Título de Especialista en IA Generativa Aplicada

Preinscripción abierta para el curso 2026/27

Preinscribete

30

ECTS

2450€

Precio

30

Plazas en cada modalidad online/presencial

20

Semanas

18h-21h

Lunes a jueves

Fórmate en los aspectos avanzados de Deep Learning y técnicas de IA generativa

Si ya posees conocimientos avanzados de Programación para Ciencia de Datos y Machine Learning, en este Título podrás formarte en conocimientos avanzados de deep learning y modelos generativos. Incluye los módulos II y III del Máster en Deep Learning

Plan de estudios

Módulo II

Deep Learning

10 semanas

Asignaturas

  • Deep Learning
  • Introducción a NLP
  • Modelos generativos
  • Graph Neural Networks

Módulo III

IA generativa aplicada

10 semanas

Asignaturas

  • Deep Learning para NLP
  • Deep Learning para visión
  • Deep Learning para series temporales
  • Operacionalización de ML (MLOps)
  • Ética para la IA
23/11/2026

Comienzo del curso
Módulo II (Semanas 1-10)

Deep Learning

23/11/2026
15/02/2027

Módulo III (Semanas 11-20)

IA Generativa Aplicada

15/02/2027
29/04/2027

Fin del título

29/04/2027

Programa detallado

Módulo 2: Deep Learning

Deep Learning

3 ECTS

– Fundamentos de Deep Learning
– Redes convolucionales
– Redes recurrentes
– Implementación con librerías

Introducción a NLP

3 ECTS

– Conceptos básicos de NLP
– Tokenization
– Word embeddings
– Introducción a Transformers

Modelos generativos

3 ECTS

– Introducción a modelos generativos
– Redes generativas antagónicas
– Auto Encoders

Graph Neural Networks

3 ECTS

– Introducción a GNNs
– Tipos de redes
– Aplicaciones de GNNs
– Social Network Analysis

Módulo 3: IA Generativa Aplicada

Deep Learning para NLP


3 ECTS

– Fundamentos avanzados de NLP mediante Deep Learning
– Modelos RNN, LSTM y Transformer en NLP
– Técnicas de entrenamiento y fine-tuning
– Aplicación práctica de modelos de NLP

Deep Learning para visión


3 ECTS

– Conceptos avanzados de visión mediante Deep Learning
– Arquitecturas de Deep Learning para visión
– Técnicas de aumento de datos y regularización
– Aplicación prácticas de modelos de visión

Deep Learning para series temporales

3 ECTS

– Análisis de series temporales mediante redes recurrentes
– Modelos de atención para series temporales
– Aplicación de modelos de Deep Learning para series temporales

Ética para la IA


3 ECTS

– Ética aplicada a la IA
– Marco regulatorio y de buenas prácticas
– Riesgos y consecuencias sociales, éticas y legales

Operacionalización de ML (MLOps)

3 ECTS

– Escalabilidad y monitorización
– Despliegue de modelos
– Puesta en producción de modelos de Deep Learning
– Mantenimiento de modelos

Preguntas frecuentes

Si te queda alguna duda, escríbenos a master.deeplearning.@upm.es o llámanos al 91 067 37 26

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