Máster en Inteligencia Artificial
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Presencial
Live Streaming
60 ECTS
Marzo 2026
Doble titulación
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Máster en Inteligencia Artificial
Presencial
Live Streaming
60 ECTS
Marzo 2026
Doble titulación
El mejor máster de Inteligencia Artificial de España
Reconocido como el mejor máster de Inteligencia Artificial en España y el único con un título propio acreditado por UTAMED, este programa no es solo una formación académica: es tu trampolín al futuro del trabajo.
Una formación integral que combina Data Science, Big Data e IA Avanzada, ofreciéndote una visión completa del ciclo del dato y su aplicación en entornos reales. Aprenderás a diseñar soluciones de negocio end-to-end y a aplicar tecnologías como Machine Learning, Deep Learning o IA Generativa.
¿Por qué el Máster en Inteligencia Artificial?
Nº1
Somos la mejor escuela especializada en Inteligencia Artificial de España y Latinoamérica, seleccionados entre más de 400 universidades, escuelas de negocio e instituciones de formación superior.
Fuente: Ranking Financial Magazine 2024
+66%
El 66% de las compañías de todo el mundo planean contratar talento con habilidades en IA
Fuente: World Economic Forum 2024.
El Máster en Inteligencia Artificial se adapta a tu ritmo de aprendizaje, con dos módulos que se pueden cursar de forma independiente y que te convertirán en el profesional más demandado.
Perfil del alumno
Intereses: Explorar herramientas y usos de la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Profundo desde una visión completa.
Formación: Base técnica y título universitario, preferiblemente STEM, aunque también se aceptan perfiles de economía, derecho, salud o ciclos superiores tecnológicos.
Experiencia: +3 años de experiencia acreditada en analítica de datos, digitalización o áreas como finanzas, IT y operaciones.
Data Science y Big Data
Data Science Fundamentals
Data Science Fundamentals
Domina los conceptos clave de Data Science, comprendiendo su marco de referencia y su impacto en la toma de decisiones basada en datos.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Adquiere los fundamentos esenciales de estadística descriptiva e inferencial para el análisis de datos: contrastes de hipótesis, análisis de varianza, entre otros
Data Science with Python
Data Science with Python
Explora Python como herramienta principal en Data Science para el procesamiento y análisis de datos estructurados y no estructurados.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
Aprende técnicas avanzadas de preprocesamiento de datos: limpieza, anonimización, reducción de dimensionalidad y selección de atributos.
Data Visualization with Python
Data Visualization with Python
Descubre cómo representar datos de manera efectiva utilizando herramientas como Matplotlib, Seaborn y Bokeh, y crea visualizaciones impactantes.
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Domina arquitecturas de procesamiento en batch y streaming para gestionar y transformar datos estructurados y no estructurados.
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Analiza series temporales, detecta anomalías y aplica algoritmos avanzados para predicción en casos reales de negocio.
Machine Learning I
Machine Learning I
Comprende y aplica algoritmos de clasificación, evalúa resultados y construye datasets para resolver problemas complejos.
Big Data Fundamentals
Big Data Fundamentals
Explora arquitecturas de Big Data y adopta tecnologías clave para procesar, analizar y visualizar datos a gran escala.
Entrepreneurship I
Entrepreneurship I
Obtén una visión completa del proceso de creación y financiación de startups, utilizando herramientas prácticas para proyectos de emprendimiento.
Databases & SQL
Databases & SQL
Aprende a gestionar bases de datos y domina SQL para almacenamiento, manipulación y extracción eficiente de datos.
Machine Learning Ops
Machine Learning Ops
Estudia el ciclo completo de MLOps, desde el desarrollo de modelos hasta su implementación y gestión en entornos productivos.
Final Project I
Final Project I
Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos en Data Science y Big Data.
Data Science y Big Data
Data Science Fundamentals
Data Science Fundamentals
Domina los conceptos clave de Data Science, comprendiendo su marco de referencia y su impacto en la toma de decisiones basada en datos.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Adquiere los fundamentos esenciales de estadística descriptiva e inferencial para el análisis de datos: contrastes de hipótesis, análisis de varianza, entre otros
Data Science with Python
Data Science with Python
Explora Python como herramienta principal en Data Science para el procesamiento y análisis de datos estructurados y no estructurados.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
Aprende técnicas avanzadas de preprocesamiento de datos: limpieza, anonimización, reducción de dimensionalidad y selección de atributos.
Data Visualization with Python
Data Visualization with Python
Descubre cómo representar datos de manera efectiva utilizando herramientas como Matplotlib, Seaborn y Bokeh, y crea visualizaciones impactantes.
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Domina arquitecturas de procesamiento en batch y streaming para gestionar y transformar datos estructurados y no estructurados.
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Analiza series temporales, detecta anomalías y aplica algoritmos avanzados para predicción en casos reales de negocio.
Machine Learning I
Machine Learning I
Comprende y aplica algoritmos de clasificación, evalúa resultados y construye datasets para resolver problemas complejos.
Big Data Fundamentals
Big Data Fundamentals
Explora arquitecturas de Big Data y adopta tecnologías clave para procesar, analizar y visualizar datos a gran escala.
