La aplicación de la Inteligencia Artificial en Diseño te permitirá acceder a un proceso creativo más innovador, centrado en el usuario. ¿A qué esperas para matricularte?” 

La sinergia entre la Inteligencia Artificial y el Diseño ha generado una auténtica revolución en la concepción y desarrollo de proyectos en este ámbito. Un punto clave a tener en cuenta es la mejora sustancial del proceso creativo: los algoritmos de IA exploran vastos conjuntos de datos para descubrir patrones y tendencias, brindando perspectivas invaluables que impulsan la toma de decisiones en el ámbito del Diseño. 

En este contexto, TECH presenta este maestría en Inteligencia Artificial en Diseño, el cual fusiona a la perfección las nuevas tecnologías con la creación de productos creativos, brindando a los diseñadores una perspectiva única y completa. Además de impartir conocimientos técnicos, este programa abordará la ética y la sostenibilidad, asegurando que los egresados estén preparados para enfrentar los desafíos contemporáneos en un campo en constante evolución. 

De igual forma, la amplitud de temas a tratar refleja la diversidad de aplicaciones de la IA en distintas disciplinas, desde la generación automatizada de contenido hasta las estrategias para reducir residuos en el proceso de Diseño. De hecho, el énfasis en la ética y el impacto ambiental está diseñado para capacitar a profesionales conscientes y competentes. 

Finalmente, se abarcará el análisis de datos para la toma de decisiones en Diseño, la implementación de sistemas de IA para personalizar productos y experiencias, así como la exploración de técnicas avanzadas de visualización y generación de contenido creativo. 

De esta forma, TECH ha diseñado una titulación académica rigurosa, respaldada por el innovador método Relearning. Este enfoque educativo consiste en reiterar los conceptos clave para garantizar una comprensión profunda de los contenidos. La accesibilidad también es clave, ya que basta con disponer de un dispositivo electrónico conectado a Internet para acceder al material en cualquier momento y en cualquier lugar, liberando al alumno de las limitaciones de asistir físicamente o ajustarse a horarios predefinidos. 

Abordarás la integración de la IA en el Diseño, potenciando la eficiencia y la personalización y abriendo la puerta a nuevas posibilidades creativas” 

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

Explorarás la intersección compleja entre la ética, el entorno y las nuevas tecnologías en profundidad mediante este exclusivo maestría, impartido completamente en línea”

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. 

Desde la automatización de la creación visual, hasta el análisis predictivo de tendencias y la colaboración potenciada por la Inteligencia Artificial, te sumergirás en un campo dinámico” 

 

Aprovecha la vasta biblioteca de recursos multimedia de TECH y analiza la fusión de los asistentes virtuales y el análisis de las emociones del usuario” 

Este maestría tiene como propósito fundamental dotar a los diseñadores con una comprensión exhaustiva y completa de la intersección entre la Inteligencia Artificial y el ámbito del Diseño. Esto implicará, no solo fortalecer sus habilidades técnicas y creativas, sino también concebir y aplicar algoritmos de IA en procesos innovadores. Además, se promoverá una visión crítica y ética en el uso de la IA en proyectos creativos, preparando a los profesionales para afrontar dilemas éticos y desafíos sociales emergentes. También se abordarán temas que van, desde la personalización de experiencias de usuario, hasta la generación de contenido visual. 

Liderarás en un contexto donde la colaboración entre la inventiva humana y la tecnología más avanzada es fundamental para el desarrollo del Diseño actual” 

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 
• Desarrollar habilidades para implementar herramientas de Inteligencia Artificial en proyectos de diseño, abarcando la generación automática de contenido, optimización de diseños y reconocimiento de patrones 
• Aplicar herramientas colaborativas, aprovechando la Inteligencia Artificial para mejorar la comunicación y eficiencia en equipos de diseño 
• Incorporar aspectos emocionales en los diseños mediante técnicas que conecten efectivamente con la audiencia 
• Comprender la simbiosis entre el diseño interactivo y la Inteligencia Artificial para optimizar la experiencia del usuario 
• Desarrollar destrezas en diseño adaptativo, considerando el comportamiento del usuario y aplicando herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial 
• Analizar críticamente los desafíos y oportunidades al implementar diseños personalizados en la industria mediante la Inteligencia Artificial 
• Comprender el papel transformador de la Inteligencia Artificial en la innovación de procesos de diseño y fabricación 

