La IA en Educación fomenta un aprendizaje adaptativo y centrado en el estudiante, promoviendo un entorno educativo más eficaz y enriquecedor. ¡Matricúlate ahora!” 

La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo ha emergido como una herramienta invaluable, revolucionando la forma en la que los estudiantes acceden al conocimiento y en cómo los educadores gestionan el proceso de enseñanza. La personalización del aprendizaje se ha vuelto más accesible gracias a algoritmos inteligentes, adaptando el contenido educativo según las necesidades individuales. Esto no solo maximiza la eficacia, sino que también aborda las diferencias en el ritmo y estilo de aprendizaje. 

Por ello, TECH ha desarrollado este Máster Título Propio en Inteligencia Artificial en Educación , a través del cual se abordará, no solo los aspectos más técnicos de la IA, sino también las consideraciones éticas, legales y sociales asociadas. Además, el enfoque práctico sobre el desarrollo de proyectos de IA en el aula equipará a los docentes con habilidades tangibles para su implementación efectiva en entornos educativos.  

Asimismo, el egresado indagará en la práctica docente con IA generativa, destacando la atención a la personalización del aprendizaje y la mejora continua, aspectos clave para la adaptabilidad en el proceso educativo. Finalmente, se analizarán las tendencias emergentes en IA para Educación, asegurando que los participantes estén al tanto de las últimas innovaciones en tecnología educativa. 

De esta forma, el programa proporcionará una combinación equilibrada de conocimientos técnicos, habilidades prácticas y una perspectiva ética y reflexiva, posicionándose como líder en la formación de profesionales capaces de abordar los desafíos y oportunidades de la IA en el ámbito educativo. 

Así, TECH ha ideado una exhaustiva titulación que se basa en la metodología Relearning. Esta modalidad educativa se centra en la repetición de conceptos esenciales para garantizar una comprensión óptima. Igualmente, la accesibilidad es clave, ya que solo se precisará de un dispositivo electrónico con conexión a internet para acceder a los contenidos en cualquier momento, eliminando así la necesidad de asistir de forma presencial o ajustarse a horarios preestablecidos.

La IA facilita la retroalimentación instantánea, permitiendo a los docentes identificar áreas de mejora y brindar un apoyo personalizado”   

 

Este Máster Título Propio en Inteligencia Artificial en Educación  contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en Educación 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Gestionarás proyectos de IA en las aulas, desde la programación con aprendizaje automático hasta su uso en videojuegos y robótica”   

 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

A través de este programa 100% online, integrarás herramientas de IA generativa en la planificación, implementación y evaluación de actividades educativas"

Dominarás las tecnologías más vanguardistas de IA, como la Realidad Aumentada/Virtual, gracias a la amplia biblioteca de recursos multimedia"

Este programa tiene como objetivo principal equipar a los docentes con las habilidades y conocimientos necesarios para liderar la transformación educativa del futuro. Al unir la poderosa herramienta de la Inteligencia Artificial con la pedagogía moderna, este Máster Título Propio capacitará a los egresados para crear entornos de aprendizaje personalizados, fomentar la innovación en las aulas y desarrollar estrategias educativas adaptativas. Con un enfoque integral, dominarán las aplicaciones de la IA para optimizar el proceso de enseñanza-aprendizaje, preparándose para afrontar los desafíos contemporáneos y cultivar una educación más inclusiva, eficiente y relevante para las generaciones venideras. 

¡Apuesta por TECH! Le darás a tu carrera el impulso que necesita y te convertirás en un profesional especializado en la innovación tecnológica”  

 

