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Master
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Domina la Inteligencia Artificial y transfórmate en el arquitecto del futuro digital
Dirigido a: Este máster está diseñado para estudiantes y profesionales con inquietud tecnológica y pasión por innovar digitalmente. Especialmente para quienes cuentan con una base STEM o conocimientos previos en programación y quieren dar el salto a la IA para liderar proyectos disruptivos.
Requisitos: Nivel básico en programación, especialmente en Python.
Recomendable contar con formación STEM previa para aprovechar al máximo el temario y las prácticas
Para qué te prepara: Objetivos: dominar fundamentos históricos y éticos, aprender programación en Python con librerías IA como TensorFlow y PyTorch, explorar Machine Learning, Deep Learning, visión artificial y NLP, y aplicar sistemas inteligentes mediante proyectos reales
Salidas profesionales: consultor o desarrollador de IA, arquitecto de sistemas, experto en NLP, ingeniero de visión por ordenador o científico de datos; con sectores de aplicación que incluyen tecnología, finanzas, salud o marketinG
Certificado: Una vez hayas finalizado con éxito tu formación recibirás las siguientes titulaciones:
- Tokio School Certified Professional acreditativo de superación del Curso
- Diploma del idioma elegido
Módulo 1: Primeros pasos en la Inteligencia Artificial
Historia de la IA
Conceptos fundamentales
Tipologías: IA débil y fuerte
Ética en IA
Sesgos en datos y algoritmos
Privacidad y seguridad
Regulación y políticas
Módulo 2: Programación Python y análisis matemático
Python básico (parte I y II)
POO y métodos aplicados
Librerías IA: Jupyter, TensorFlow, PyTorch
Álgebra lineal y cálculo aplicado
Estadística
Módulo 3: Machine Learning
Conceptos iniciales
Aprendizaje supervisado y no supervisado
Validación y selección de modelos
Casos prácticos
Tendencias actuales y futuras
Módulo 4: Deep Learning y redes neuronales
Principios y tipos de redes (perceptrones, multicapa)
Entrenamiento y modelos preentrenados
CNN, RNN y modelos secuenciales
Aplicaciones reales
Módulo 5: Visión artificial
Fundamentos y procesamiento de imágenes
Detección de objetos y reconocimiento facial
Segmentación
Casos de uso
Módulo 6: NLP e IA generativa
Introducción al procesamiento del lenguaje natural
Representación vectorial de texto
Modelos secuenciales y atención
Audio‑texto
IA generativa: LLMs, generación de imágenes y vídeo
Futuro de la IA generativa
Visión artificial: sistema de detección emocional con CNN
ML: análisis y optimización de modelos
NLP: desarrollo de chatbot bilingüe para e‑commerce