Elegir un Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 te permite estar en el centro de la transformación digital que está redefiniendo industrias. Este programa te prepara con habilidades clave en IA, automatización y análisis de datos, lo que te abre oportunidades en sectores como manufactura, energía, salud y más. Con la alta demanda de profesionales en estas áreas, tendrás una ventaja competitiva en el mercado laboral. Además, te ofrece una formación interdisciplinaria que te permite abordar problemas desde diferentes perspectivas, siendo parte activa de la innovación tecnológica y la evolución de la industria.
Big data & IA
Maestría en Industria 4.0 & Inteligencia Artificial
Especialízate en la integración de IoT y automatización en la Industria 4.0 con la
Lidera la revolución industrial inteligente: domina IA aplicada, automatización y análisis avanzado para transformar procesos y negocios hacia la era 4.0.
                Las infraestructuras, tecnologías y procesos internos de las empresas del sector industrial empiezan a mostrar síntomas de agotamiento por obsolescencia que se traducen en una pérdida de competitividad y pueden terminar con el fracaso de cualquier organización.
La industria 4.0, también conocida como industria inteligente, es la solución a la evolución de las empresas industriales y consiste en la digitalización de las fábricas gracias a las nuevas tecnologías como la robótica, el Internet de las cosas, Blockchain, con una participación destacada de la Inteligencia Artificial y sus nuevas posibilidades gracias al Machine Learning, el Procesamiento del Lenguaje Natural y la Visión Artificial.
Con el Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 aprenderás a analizar y saber aplicar todas las tecnologías asociadas a los nuevos procesos productivos, y en particular la Inteligencia Artificial con el objetivo de desarrollar nuevos procesos industriales de vanguardia.
Enlaces de interés:
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La Formación en IA en la Empresa
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a quién va dirigido
de empresas industriales
que tengan por objetivo el crecimiento y la escalabilidad
que busquen adquirir competencias en la aplicación de las nuevas tecnologías y metodologías al proceso productivo y convertirse así en Managers de la Industria 4.0
que buscan desarrollar habilidades en la automatización y mejora de procesos
FAQs del Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0
Dominarás el uso de tecnologías clave de la Industria 4.0, como inteligencia artificial, machine learning, IoT industrial, automatización, visión artificial y análisis predictivo, aplicadas a la mejora de procesos industriales, optimización de recursos y toma de decisiones basada en datos.
Está pensado para ingenieros, técnicos, profesionales de operaciones, analistas de datos y responsables de transformación digital que quieran liderar la modernización de la industria mediante el uso de IA y tecnologías conectadas.
Trabajarás con herramientas como Python, TensorFlow, Power BI, Arduino, plataformas de IoT, sistemas SCADA, modelos de machine learning y soluciones de inteligencia artificial para mantenimiento predictivo y control de calidad, entre otras.
Se recomienda tener nociones básicas en lógica y datos, pero el programa está diseñado para ofrecer un enfoque progresivo. Si bien se usan herramientas técnicas, los módulos están pensados para que perfiles no programadores también puedan adquirir competencias aplicadas en IA industrial.
Podrás acceder a roles como Especialista en Inteligencia Artificial Industrial, Ingeniero de Datos para entornos industriales, Responsable de Digitalización, Consultor de Industria 4.0, Responsable de Mantenimiento Predictivo o Líder de Transformación Tecnológica en plantas de producción.
resumen
Maestría en Industria 4.0 & Inteligencia Artificial
DURACIÓN
7 meses (680 horas)
INICIO
27 Noviembre
CRÉDITOS
55 ECTs
precio
5.950 U$S
financiación
Cuotas mensuales sin intereses
becas disponibles
Hasta el 40%
SOLICITA INFORMACIÓNsatisfacción
95% de mejora laboral al finalizar los estudios
valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
experiencia
Más de 15 años de experiencia formando a profesionales
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PLAN DE ESTUDIOS
El Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 está estructurado en 15 asignaturas
                                                                                Industria 4.0 y Plan de Transformación Digital                                        
                                                                                Diagnóstico Digital                                        
                                                                                Estructura e implantación de un plan de transformación digital                                        
                                                                                Proyecto: Establecimiento de prioridades y plan de acción                                        
                                                                            
