Serás capaz de diseñar experiencias de usuario personalizadas e intuitivas mediante esta titulación universitaria 100% online” 

La Inteligencia Computacional sirve a las instituciones para mejorar la productividad en desarrollo de software. Sus herramientas cuentan con la capacidad para manejar datos no estructurados, aprender de experiencias pasadas y adaptarse a cambios en entornos dinámicos. Además, la IA puede predecir problemas potenciales de las aplicaciones antes de que sucedan, lo que permite a los profesionales tomar medidas preventivas para evitar problemas costosos de cara al futuro. En este contexto, las empresas informáticas más prestigiosas a nivel internacional buscan incorporar de forma activa a especialistas en la Arquitectura del Software para QA Testing.  

Por ello, TECH implementa un innovadorprograma para que los programadores saquen el máximo provecho a la optimización y gestión del rendimiento en herramientas con IA. Diseñado por expertos de primer nivel, el plan de estudios ahondará en los algoritmos de programación para elaborar productos con sistemas inteligentes. Asimismo, el temario profundizará en las extensiones imprescindibles para el Visual Studio Code, el editor de código fuente más empleado en la actualidad. Por otra parte, los materiales didácticos abordarán la integración de IA en gestión con bases de datos para detectar posibles fallos y crear test unitarios. Se trata de una titulación universitaria que posee una diversidad de contenidos audiovisuales en múltiples formatos y un entramado de simulaciones reales para acercar el desarrollo del programa a la realidad de la praxis informática.   

Para conseguir los objetivos de aprendizaje propuestos, este programa se imparte mediante una metodología de enseñanza online. De esta manera, los profesionales podrán compaginar a la perfección su trabajo con los estudios. Además, disfrutará de un cuadro docente de primer nivel y de unos materiales académicos multimedia de gran rigor pedagógico como clases magistrales, resúmenes interactivos o ejercicios prácticos. El único requisito para ingresar al Campus Virtual es que el alumnado disponga de un dispositivo electrónico con acceso a Internet, pudiendo emplear hasta su móvil. 

Adquirirás una perspectiva holística sobre cómo el Aprendizaje Automático impacta y mejora cada etapa del desarrollo de software” 

Este maestría en Inteligencia Artificial en la Programación 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 la Programación 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica 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

¿Buscas aplicar a tu praxis los Modelos Transformers para el procesamiento del lenguaje natural? Lógralo gracias a este innovador programa”

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.

Profundizarás en el ciclo de vida del Testing, desde la creación de test cases hasta la detección de bugs”

El Relearning te permitirá aprender con menos esfuerzo y más rendimiento, implicándote más en tu especialización profesional”   

Esta capacitación convertirá a los informáticos en expertos de la IA aplicada a la Programación. Los egresados adquirirán una visión integral, que combina los conocimientos más actualizados con destrezas prácticas que mejorarán su toma de decisiones. A su vez, los profesionales dominarán las herramientas más modernas para el desarrollo de softwares potenciados por el Aprendizaje Automático. De esta forma, los alumnos diseñarán propuestas tanto para las webs como aplicaciones móviles con adaptabilidad. Así estará altamente especializados para satisfacer las demandas actuales de la industria.

¿Buscas especializarte en Inteligencia Artificial? Con este programa dominarás la optimización del proceso de despliegue y la integración de Inteligencia Artificial en la computación en la nube” 

Objetivos generales  

• Desarrollar habilidades para configurar y gestionar entornos de desarrollo eficientes, asegurando una base sólida para la implementación de proyectos con IA 
• Adquirir habilidades en la planificación, ejecución y automatización de pruebas de calidad, incorporando herramientas de IA para la detección y corrección de bugs 
• Comprender y aplicar principios de rendimiento, escalabilidad y mantenibilidad en el diseño de sistemas informáticos a gran escala 
• Familiarizarse con los patrones de diseño más importantes y aplicarlos de manera efectiva en la arquitectura del software

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. Mejora de la productividad en desarrollo de software con IA  