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. Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial en Diseño 

• Aplicar herramientas colaborativas, aprovechando la IA para mejorar la comunicación y eficiencia en equipos de Diseño 
• Incorporar aspectos emocionales en los diseños mediante técnicas que conecten efectivamente con la audiencia, explorando cómo la IA puede influir en la percepción emocional del Diseño 
• Dominar herramientas y marcos de trabajo específicos para la aplicación de la IA en el Diseño, como GANs (Redes Generativas Adversarias) y otras bibliotecas relevantes 
• Emplear la IA para generar imágenes, ilustraciones y otros elementos visuales de manera automática  
• Implementar técnicas de IA para analizar datos relacionados con el diseño, como el comportamiento de navegación y retroalimentación de los usuarios 

Módulo 17. Interacción Diseño-Usuario e IA 

• Comprender la simbiosis entre el Diseño interactivo y la IA para optimizar la experiencia del usuario 
• Desarrollar destrezas en Diseño adaptativo, considerando el comportamiento del usuario y aplicando herramientas avanzadas de IA 
• Analizar críticamente los desafíos y oportunidades al implementar diseños personalizados en la industria mediante lA 
• Utilizar algoritmos predictivos de la IA para anticipar las interacciones de los usuarios, permitiendo respuestas proactivas y eficientes en el diseño 
• Desarrollar sistemas de recomendación basados en IA que sugueran contenido, productos o acciones relevantes para los usuarios 

Módulo 18. Innovación en procesos de Diseño e IA 

• Comprender el papel transformador de la IA en la innovación de procesos de Diseño y fabricación 
• Implementar estrategias de personalización masiva en la producción mediante Inteligencia Artificial, adaptando productos a las necesidades individuales 
• Aplicar técnicas de IA para minimizar residuos en el proceso de Diseño, contribuyendo a prácticas más sostenibles 
• Desarrollar competencias prácticas para aplicar técnicas de IA en la mejora de procesos industriales y de Diseño 
• Fomentar la creatividad y la exploración durante los procesamientos de Diseño, empleando la IA como una herramienta para generar soluciones innovadoras 

Módulo 19. Tecnologías aplicadas al Diseño e IA 

• Mejorar la comprensión integral y las habilidades prácticas para aprovechar las tecnologías avanzadas y la Inteligencia Artificial en diversas facetas del Diseño 
• Comprender la integración estratégica de tecnologías emergentes y la IA en el ámbito del Diseño 
• Aplicar técnicas de optimización de la arquitectura de microchips mediante IA para mejorar tanto el rendimiento como la eficiencia 
• Utilizar adecuadamente los algoritmos para la generación automática de contenido multimedia, enriqueciendo la comunicación visual en los proyectos editoriales 
• Implementar los conocimientos y habilidades adquiridos durante este programa a proyectos reales que involucren tecnologías y la IA en el Diseño 

Módulo 20. Ética y medioambiente en el Diseño e IA 

• Comprender los principios éticos relacionados con el Diseño y la Inteligencia Artificial, cultivando una conciencia ética en la toma de decisiones 
• Enfocarse en la integración ética de tecnologías, como el reconocimiento de emociones, asegurando experiencias inmersivas que respeten la privacidad y la dignidad del usuario 
• Promover la responsabilidad social y ambiental en el Diseño de videojuegos y en la industria en general, considerando aspectos éticos en la representación y la jugabilidad 
• Generar prácticas sostenibles en los procesos de diseño, que abarquen desde la reducción de residuos hasta la integración de tecnologías responsables, contribuyendo a la preservación del medio ambiente 
• Analizar cómo las tecnologías de IA pueden afectar a la sociedad, considerando estrategias para mitigar sus posibles impactos negativos

Aprovecharás el potencial de la IA en la optimización de procesos creativos y en la creación de soluciones de Diseño innovadoras y responsables”