                                                                                Introducción a la IA y Machine Learning                                        
                                                                                Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas                                        
                                                                                Ecosistemas de Machine Learning en la nube                                        
                                                                                Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda                                        
                                                                            
                                                                                Inteligencia artificial para la industria 4.0                                        
                                                                                Del Machine Learning a la IA Generativa                                        
                                                                                IA Conversacional: del enfoque tradicional a los LLMs                                        
                                                                                Proyecto: Prototipando un Copiloto de asistencia para operadores de planta industrial.                                        
                                                                            
                                                                                Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC                                        
                                                                                Clasificación con Naive Bayes                                        
                                                                                Clasificación con Support Vector Machine (SVM)                                        
                                                                                Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto                                        
                                                                            
                                                                                Robótica en la industria 4.0                                        
                                                                                Cobots: Robots colaborativos. Programación básica                                        
                                                                                Vehículos de guiado autónomo (VGAs)                                        
                                                                                Proyecto: Robotización de una planta industrial de procesado, envasado y paletización de productos alimenticios                                        
                                                                            
                                                                                Clasificación con KNN, regresión logística y softmax                                        
                                                                                Regresión y clasificación con árboles de decisión                                        
                                                                                Combinación de clasificadores: ensembles y random forests                                        
                                                                                Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado                                        
                                                                            
                                                                                Presentación de ESP8266 un microcontrolador muy listo                                        
                                                                                Interactuando con el mundo físico                                        
                                                                                Compartiendo la información con el mundo                                        
                                                                                Proyecto: Optimizar la calefacción de casa en base a los datos de temperatura y humedad                                        
                                                                            
                                                                                Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA                                        
                                                                                Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico                                        
                                                                                Técnicas de detección de anomalías                                        
                                                                                Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python                                        
                                                                            
                                                                                Fundamentos de Blockchain y Criptografía para entornos industriales                                        
                                                                                Blockchain como motor de transformación y automatización industrial                                        
                                                                                Blockchain y tecnologías convergentes en la Industria 4.0                                        
                                                                                Proyecto: Diseño de una solución descentralizada inteligente para la industria 4.0                                        
                                                                            
                                                                                Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales                                        
                                                                                Frameworks de Deep Learning: TensorFlow                                        
                                                                                Ajuste de modelos de Deep Learning                                        
                                                                                Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning                                        
                                                                            
                                                                                Ciberseguridad en entornos IT/OT/ICS/IoT                                        
                                                                                Elaboración de Diagnóstico de Ciberseguridad                                        
                                                                                Guías de buenas prácticas en ciberseguridad                                        
                                                                                Proyecto: Desarrollo e Implantación de un SGSI                                        
                                                                            
                                                                                Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.                                        
                                                                                Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning                                        
                                                                                Deep Learning en producción                                        
                                                                                Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning                                        
                                                                            
                                                                                Personalización creada por datos                                        
                                                                                Filtrado Colaborativo                                        
                                                                                Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación                                        
                                                                                Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python                                        
                                                                            
                                                                                Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural                                        
                                                                                Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación                                        
                                                                                NLP – Modelos y Algoritmos                                        
                                                                                Proyecto: Clasificación de Sentimientos en Reseñas de Películas con Modelos Clásicos y Redes Neuronales Sencillas                                        
                                                                            
Herramientas para potenciar el aprendizaje
Durante el programa utilizarás herramientas digitales de vanguardia. Algunas de estas herramientas incluyen condiciones especiales exclusivas para nuestros alumnos como funcionalidades premium, pruebas gratuitas y descuentos, gracias a nuestras colaboraciones estratégicas.

Jupyter

Databricks
Otras Herramientas
Conoce las herramientas clave del sector que presentamos durante el programa para que estés al día con las tendencias y mejores prácticas de la industria. Aunque no se emplearán directamente en las actividades, podrás descubrir su potencial.