Objetivos generales

• Comprender los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial 
• Estudiar los distintos tipos de datos y comprender el ciclo de vida del dato 
• Evaluar el papel crucial del dato en el desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial 
• Profundizar en algoritmia y complejidad para resolver problemas específicos 
• Explorar las bases teóricas de las redes neuronales para el desarrollo del Deep Learning 
• Analizar la computación bioinspirada y su relevancia en el desarrollo de sistemas inteligentes 
• Analizar estrategias actuales de la Inteligencia Artificial en diversos campos, identificando oportunidades y desafíos 
• Comprender los principios éticos fundamentales relacionados con la aplicación de la IA en entornos educativos 
• Analizar el marco legislativo actual y los desafíos asociados a la implementación de la IA en el contexto educativo 
• Fomentar el diseño y uso responsable de soluciones de IA en contextos educativos, considerando la diversidad cultural y la equidad de género 
• Proporcionar una comprensión profunda de los fundamentos teóricos de la IA, incluyendo aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural 
• Comprender las aplicaciones y el impacto de la IA en la enseñanza y el aprendizaje, evaluando críticamente sus usos actuales y potenciales 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial  

• Analizar la evolución histórica de la Inteligencia Artificial, desde sus inicios hasta su estado actual, identificando hitos y desarrollos clave 
• Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas y su aplicación en modelos de aprendizaje en la Inteligencia Artificial 
• Estudiar los principios y aplicaciones de los algoritmos genéticos, analizando su utilidad en la resolución de problemas complejos 
• Analizar la importancia de los tesauros, vocabularios y taxonomías en la estructuración y procesamiento de datos para sistemas de IA 
• Explorar el concepto de la web semántica y su influencia en la organización y comprensión de la información en entornos digitales 

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato  

• Comprender los conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación en el análisis de datos 
• Identificar y clasificar los distintos tipos de datos estadísticos, desde los cuantitativos hasta cualitativos 
• Analizar el ciclo de vida de los datos, desde su generación hasta su eliminación, identificando las etapas clave 
• Explorar las etapas iniciales del ciclo de vida de los datos, destacando la importancia de la planificación y la estructura de los datos 
• Estudiar los procesos de recolección de datos, incluyendo la metodología, las herramientas y los canales de recolección 
• Explorar el concepto de Datawarehouse (Almacén de Datos), haciendo hincapié en los elementos que lo integran y en su diseño 
• Analizar los aspectos normativos relacionados con la gestión de datos, cumpliendo con regulaciones de privacidad y seguridad, así como de buenas prácticas 

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial  

• Dominar los fundamentos de la ciencia de datos, abarcando herramientas, tipos y fuentes para el análisis de información 
• Explorar el proceso de transformación de datos en información utilizando técnicas de extracción y visualización de datos 
• Estudiar la estructura y características de los datasets, comprendiendo su importancia en la preparación y utilización de datos para modelos de Inteligencia Artificial 
• Analizar los modelos supervisados y no supervisados, incluyendo los métodos y la clasificación 
• Utilizar herramientas específicas y buenas prácticas en el manejo y procesamiento de datos, asegurando la eficiencia y calidad en la implementación de la Inteligencia Artificial 

Módulo 4. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación 

• Dominar las técnicas de inferencia estadística para comprender y aplicar métodos estadísticos en la minería de datos 
• Realizar un análisis exploratorio detallado de conjuntos de datos para identificar patrones, anomalías y tendencias relevantes 
• Desarrollar habilidades para la preparación de datos, incluyendo su limpieza, integración y formateo para su uso en minería de datos 
• Implementar estrategias efectivas para manejar valores perdidos en conjuntos de datos, aplicando métodos de imputación o eliminación según el contexto 
• Identificar y mitigar el ruido presente en los datos, utilizando técnicas de filtrado y suavización para mejorar la calidad del conjunto de datos 
• Abordar el preprocesamiento de datos en entornos Big Data 

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial  

• Introducir estrategias de diseño de algoritmos, proporcionando una comprensión sólida de los enfoques fundamentales para la resolución de problemas 
• Analizar la eficiencia y complejidad de los algoritmos, aplicando técnicas de análisis para evaluar el rendimiento en términos de tiempo y espacio 
• Estudiar y aplicar algoritmos de ordenación, comprendiendo su funcionamiento y comparando su eficiencia en diferentes contextos 
• Explorar algoritmos basados en árboles, comprendiendo su estructura y aplicaciones 
• Investigar algoritmos con Heaps, analizando su implementación y utilidad en la manipulación eficiente de datos 
• Analizar algoritmos basados en grafos, explorando su aplicación en la representación y solución de problemas que involucran relaciones complejas 
• Estudiar algoritmos Greedy, entendiendo su lógica y aplicaciones en la resolución de problemas de optimización 
• Investigar y aplicar la técnica de backtracking para la resolución sistemática de problemas, analizando su eficacia en diversos escenarios 

