Módulo 1: Entorno de Datos e Inteligencia Artificial (6 ECTS)
- Introducción a la IA en las empresas, su arquitectura, proyectos y el uso de Python y Cloud.
Módulo 2: Ingeniería y Gestión de Datos para IA (6 ECTS)
- Extraer, limpiar, transformar y preparar datos para modelos de IA y sistemas generativos.
Módulo 3: Modelos de Aprendizaje Automático (6 ECTS)
- Construir, evaluar, optimizar e interpretar modelos de machine learning orientados a resultados de negocio.
Módulo 4: Deep Learning y Visión Artificial (6 ECTS)
- Diseño y aplicación de redes neuronales profundas, optimizando recursos y rendimiento.
Módulo 5: IA Generativa y LLMs Aplicados al Negocio (6 ECTS)
- Explorar el uso estratégico de LLMs, prompting, RAG y adaptación.
Módulo 6: MLOps, LLMOps y Despliegue de Soluciones de IA (6 ECTS)
- Industrializar la IA mediante pipeline, despliegue, monitorización y gestión eficiente de modelos y LLMs.
Módulo 7: Aplicaciones de IA en la Empresa y Automatización Inteligente (6 ECTS)
- Diseñar casos de uso reales, asistentes y agentes de IA integrados en procesos empresariales.
Módulo 8: Gobierno, Ética y Marco Regulatorio de la IA (UE AI Act) (6 ECTS)
- Analiza el cumplimiento normativo, la ética, la seguridad y la auditoría de soluciones de IA.
Módulo 9: Laboratorio de Proyectos de IA y Casos Sectoriales (6 ECTS)
- Integrar datos, modelos y despliegue en un proyecto aplicado a un sector específico con enfoque en eficiencia y presentación ejecutiva.
Trabajo Fin de Máster (6 ECTS)
- Proyecto final integrador donde se diseña y desarrolla una solución completa de IA/GenAI alineada con los objetivos de un negocio.
