Previo al inicio del curso académico, hay un módulo introductorio para facilitar el manejo de la plataforma y establecer un rodaje al modelo de aprendizaje “on-line”.

Los módulos se agrupan en cinco bloques conductores sobre los que pivota todo el programa, que son los siguientes:

• Bloque 1.- Fundamentos de la IA. En este primer bloque, y tras el curso nivelador de IA, se definen los conceptos clave vinculados a la IA, profundizando en los aspectos esenciales de su funcionamiento y el impacto económico del campo.
• Bloque 2.- Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Redes Neuronales. En este bloque se profundiza en los modelos basados en Machine Learning y Redes Neuronales, así como en su uso práctico. Esto incluye la optimización y evaluación posterior de ambas tipologías de modelo.
• Bloque 3.- Principales arquitecturas de IA. Se profundiza en los principales frameworks existentes en el mercado para el desarrollo de modelos de IA.
• Bloque 4.- Implantación de proyectos IA. Se abordalas fases de desarrollo y gestión de proyectos vinculados a las tecnologías de IA, así como el proceso de implementación de las mismas.
• Bloque 5.- ​Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio. En el último módulo, se introducenlas principales aplicaciones de negocio de la IA, así como el impacto que tienen, tanto desde un punto de vista de negocio como tecnológico.

Adicionalmente, se desarrollarán 4 talleres prácticos voluntarios, divididos entre talleres tecnológicos y talleres business, donde el estudiante adquirirá una visión más práctica de los conceptos estudiados a lo largo de los diferentes módulos:

1. - Talleres tecnológicos

• o Aplicación sobre lenguaje Python
• o Programación de juegos basada en Machine Learning

1. - Talleres business

• o Potenciación de proyectos de Big Data mediante Machine Learning
• o Personalización de contenidos mediante sistemas cognitivos

Por último, el programa concluye con un Proyecto de Final de Máster donde el estudiante deberá aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del programa en un proyecto de una empresa real.

Bloque I: Fundamentos de la IA

• Curso nivelador de IA
• La IA: fundamentos y principales tecnologías
• Impacto socioeconómico de la IA

Total ECTS10

Bloque II: Diseño y desarrollo de Modelos Machine Learning y Redes Neuronales

• Introducción al Machine Learning: datos y algoritmos
• Modelos Machine Learning: optimización y aplicaciones
• Redes Neuronales

Total ECTS15

Bloque III: Principales arquitecturas de IA

• Frameworks IA

Total ECTS5

Bloque IV: Implantación de proyectos de IA

• Implantación de proyectos de IA (I): metodología
• Implantación de proyectos de IA (II): recursos materiales y humanos

Total ECTS10

Bloque V: Implantación de proyectos de IA

• Aplicaciones empresariales del IA y el impacto en el negocio
• Modelos de IA basado en el cliente

Total ECTS 10

Proyecto Final de Máster – Think Digital Challenge

Total ECTS 10