Módulo 6. Sistemas inteligentes  

• Explorar la teoría de agentes, comprendiendo los conceptos fundamentales de su funcionamiento y su aplicación en Inteligencia Artificial e ingeniería de Software 
• Estudiar la representación del conocimiento, incluyendo el análisis de ontologías y su aplicación en la organización de información estructurada 
• Analizar el concepto de la web semántica y su impacto en la organización y recuperación de información en entornos digitales 
• Evaluar y comparar distintas representaciones del conocimiento, integrando estas para mejorar la eficacia y precisión de los sistemas inteligentes 
• Estudiar razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos, comprendiendo su funcionalidad y aplicaciones en la toma de decisiones inteligentes 

Módulo 7: Aprendizaje automático y minería de datos 

• Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático 
• Estudiar árboles de decisión como modelos de aprendizaje supervisado, comprendiendo su estructura y aplicaciones 
• Evaluar clasificadores utilizando técnicas específicas para medir su rendimiento y precisión en la clasificación de datos 
• Estudiar redes neuronales, comprendiendo su funcionamiento y arquitectura para resolver problemas complejos de aprendizaje automático 
• Explorar métodos bayesianos y su aplicación en el aprendizaje automático, incluyendo redes bayesianas y clasificadores bayesianos 
• Analizar modelos de regresión y de respuesta continua para la predicción de valores numéricos a partir de datos 
• Estudiar técnicas de clustering para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos no etiquetados 
• Explorar la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), comprendiendo cómo se aplican técnicas de aprendizaje automático para analizar y comprender el texto 

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning  

• Dominar los fundamentos del Aprendizaje Profundo, comprendiendo su papel esencial en el Deep Learning 
• Explorar las operaciones fundamentales en redes neuronales y comprender su aplicación en la construcción de modelos 
• Analizar las diferentes capas utilizadas en redes neuronales y aprender a seleccionarlas adecuadamente 
• Comprender la unión efectiva de capas y operaciones para diseñar arquitecturas de redes neuronales complejas y eficientes 
• Utilizar entrenadores y optimizadores para ajustar y mejorar el rendimiento de las redes neuronales 
• Explorar la conexión entre neuronas biológicas y artificiales para una comprensión más profunda del diseño de modelos 
• Ajustar hiperparámetros para el Fine Tuning de redes neuronales, optimizando su rendimiento en tareas específicas 

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas  

• Resolver problemas relacionados con los gradientes en el entrenamiento de redes neuronales profundas 
• Explorar y aplicar distintos optimizadores para mejorar la eficiencia y convergencia de los modelos 
• Programar la tasa de aprendizaje para ajustar dinámicamente la velocidad de convergencia del modelo 
• Comprender y abordar el sobreajuste mediante estrategias específicas durante el entrenamiento 
• Aplicar directrices prácticas para garantizar un entrenamiento eficiente y efectivo de redes neuronales profundas 
• Implementar Transfer Learning como una técnica avanzada para mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas 
• Explorar y aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de datos y mejorar la generalización del modelo 
• Desarrollar aplicaciones prácticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas del mundo real 
• Comprender y aplicar técnicas de regularización para mejorar la generalización y evitar el sobreajuste en redes neuronales profundas 

Módulo 10. Personalización de modelos y entrenamiento con TensorFlow  

• Dominar los fundamentos de TensorFlow y su integración con NumPy para un manejo eficiente de datos y cálculos 
• Personalizar modelos y algoritmos de entrenamiento utilizando las capacidades avanzadas de TensorFlow 
• Explorar la API tfdata para gestionar y manipular conjuntos de datos de manera eficaz 
• Implementar el formato TFRecord para almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos en TensorFlow 
• Utilizar capas de preprocesamiento de Keras para facilitar la construcción de modelos personalizados 
• Explorar el proyecto TensorFlow Datasets para acceder a conjuntos de datos predefinidos y mejorar la eficiencia en el desarrollo 
• Desarrollar una aplicación de Deep Learning con TensorFlow, integrando los conocimientos adquiridos en el módulo 
• Aplicar de manera práctica todos los conceptos aprendidos en la construcción y entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow en situaciones del mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales  

