemas de IA y machine learning.
• Especialista en IA conversacional y asistentes virtuales.
• Consultor en estrategias de IA para empresas.
• Analista de datos e inteligencia empresarial.
• Gestor de proyectos de IA en sectores como marketing, finanzas o medios.

Fórmate para ser protagonista de la transformación digital, posicionándote como un líder en una de las áreas más demandadas y prometedoras del mercado laboral gracias al Master en Inteligencia Artificial.

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (30h)

Tema 1. Conceptos fundamentales de IA

Introducción a la historia de la IA, desde sus inicios hasta las últimas innovaciones.
Definición y alcance de la IA, diferenciando entre IA débil y fuerte.
Subcampos de la IA: Machine Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural, Visión por Computador y Robótica.
Conceptos clave: Agentes inteligentes, algoritmos y procesos de razonamiento automatizado.

Tema 2. Áreas de especialización en IA

Machine Learning: Introducción a los tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, y por refuerzo).
Procesamiento del Lenguaje Natural: Análisis de texto y comprensión del lenguaje humano.
Visión por Computador: Detección y análisis de imágenes mediante algoritmos de IA.
Robótica: Aplicaciones de IA en sistemas autónomos y robots industriales.

Tema 3. Impacto de la IA en la sociedad y la industria

Transformación de Sectores Industriales.
Avances Tecnológicos y Accesibilidad.
Crecimiento de la Inteligencia Artificial en la Economía.
Desafíos Técnicos y Limitaciones Actuales

Módulo 2: Fundamentos de Machine Learning (40h)

Tema 1. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado

Regresión Lineal y Logística: Técnicas para predecir valores continuos y probabilidades.
Clasificación: Modelos que permiten categorizar datos en clases; ejemplos incluyen Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y Naive Bayes.
Árboles de Decisión y Random Forest: Herramientas para construir modelos interpretables basados en decisiones.
Redes Neuronales Básicas: Introducción a los conceptos de redes neuronales, incluidas las multicapa.

Tema 2. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado

Clustering: Métodos como K-means para agrupar datos no etiquetados.
Análisis de Componentes Principales (PCA): Reducción de dimensiones para mejorar la eficiencia del modelo.
Asociación: Técnicas para identificar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.

Tema 3. Técnicas de Evaluación de Modelos

Validación Cruzada: Evaluación del rendimiento del modelo en diferentes subconjuntos de datos.
Matriz de Confusión: Análisis de la precisión del modelo en tareas de clasificación.
Métricas de Evaluación: Introducción a las métricas clave como la precisión, el recall, la F1-score y el ROC-AUC.

Módulo 3. CHATGPT, COPILOT y GEMINI (40h)

Tema 1. Introducción a la Inteligencia Artificial Conversacional

Definición y principios básicos de la IA generativa.
Introducción a los modelos de lenguaje: GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Inteligencia Artificial Conversacional. Chatbots y asistentes virtuales inteligentes.
Diferencias entre chatbots tradicionales e IA generativa (ChatGPT, Copilot, Gemini).
Aplicaciones de ChatGPT, Copilot y Gemini en la atención al cliente, soporte técnico, educación, y desarrollo de software.

Tema 2. Fundamentos y Aplicaciones de ChatGPT.

Introducción a ChatGPT.
Implementación de ChatGPT en aplicaciones empresariales. Automatización de respuestas en atención al cliente. Creación de flujos de conversación personalizados.
Optimización del Contenido con ChatGPT.
Integración de ChatGPT con CRM, sitios web y aplicaciones móviles.
Uso de APIs de ChatGPT para desarrollar chatbots personalizados.

Tema 3: GitHub Copilot: Inteligencia Artificial para Desarrollo de Software

Introducción a GitHub Copilot. Cómo se integra con entornos de desarrollo.
Copilot para la escritura de código en lenguajes como Python, JavaScript, C++, entre otros.
Mejora de la Productividad en el Desarrollo de Software.
Uso de Copilot para desarrollar proyectos desde cero.
Integración de Copilot en el flujo de trabajo de equipos de desarrollo.

Tema 4: Gemini: El Futuro de la Inteligencia Conversacional

Introducción a Gemini. Diferencias y similitudes entre Gemini y otros modelos como ChatGPT.
Implementación de Gemini en Soluciones Empresariales.
Aplicaciones de Gemini en la automatización de procesos.
Mejores prácticas para la personalización de flujos de conversación con Gemini.
Personalización y Mejora Continua con Gemini. Adaptación de las conversaciones para diferentes perfiles de usuarios.