Entrepreneurship I
Entrepreneurship I
Obtén una visión completa del proceso de creación y financiación de startups, utilizando herramientas prácticas para proyectos de emprendimiento.
Databases & SQL
Databases & SQL
Aprende a gestionar bases de datos y domina SQL para almacenamiento, manipulación y extracción eficiente de datos.
Machine Learning Ops
Machine Learning Ops
Estudia el ciclo completo de MLOps, desde el desarrollo de modelos hasta su implementación y gestión en entornos productivos.
Final Project I
Final Project I
Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos en Data Science y Big Data.
Inteligencia Artificial Avanzada
Deep learning
Deep learning
Explora técnicas y algoritmos avanzados de deep learning, con aplicaciones prácticas centradas en la implementación de modelos utilizando TensorFlow y PyTorch.
Computer vision
Computer vision
Realiza un recorrido teórico-práctico por las principales técnicas de procesamiento de imágenes, desde filtros básicos hasta redes neuronales convolucionales para reconocimiento de patrones.
Natural language processing
Natural language processing
Domina los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural, estudiando cómo las máquinas comprenden y generan comunicación humana.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Adquiere una perspectiva avanzada sobre la creación y financiación de startups, con herramientas prácticas para emprender proyectos exitosos en el sector tecnológico.
Machine learning II
Machine learning II
Aprende sobre machine learning no supervisado, incluyendo técnicas de clustering, reducción de dimensionalidad y selección de componentes principales.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Sumérgete en el aprendizaje por refuerzo, explorando programación dinámica, métodos de aproximación y procesos de toma de decisiones basados en modelos de Markov.
Machine learning III
Machine learning III
Profundiza en técnicas avanzadas de machine learning, evaluando el estado del arte y explorando tendencias futuras en el campo.
Reto IA Generativa
Reto IA Generativa
Pon a prueba tus habilidades con un desafío práctico diseñado por expertos del sector, resolviendo problemas reales y evaluando tus aprendizajes.
Generative AI
Generative AI
Descubre los pilares de la inteligencia artificial generativa, incluyendo arquitecturas como transformers y modelos de lenguaje (LLMs) para generar contenido innovador.
Final Project II
Final Project II
Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos en las asignaturas del apartado de Deep Learning
Inteligencia Artificial Avanzada
Deep learning
Deep learning
Explora técnicas y algoritmos avanzados de deep learning, con aplicaciones prácticas centradas en la implementación de modelos utilizando TensorFlow y PyTorch.
Computer vision
Computer vision
Realiza un recorrido teórico-práctico por las principales técnicas de procesamiento de imágenes, desde filtros básicos hasta redes neuronales convolucionales para reconocimiento de patrones.
Natural language processing
Natural language processing
Domina los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural, estudiando cómo las máquinas comprenden y generan comunicación humana.
Entrepreneurship II
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Adquiere una perspectiva avanzada sobre la creación y financiación de startups, con herramientas prácticas para emprender proyectos exitosos en el sector tecnológico.
Machine learning II
Machine learning II
Aprende sobre machine learning no supervisado, incluyendo técnicas de clustering, reducción de dimensionalidad y selección de componentes principales.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Sumérgete en el aprendizaje por refuerzo, explorando programación dinámica, métodos de aproximación y procesos de toma de decisiones basados en modelos de Markov.
Machine learning III
Machine learning III
Profundiza en técnicas avanzadas de machine learning, evaluando el estado del arte y explorando tendencias futuras en el campo.
Reto IA Generativa
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Pon a prueba tus habilidades con un desafío práctico diseñado por expertos del sector, resolviendo problemas reales y evaluando tus aprendizajes.
Generative AI
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Final Project II
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Algunas herramientas clave que vas a dominar
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Próxima convocatoria
Fecha inicio
Marzo
2026
2026
Horario
Martes
18:30 - 22:30
Jueves
18:30 - 22:30
18:30 - 22:30
Jueves
18:30 - 22:30
Duración
10 meses
60 ECTS
60 ECTS
Plaza
25 personas
Edgar Mesa
AI Factory Data Scientist
Angel Fombellida
Data Engineer
Miguel García
Team Lead Software Engineer
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Andrés Haddad
CEO
Diego García
CEO
Crisanto De Los Santos
CEO
David Gordo
CEO & PhD
Alberto Rodríguez
Presidente
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Fórmate con profesores de compañías líderes
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Edgar Mesa
AI Factory Data Scientist
Angel Fombellida
Data Engineer
Miguel García
Team Lead Software Engineer
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Andrés Haddad
CEO
Diego García
CEO
Crisanto De Los Santos
CEO
David Gordo
CEO & PhD
Alberto Rodríguez
Presidente
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Fabiola Pérez
CEO
Rubén Zazo
Research Team Leader & PhD
Serge Chávez
Senior Data Scientist and Computer Vision Engineer
Sergio González
Senior Data Scientist
Santiago Merchán
Solution Engineer
Julio Antonio Soto
AI & Data Science Director
Luis E. Martínez
Data Scientist
Jorge Alcantara
Founder & CEO
Estás a pocos pasos de convertirte en Data Scientist y experto en Inteligencia Artificial.
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Carlos Picazo
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Fabiola Pérez
CEO
Rubén Zazo
Research Team Leader & PhD
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