• Comprender la arquitectura del córtex visual y su relevancia en Deep Computer Vision 
• Explorar y aplicar capas convolucionales para extraer características clave de imágenes 
• Implementar capas de agrupación y su utilización en modelos de Deep Computer Vision con Keras 
• Analizar diversas arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicabilidad en diferentes contextos 
• Desarrollar e implementar una CNN ResNet utilizando la biblioteca Keras para mejorar la eficiencia y rendimiento del modelo 
• Utilizar modelos preentrenados de Keras para aprovechar el aprendizaje por transferencia en tareas específicas 
• Aplicar técnicas de clasificación y localización en entornos de Deep Computer Vision 
• Explorar estrategias de detección de objetos y seguimiento de objetos utilizando Redes Neuronales Convolucionales 
• Implementar técnicas de segmentación semántica para comprender y clasificar objetos en imágenes de manera detallada 

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención  

• Desarrollar habilidades en generación de texto utilizando Redes Neuronales Recurrentes (RNN) 
• Aplicar RNN en la clasificación de opiniones para análisis de sentimientos en textos 
• Comprender y aplicar los mecanismos de atención en modelos de procesamiento del lenguaje natural 
• Analizar y utilizar modelos Transformers en tareas específicas de NLP 
• Explorar la aplicación de modelos Transformers en el contexto de procesamiento de imágenes y visión computacional 
• Familiarizarse con la librería de Transformers de Hugging Face para la implementación eficiente de modelos avanzados 
• Comparar diferentes librerías de Transformers para evaluar su idoneidad en tareas específicas 
• Desarrollar una aplicación práctica de NLP que integre RNN y mecanismos de atención para resolver problemas del mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y modelos de difusión  

• Desarrollar representaciones eficientes de datos mediante Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión 
• Realizar PCA utilizando un codificador automático lineal incompleto para optimizar la representación de datos 
• Implementar y comprender el funcionamiento de codificadores automáticos apilados 
• Explorar y aplicar autocodificadores convolucionales para representaciones eficientes de datos visuales 
• Analizar y aplicar la eficacia de codificadores automáticos dispersos en la representación de datos 
• Generar imágenes de moda del conjunto de datos MNIST utilizando Autoencoders 
• Comprender el concepto de Redes Adversarias Generativas (GANs) y Modelos de Difusión 
• Implementar y comparar el rendimiento de Modelos de Difusión y GANs en la generación de datos 

Módulo 14. Computación bioinspirada   

• Introducir los conceptos fundamentales de la computación bioinspirada 
• Explorar algoritmos de adaptación social como enfoque clave en la computación bioinspirada 
• Analizar estrategias de exploración-explotación del espacio en algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computación evolutiva en el contexto de la optimización  
• Continuar el análisis detallado de modelos de computación evolutiva  
• Aplicar programación evolutiva a problemas específicos de aprendizaje 
• Abordar la complejidad de problemas multiobjetivo en el marco de la computación bioinspirada 
• Explorar la aplicación de redes neuronales en el ámbito de la computación bioinspirada  
• Profundizar en la implementación y utilidad de redes neuronales en la computación bioinspirada 

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones 

• Desarrollar estrategias de implementación de inteligencia artificial en servicios financieros 
• Analizar las implicaciones de la inteligencia artificial en la prestación de servicios sanitarios 
• Identificar y evaluar los riesgos asociados al uso de la IA en el ámbito de la salud 
• Evaluar los riesgos potenciales vinculados al uso de IA en la industria 
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en industria para mejorar la productividad 
• Diseñar soluciones de inteligencia artificial para optimizar procesos en la administración pública 
• Evaluar la implementación de tecnologías de IA en el sector educativo 
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en silvicultura y agricultura para mejorar la productividad 
• Optimizar procesos de recursos humanos mediante el uso estratégico de la inteligencia artificial 