Tema 5: Integración, Optimización y Buenas Prácticas de Chatbots Inteligentes

Comparativa y Sinergias entre ChatGPT, Copilot y Gemini. Cómo combinar el uso de los tres para mejorar la eficiencia organizacional.
Evaluación y Mejora Continua de Chatbots Inteligentes. Cómo medir el rendimiento. Métricas clave: tasa de satisfacción del usuario, precisión y relevancia de respuestas.
Mejores prácticas para entrenar y optimizar los modelos de IA aplicados a chatbots.

Módulo 4: Nuevas Tecnologías en IA Conversacional (40h)

Tema 1. IA Conversacional Avanzada: Principios y Tecnologías Emergentes

Introducción a la IA Conversacional Avanzada: Enfoque en las últimas innovaciones en modelos de lenguaje.
Google Bard y Claude de Anthropic: Uso para generar respuestas seguras, éticas y precisas.
Replika AI: Aplicaciones en salud mental y acompañamiento emocional.
Comparativa entre IA Tradicional y Modelos Avanzados: Diferencias en capacidades, aprendizaje y ética.

Tema 2. Aplicaciones de IA en Asistentes Virtuales y Chatbots

Voice AI (Alexa, Google Assistant): Automatización del hogar, integración de dispositivos, y uso en logística.
Jasper AI y ChatSonic: Creación de contenido automatizado para marketing y redacción.
Otter AI: Transcripción y análisis en tiempo real para reuniones y conferencias.
Herramientas Visuales en IA Conversacional: Uso de DALL-E y Midjourney en respuestas visuales.

Tema 3. Plataformas de IA para la Productividad Empresarial

Cognigy.AI: Desarrollo de chatbots empresariales avanzados y su integración en CRMs.
PerplexyAI: Optimización de la atención al cliente mediante respuestas personalizadas.
Implementación de Chatbots en Sector Salud, Educación y E-commerce.
Evaluación de Rendimiento en Chatbots: Métricas de éxito y mejora continua.

Tema 4. Seguridad y Ética en IA Conversacional

Sesgos en IA Conversacional: Cómo detectarlos y mitigarlos.
IA y Privacidad de Datos: Recomendaciones para el manejo seguro de datos personales en conversaciones.

Módulo 5. La inteligencia artificial aplicada a la creación de videos (40h)

Tema 1: Introducción a la Inteligencia Artificial en la Creación de Videos

Cómo se aplica la IA en la creación de videos.
Herramientas y plataformas basadas en IA para video.
IA Generativa para la Creación de Contenidos Audiovisuales.
Aplicaciones en la creación automática de videos: Deep Learning y redes neuronales.
Beneficios y desafíos del uso de IA en la producción de video: Automatización de tareas repetitivas. Mejora de la productividad y eficiencia creativa.

Tema 2: Herramientas de Inteligencia Artificial para la Generación Automática de Videos

Introducción a las Herramientas de Creación de Videos con IA.
Lumen5, Pictory, Synthesia, Runway y Sora.
Procesos de creación de videos automatizados a partir de texto.
IA aplicada a la Creación de Videos a partir de Texto.
Generación automática de guiones y contenidos basados en IA. Transformación de texto en video utilizando plataformas de IA (ej. Lumen5).
Avatares y Videos Sintéticos.
Creación de avatares digitales y videos sintéticos utilizando herramientas como Synthesia. Aplicaciones en videos corporativos, explicativos y marketing.
Creación de Videos Interactivos con IA. Aplicación de IA para videos interactivos personalizados. Plataformas que permiten añadir interactividad a videos generados automáticamente.

Tema 3: IA para la Edición y Optimización de Videos.

Edición Inteligente de Videos.
Uso de herramientas como Adobe Premiere Pro y Final Cut Pro con complementos de IA. Automatización de cortes, edición de secuencias y corrección de color con IA.
Optimización de Videos con IA. Mejora de la calidad de video utilizando IA: Upscaling de videos y corrección automática de errores visuales. Reducción de ruido en videos y mejora del audio con herramientas basadas en IA.
Edición de Sonido Asistida por IA.
Automatización del ajuste de audio y limpieza del sonido. Sincronización automática de voz y música.
Efectos especiales y gráficos en movimiento (motion graphics). Plataformas para la creación de efectos visuales automáticos (ej. Runway ML).

Tema 4: IA y Animación en Videos.

Generación de Animaciones Automáticas.
Generación de animaciones con IA: uso de plataformas como Animaker y Powtoon.
Creación de personajes animados mediante IA y su integración en videos.
Creación de Animaciones Explicativas y Corporativas.
Uso de IA para desarrollar animaciones explicativas y presentaciones interactivas.
Aplicaciones en videos de marketing, ventas y educación.
Deep Learning para la Animación Facial y de Personajes.
Uso de IA para animación facial y expresiones de personajes en tiempo real. Creación de personajes realistas utilizando IA.