HADA

Ahrefs
POTENCIA TU PERFIL PROFESIONAL CON cursos complementarios gratuitos de alto impacto
Desde IEBS, te ofrecemos acceso exclusivo a una amplia gama de cursos profesionales complementarios y gratuitos que te van a ayudar a potenciar tu perfil profesional. Diseñados meticulosamente, estos cursos están enfocados en potenciar tus habilidades blandas, impulsar tu empleabilidad y fortalecer tu presencia digital en el competitivo entorno laboral actual. Además, te proporcionarán herramientas directivas avanzadas y conocimientos fundamentales sobre Inteligencia Artificial para optimizar tu productividad. Nuestra filosofía de desarrollo profesional va más allá de la mera teoría. Nos centramos en proporcionarte habilidades prácticas y conocimientos concretos que te permitirán destacar en cualquier contexto empresarial. Con una combinación excepcional de contenido académico de primera calidad y recursos adicionales, nuestro compromiso es prepararte para sobresalir en tu carrera profesional y liderar con éxito en el dinámico mundo empresarial actual.
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                                        20 horas
                                    
                                programa en soft skills
Valorado en 450€, gratis para los alumnos IEBS
Según el Global Trend de LinkedIn, el 92% de los reclutadores consideran las habilidades blandas igual o más importantes que las habilidades duras.
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                                        20 horas
                                    
                                Curso en Personal Branding
Valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS
"Una marca personal fuerte te hará inolvidable". - Neil Patel, gurú de marketing digital
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                                        20 horas
                                    
                                Líder Digital: Domina las Habilidades del Futuro
Valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS
Tener líderes con habilidades directivas sólidas puede ser la clave para el éxito empresarial.
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                                        40 horas
                                    
                                Productividad con IA & ChatGPT desde cero
Curso valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS
Según un estudio reciente: "La IA generativa mejora el rendimiento laboral hasta 40%".
salidas laborales
Estos son los trabajos a los que podrás acceder con el Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0.
- Manager/Experto en Industria 4.0 lidera la digitalización de procesos industriales integrando IA, IoT, robótica y automatización; salario medio ≈ 55 000 € brutos/año.
 - CTO en empresa de fabricación dirige la estrategia tecnológica y la implementación de soluciones innovadoras en el entorno industrial; salario medio ≈ 80 000 € brutos/año.
 - CIO en empresa de fabricación supervisa la infraestructura tecnológica y los sistemas de información para garantizar eficiencia y transformación digital; salario medio ≈ 75 000 € brutos/año.
 - Machine Learning Engineer desarrolla modelos de aprendizaje automático aplicados a datos industriales para optimizar procesos; salario medio ≈ 55 000 € brutos/año.
 - Consultor(a) en IA/Machine Learning asesora en la aplicación práctica de IA y ML para resolver retos técnicos y de negocio; salario medio ≈ 60 000 € brutos/año.
 - Analista y Arquitecto(a) en ML diseña la arquitectura de datos y analiza resultados para construir soluciones de aprendizaje automático eficaces; salario medio ≈ 58 000 € brutos/año.
 
competencias
- Analizar y saber aplicar tecnologías como la Inteligencia Artificial, Robótica, Internet of Things o Blockchain entre otras
 - Comprender el concepto de Industria 4.0 en toda su dimensión y desarrollar planes que permitan la transformación de tu organización
 - Digitalizar procesos y aplicar técnicas de mejora tipo Kaizen, así como de automatizar procesos mediante herramientas RPA
 - Aplicar metodologías Lean Manufacturing como Just in Time
 
profesorado
Estos son los profesores del Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0.
aprende con los mejores expertos
                        
            Directora
Jesus Andicoberry
Ceo en Andiko, asesor de transformación digital
                        
            Miguel Rodríguez Asensio
Lead Data Scientist en Iberdrola. MSc Big Data Analytics.
                        
            Zaira Vicente Adame
Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.
                        
            Jorge Luis Loza Luis
Profesor Robótica
                        
            Daniel González Medina
Leading Innovation Data & AI projects. Co-Founder & Partner at Taidy
                        
            Jose Luis Jimenez
Business Manager of OT/ICS/IIOT Cybersecurity, Consultor Senior en Ciberseguridad
                        
            Layla Scheli
Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper
                        
            Nieves Ábalos Serrano
Co-Founder & Chief Product Officer en Monoceros Labs
                        
            Juan José Silva Torres
Data Science. Inteligencia Artificial. Machine Learning
                        
            Francisco José Blanco López
Desarrollo de negocio | Industria 4.0 - Digitalización - Robótización
                        