Módulo 16. Análisis de datos y aplicación de técnicas de IA para la personalización educativa 

• Aplicar IA en el análisis y evaluación de datos educativos para impulsar la mejora continua en entornos educativos 
• Definir indicadores de rendimiento académico basados en datos educativos para medir y mejorar el desempeño estudiantil 
• Implementar tecnologías y algoritmos de IA para realizar análisis predictivo de datos de rendimiento académico 
• Realizar diagnósticos personalizados de dificultades de aprendizaje mediante análisis de datos con IA, identificando necesidades educativas particulares y diseñando intervenciones específicas 
• Abordar la seguridad y privacidad en el tratamiento de datos educativos al aplicar herramientas de IA, asegurando el cumplimiento normativo y ético 

Módulo 17. Desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial en el aula 

• Planificar y diseñar proyectos educativos que integren de manera efectiva la IA en entornos educativos, dominar herramientas específicas para su desarrollo 
• Diseñar estrategias efectivas para implementar proyectos de IA en ambientes de aprendizaje, integrándolos en asignaturas específicas para enriquecer y mejorar el proceso educativo 
• Desarrollar proyectos educativos aplicando aprendizaje automático para mejorar la experiencia de aprendizaje, integrando la IA en el diseño de juegos educativos en el aprendizaje lúdico 
• Crear chatbots educativos que asistan a estudiantes en sus procesos de aprendizaje y resolución de dudas, incluyendo agentes inteligentes en plataformas educativas para mejorar la interacción y la enseñanza 
• Realizar un análisis continuo de los proyectos de IA en Educación para identificar áreas de mejora y optimización 

Módulo 18. Práctica docente con Inteligencia Artificial generativa 

• Dominar tecnologías de IA generativa para su aplicación y uso efectivo en entornos educativos, planificando actividades educativas efectivas 
• Crear materiales didácticos utilizando IA generativa para mejorar la calidad y variedad de recursos de aprendizaje, así como para medir el progreso de los estudiantes de manera innovadora 
• Utilizar IA generativa para corregir actividades y pruebas evaluativas, agilizando y optimizando este proceso 
• Integrar herramientas de IA generativa en estrategias pedagógicas para mejorar la eficacia del proceso educativo y diseñar entornos de aprendizaje inclusivos, bajo el enfoque del diseño universal 
• Evaluar la efectividad de la IA generativa en la Educación, analizando su impacto en los procesos de enseñanza y aprendizaje 

Módulo 19. Innovaciones y tendencias emergentes en IA para la Educación 

• Dominar herramientas y tecnologías emergentes de IA aplicadas al ámbito educativo para su uso efectivo en entornos de aprendizaje 
• Integrar la Realidad Aumentada y Virtual en la Educación para enriquecer y mejorar la experiencia de aprendizaje 
• Aplicar IA conversacional para facilitar el apoyo educativo y fomentar el aprendizaje interactivo entre estudiantes 
• Implementar tecnologías de reconocimiento facial y emocional para monitorear la participación y el bienestar de los estudiantes en el aula 
• Explorar la integración de Blockchain e IA en la Educación para transformar la administración educativa y validar certificaciones 

Módulo 20. Ética y legislación de la Inteligencia Artificial en Educación 

• Identificar y aplicar prácticas éticas en el manejo de datos sensibles dentro del contexto educativo, priorizando la responsabilidad y el respeto 
• Analizar el impacto social y cultural de la IA en la Educación, evaluando su influencia en las comunidades educativas 
• Comprender la legislación y las políticas relacionadas con el uso de datos en entornos educativos que involucran IA 
• Definir la intersección entre IA, diversidad cultural y equidad de género en el contexto educativo 
• Evaluar el impacto de la IA en la accesibilidad educativa, asegurando la equidad en el acceso al conocimiento 

Te adentrarás en un campo en constante evolución, donde la innovación de la Inteligencia Artificial se fusiona con el aprendizaje en el ámbito educativo”