Tema 5: Tendencias y Aplicaciones Avanzadas de la IA en la Producción de Videos.

Generación de Video a partir de IA Generativa (GANs).
Introducción a las redes generativas antagónicas (GANs) y su uso en la creación de videos. Aplicaciones avanzadas de GANs para la generación de escenas y videos completos.
IA y Realidad Aumentada/Realidad Virtual en la Producción de Videos. Creación de videos en RA/RV. Aplicaciones inmersivas: videos en 360 grados generados con IA.
Tendencias en la Personalización de Contenidos Audiovisuales.
Creación de videos personalizados para cada usuario mediante IA. Futuras aplicaciones de IA en la producción y distribución de contenidos visuales.

Módulo 6. Inteligencia artificial aplicada al marketing (40h)

Tema 1: Introducción a la Inteligencia Artificial en el Marketing

Conceptos Fundamentales de IA Aplicada al Marketing.
Beneficios de la IA en el Marketing. Mejora de la segmentación de clientes y  personalización. Automatización de tareas y optimización de campañas publicitarias.
Herramientas de IA para el Marketing: Google Ads AI, HubSpot, Salesforce Einstein, etc.

Tema 2: IA para la Segmentación de Clientes y Personalización.

Segmentación de Clientes con IA. Análisis de grandes volúmenes de datos para identificar segmentos de clientes.
Modelos predictivos para identificar comportamientos de clientes potenciales.
Personalización de la Experiencia del Cliente. Uso de algoritmos de machine learning para personalizar contenido.
Herramientas de IA para ofrecer recomendaciones de productos y servicios.
IA para la Optimización del Customer Journey.
Análisis del recorrido del cliente (Customer Journey) con IA.
Mejora de la experiencia del cliente a través de la personalización en tiempo real.

Tema 3: IA para la Automatización del Marketing Digital.

Chatbots y Asistentes Virtuales para el Marketing. Uso de ChatGPT y otras IA para automatizar la atención al cliente.
Chatbots en la gestión de campañas de marketing y generación de leads.
Marketing Automation con IA. Automatización de emails, redes sociales y contenido con IA.
Herramientas como Mailchimp, Marketo y Salesforce para la automatización inteligente.
Optimización de Publicidad Pagada con IA. Uso de IA en plataformas como Google Ads y Facebook Ads para optimizar campañas. Segmentación dinámica y ajustes automáticos de pujas para mejorar el ROI.

Tema 4: IA y Análisis Predictivo en Marketing.

Análisis Predictivo para la Optimización de Campañas.
Modelos de IA que predicen la efectividad de las campañas de marketing. Análisis de datos históricos para ajustar estrategias de marketing en tiempo real.
Predicción del Comportamiento del Cliente. Uso de IA para prever el comportamiento de compra y lealtad de los clientes.
Herramientas para el análisis predictivo de churn y retención de clientes.
IA para la Toma de Decisiones Basada en Datos. Uso de inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones en marketing. Herramientas de IA para la creación de dashboards predictivos.

Tema 5: Creación de Contenidos Inteligentes con IA.

Generación Automática de Contenido con IA. Herramientas de generación de texto como GPT para escribir blogs, emails y
descripciones de productos. Plataformas de IA como Jasper.ai y Writesonic.
Diseño Automatizado con IA. Creación de imágenes y gráficos personalizados para campañas de marketing. Herramientas como Canva y Adobe Spark potenciadas con IA.
Optimización de Contenido con IA. Uso de IA para optimizar el SEO y la relevancia del contenido.
Personalización de contenido según el comportamiento del usuario.

Módulo 7. Inteligencia artificial aplicada a la gestión financiera, toma de decisiones y gestión de riesgos (40h)

Tema 1. Introducción a la Inteligencia Artificial en las Finanzas.

Inteligencia Artificial en Finanzas: Conceptos Básicos.
Herramientas de IA en el Sector Financiero. Herramientas populares de IA para la gestión financiera. Software financiero con IA: plataformas emergentes y su impacto en las empresas.
Casos de Uso de IA en Finanzas. Aplicaciones de IA en la banca, el análisis de inversiones, gestión de portafolios, contabilidad automatizada, etc.

Tema 2. IA para el Análisis Predictivo en Finanzas.

