Máster en IA, Cloud Computing y DevOps

Dominarás la programación avanzada en Python, con énfasis en POO, programación web y desarrollo de servicios web, esenciales para crear aplicaciones de IA escalables y eficientes.

Aprenderás sobre virtualización y contenedores, centrándote en Docker y Kubernetes para crear entornos reproducibles y escalables en proyectos de inteligencia artificial. Estas herramientas son clave para gestionar aplicaciones en infraestructuras modernas.

Aprenderás los principios de DevOps para optimizar el desarrollo y despliegue de proyectos de IA, gestionando todo el ciclo de vida del software con herramientas de automatización, pruebas y monitoreo.

Aprenderás los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, trabajando con algoritmos supervisados, no supervisados y por refuerzo, además de redes neuronales avanzadas para crear modelos de IA avanzados y efectivos.

Aprenderás sobre la arquitectura Transformer y las aplicaciones prácticas de los LLMs, adquiriendo habilidades para implementar modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural en proyectos reales.

Aprende a generar imágenes con IA dominando técnicas como Redes Generativas Adversarias (GANs) y modelos de difusión. Descubrirás cómo funciona la difusión latente, el condicionamiento por texto y entrenarás desde cero una arquitectura UNet en PyTorch. Además, realizarás fine-tuning de modelos generativos preentrenados con Hugging Face para personalizar outputs según el estilo de tus datos.

Aprenderás el arte del Prompt Engineering, diseñando interacciones precisas con modelos de IA para obtener respuestas óptimas, mejorando la eficiencia en diversas aplicaciones como la generación de contenido y resolución de problemas.

Bases de datos vectoriales Aprenderás sobre bases de datos vectoriales, comprendiendo cómo funcionan, cómo implementarlas y gestionar consultas eficientes para aplicaciones avanzadas como búsqueda semántica y recomendaciones personalizadas en proyectos de inteligencia artificial.

Aprenderás sobre bases de datos vectoriales, comprendiendo cómo funcionan, cómo implementarlas y gestionar consultas eficientes para aplicaciones avanzadas como búsqueda semántica y recomendaciones personalizadas en proyectos de inteligencia artificial.

Aprenderás a utilizar los servicios de AWS (Amazon Web Services) para implementar y gestionar infraestructuras en la nube, optimizando proyectos de inteligencia artificial. Estudiarás herramientas clave como AWS Lambda, App Runner, ECR, Amazon S3, y AWS Bedrock, entre otras, para desplegar aplicaciones escalables, gestionar grandes volúmenes de datos y personalizar modelos de lenguaje.

Aprenderás a utilizar Azure para implementar y gestionar soluciones de inteligencia artificial en la nube. Trabajarás con servicios como Azure Functions, App Service, Azure Container Registry y Blob Storage, y aprenderás a usar Azure OpenAI para personalizar LLMs con fine-tuning. Este módulo te preparará para desarrollar aplicaciones eficientes y escalables en Azure.

Trabajarás con herramientas clave de IA clásica, como Dialogflow para diseñar chatbots y asistentes virtuales, OCR para extraer texto de imágenes, STT y TTS para convertir voz en texto y viceversa, y RegEx para reconocer patrones en datos. Estas tecnologías te permitirán implementar soluciones prácticas en inteligencia artificial para resolver problemas específicos en diversos sectores.

Aprenderás a diseñar arquitecturas avanzadas con IA, utilizando tecnologías como LangChain para crear agentes inteligentes, RAG Framework para combinar búsqueda y generación de texto, y chatbots para distintos tipos de diálogos. También explorarás la creación de voicebots para centros de llamadas y cómo optimizar la gestión documental con IA. Estas habilidades te permitirán desarrollar soluciones escalables y eficientes en entornos empresariales.

Aprenderás sobre los aspectos legales y éticos del uso de datos e inteligencia artificial. Estudiarás normativas clave como el GDPR y el AI Act, que regulan el tratamiento de datos y el desarrollo de IA. También explorarás dilemas éticos, como el sesgo en los modelos y la privacidad de los datos. Este conocimiento te permitirá desarrollar soluciones de IA responsables y en cumplimiento con las normativas vigentes.

El Proyecto Final del Máster te permitirá diseñar y desarrollar una solución de IA Generativa, aplicando todo lo aprendido. Crearás un modelo generativo y una arquitectura en la nube escalable, implementando mejores prácticas. La experiencia culminará con una demo en vivo, donde podrás mostrar tu proyecto innovador y su impacto real.