• Ahondar en la implementación de extensiones imprescindibles de IA en Visual Studio Code para mejorar la productividad y facilitar el desarrollo de software 
• Obtener una comprensión sólida de los conceptos básicos de la IA y su aplicación en el desarrollo de software, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales, etc. 
• Dominar la configuración de entornos de desarrollo optimizados, asegurando que los estudiantes puedan crear ambientes propicios para proyectos de IA 
• Aplicar técnicas específicas utilizando ChatGPT para la identificación y corrección automática de posibles mejoras en el código, fomentando prácticas de programación más eficientes 
• Promover la colaboración entre profesionales de diferentes programadores (desde programadores hasta ingenieros de datos o diseñadores de experiencia de usuarios) para desarrollar soluciones de software con IA efectivas y éticas 

Módulo 17. Arquitectura del software para QA Testing 

• Desarrollar habilidades para diseñar planes de pruebas sólidos, cubriendo diferentes tipos de testing y garantizando la calidad del software 
• Reconocer y analizar diferentes tipos de estructuras de software, como la monolítica, de microservicios u orientadas a servicios 
• Obtener una visión integral sobre los principios y técnicas para diseñar sistemas informáticos que sean escalables y capaces de manejar grandes volúmenes de datos 
• Aplicar conocimientos avanzados en la implementación de estructuras de datos potenciadas por IA para optimizar el rendimiento y la eficiencia del software  
• Desarrollar prácticas de desarrollo seguro, centrándose en evitar vulnerabilidades para garantizar la seguridad del software a nivel arquitectónico 

Módulo 18. Proyectos web con IA 

• Desarrollar habilidades integrales para la implementación de proyectos web, desde el diseño del frontend hasta la optimización del backend, con la inclusión de elementos de IA 
• Optimizar el proceso de despliegue de sitios web, incorporando técnicas y herramientas para mejorar la velocidad y la eficiencia 
• Integrar la IA en la computación en la nube, permitiendo al alumnado crear proyectos web altamente escalables y eficientes 
• Adquirir la capacidad de identificar problemas y oportunidades específicos en proyectos web donde la IA puede ser aplicada de manera efectiva, como en el procesamiento de texto, personalización, recomendación de contenido, etc. 
• Fomentar que los estudiantes se mantengan al tanto de las últimas tendencias y avances en IA para su correcta aplicación en proyectos web 

Módulo 19. Aplicaciones móviles con IA 

• Aplicar conceptos avanzados de clean architecture, datasources y repositories para garantizar una estructura robusta y modular en aplicaciones móviles con IA 
• Desarrollar habilidades para diseñar pantallas interactivas, iconos y recursos gráficos utilizando IA para mejorar la experiencia del usuario en las aplicaciones móviles 
• Profundizar en la configuración del entorno de trabajo para aplicaciones móviles y emplear Github Copilot para agilizar el proceso de desarrollo 
• Optimizar las aplicaciones móviles con IA para un rendimiento eficiente, teniendo en cuenta la administración de recursos y el uso de datos 
• Realizar de pruebas de calidad en aplicaciones móviles con IA, que permitan al alumnado identificar problemas y depurar errores  

Módulo 20. IA para QA Testing 

• Dominar principios y técnicas para diseñar sistemas informáticos que sean escalables y capaces de manejar grandes volúmenes de datos 
• Aplicar conocimientos avanzados en la implementación de estructuras de datos potenciadas por IA para optimizar el rendimiento y la eficiencia del software 
• Comprender y aplicar prácticas de desarrollo seguro, centrándose en evitar vulnerabilidades como la inyección, para garantizar la seguridad del software a nivel arquitectónico 
• Generar pruebas automatizadas, especialmente en entornos web y móviles, integrando herramientas de IA para mejorar así la eficacia del proceso 
• Utilizar las herramientas avanzadas de QA potenciadas por IA para una detección más eficientes de bugs y una mejora continua del software

Profundizarás en la integración de elementos del Visual Studio Code y la optimización de código con ChatGPT, a través de un programa académico exhaustivo”