Predicción de Tendencias Financieras con IA. Uso de algoritmos de machine learning para prever cambios en el mercado. Modelos de predicción para el análisis de precios de acciones, monedas y otros activos.
Series Temporales y Modelos de Forecasting.
Análisis de series temporales utilizando IA: ARIMA, LSTM y redes neuronales. Predicción de ingresos y gastos mediante modelos de forecasting avanzados.
IA para la Optimización de Carteras Financieras.
Aplicación de la IA para la diversificación y gestión de portafolios. Herramientas de IA para la asignación de activos y la evaluación del riesgo.

Tema 3: Automatización Financiera con Inteligencia Artificial.

Automatización de Procesos Financieros: Contabilidad, facturación y conciliación bancaria.
Robotic Process Automation (RPA) en Finanzas. Automatización financiera. Aplicaciones de RPA para la gestión de facturas, presupuestos y pagos.
IA en la Gestión del Flujo de Caja. Modelos de IA para predecir y gestionar el flujo de caja de una empresa. Automatización de la planificación y control financiero.

Tema 4. Gestión de Riesgos Financieros con Inteligencia Artificial.

Identificación y Evaluación de Riesgos Financieros con IA.
Gestión del Riesgo de Crédito con IA. Análisis de la solvencia y el riesgo crediticio de empresas y personas. Modelos predictivos para la detección temprana de incumplimientos.
Prevención de Fraudes Financieros. Detección y prevención de fraudes en transacciones financieras. Herramientas de análisis en tiempo real para monitorear riesgos de fraude.

Tema 5: Toma de Decisiones Financieras Basada en IA.

IA para la Optimización de la Toma de Decisiones Financieras
Apoyo en la toma de decisiones en inversión y financiamiento.
Optimización de la asignación de recursos financieros.
Herramientas de IA para el Análisis de Datos Financieros
Plataformas de análisis financiero con IA: Power BI, Tableau y otras. Interpretación de resultados y escenarios financieros.
IA en la Evaluación de Inversiones.Modelos de análisis de inversiones basados en IA. Evaluación de la rentabilidad de proyectos utilizando herramientas predictivas.

Módulo 8: Ética, Regulación y Responsabilidad en Inteligencia Artificial (30h)

Tema 1. Principios éticos en la IA

Sesgos en los algoritmos de IA.
Impacto de la IA en la privacidad y los derechos humanos.

Tema 2. IA y el Mercado Laboral

El impacto de la automatización y la IA en el empleo.
Retos sociales y económicos de la IA.

Tema 3. Normativas y Regulaciones

Legislación sobre IA y protección de datos (GDPR, CCPA).
Normativas globales emergentes en IA.

Tema 4. Responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas

Transparencia en modelos de IA.
Gobernanza de IA y su implementación en organizaciones.

Una de las claves del Master en Inteligencia Artificial es el servicio personalizado de tutorías, a través del cual puedes formular las preguntas que desees con la seguridad de tener a su disposición el criterio y experiencia de profesores altamente cualificados.

Además, al impartirse íntegramente online podrás aprovechar la flexibilidad que ofrece este tipo de formación al estudiante a la hora de organizarse las horas de estudio y el tiempo de trabajo. Desde el primer momento podrás acceder, desde cualquier dispositivo, y desde cualquier lugar del mundo, a todos los contenidos de tu máster.

Gracias a nuestra plataforma virtual podrás consultar y descargar el temario, visualizar el material complementario, comunicarte con los tutores, realizar las evaluaciones, participar en la comunidad de la Escuela de Formación Empresarial, consultar el expediente académico… y todas las demás funcionalidades que incluye nuestro campus de última generación.

Concienciados en que la educación debe estar al alcance de todos, hemos creado el Programa Ayuda EFEM. Este programa conlleva una seria de ventajas para nuestros alumnos tales como un Sistema de Becas para Master y Postgrados Online, Facilidades de Pago y Asesoramiento Especializado en el Proceso de Matriculación y un Plan de Formación Continua.

AYUDAS Y VENTAJAS ECONÓMICAS

EFEM, Escuela de Formación Empresarial otorga Becas para el Master en Inteligencia Artificial.

Somos conscientes que no todo aquel que lo desea, puede hacer frente económico a un Master en el momento que se lo propone. Por eso pensamos en ti y en tu futuro, para que el dinero no sea una excusa.

Son varias las Becas para Master que concede EFEM, para Emprendedores, Desempleados, Trabajadores en Activo, para Autónomos … Cuando contacte con alguno de nuestros asesores, ellos le informarán acerca de nuestras Becas.

FACILIDADES DE PAGO

Ofrecemos a nuestros alumnos facilidades de pago a la hora de matricularse en el Master en Inteligencia Artificial.

Pago al Contado: descuento directo en el precio del máster.

Pago aplazado: Financiación del máster en hasta 12 meses.

ASESORAMIENTO PERSONALIZADO