            Emanuel Joel Agnelli
Chief Product Officer and Co-Founder Alnexxo
Descarga el folleto para conocer más del profesorado.
OPINIONES del Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0
metodología
El Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 se desarrolla íntegramente en modalidad online, a través del entorno virtual de aprendizaje de IEBS. Esta modalidad no solo responde a las exigencias del contexto digital actual, sino que aprovecha al máximo las capacidades que brindan las tecnologías emergentes aplicadas a la docencia. De este modo, el alumno accede a una formación rigurosamente estructurada, concebida para facilitar una experiencia académica flexible, pero exigente, que conjuga la innovación metodológica con la excelencia académica.
El programa está cuidadosamente planificado mediante una secuencia de asignaturas, con fechas de inicio y finalización concretas. Cada una de ellas se organiza en clases semanales que exigen del estudiante el cumplimiento de objetivos específicos y la entrega de tareas evaluables. Esta metodología, fundamentada en la disciplina del estudio continuo y en la simultaneidad de contenidos, requiere del alumno un alto grado de compromiso, autonomía y constancia. El itinerario está supervisado en todo momento por un equipo docente que, además de impartir conocimiento, actúa como guía y referente académico.
Campus online
                La metodología de estudio se realizará a través de nuestro Campus online, que utiliza las más novedosas
                técnicas de e-learning y las nuevas herramientas informáticas, cada vez más presentes en la vida
                cotidiana y empresarial.
            
            
        Comunidad IEBS
Desde el momento de su matriculación, el alumno pasará a formar parte de la Comunidad de IEBS, un punto de encuentro entre alumnos que fomentará la interactividad y la comunicación entre profesionales. Esta comunidad estará formada por varios organismos que potenciarán la emprendeduría de nuestros alumnos:
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Club de alumnos
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Blogs
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Club del emprendedor
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Alumni
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Bolsa de empleo
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Club de ética empresarial
 
iebs news
El alumno tendrá a su alcance las noticias más relevantes y actuales, para mantenerle al día de las últimas tendencias y noticias del mundo empresarial. Además como comunidad de usuarios constituiremos diferentes grupos de compra para conseguir servicios empresariales y descuentos en condiciones preferentes.
Evaluación del Maestría en Industria 4.0 & Inteligencia Artificial
El Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 implementa un sistema de evaluación continuo, diseñado para fomentar una comprensión profunda y aplicada de los contenidos. Este enfoque permite un seguimiento personalizado del progreso del estudiante, asegurando que cada participante reciba la orientación necesaria para alcanzar los objetivos académicos establecidos.
agile learning
La evaluación del Máster se basa en un enfoque práctico, continuo y personalizado...
desarrollo de competencias
La prioridad del desarrollo de competencias sobre el conocimiento.
agilidad
La agilidad en el aprendizaje para centrarse en lo importante.
growth mindset
Un enfoque de Growth Mindset en el que todo alumno puede desarrollar sus capacidades y destrezas con esfuerzo, proceso y metas.
neurociencia cognitiva
Las evidencias que la Neurociencia Cognitiva nos ha aportado en los últimos años sobre el proceso de aprendizaje que transcurre en el cerebro.
admisión
El Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 cuenta con un número limitado de 25 plazas. Esta modalidad permite fomentar un contacto cercano y personalizado entre el alumno y el profesor, garantizando que cada docente actúe como mentor, brindando atención directa y adaptada a las necesidades del estudiante, lo que asegura una formación de calidad.
Las solicitudes de admisión se gestionarán por orden de llegada y serán evaluadas por un comité compuesto por el Director del Máster, el Director Académico y el Coordinador de Admisiones.
requisitos de admisión
                    El Maestría en Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 cuenta con un número limitado de 25 plazas. De
                    esta
                    forma promovemos el contacto personalizado entre alumno y profesor, de tal forma que cada profesor
                    se
                    convierte en un mentor del alumno con un trato directo y personalizado.
                
            PROCESO DE ADMISIÓN Y MATRÍCULA
Para solicitar tu admisión en el Master debes seguir estos pasos:
Paso 1.
Rellenar y enviar la Solicitud de Admisión online
                            En la Solicitud de Admisión deberás rellenar tus datos personales y adjuntar toda la
                            documentación necesaria para evaluar el cumplimiento de los requisitos de admisión.
                            
                            La documentación que debes enviar obligatoriamente es:
                        
- Datos personales y académicos.
 - Currículum Vitae o LinkedIn: Adjuntar una breve descripción de las funciones, responsabilidades e hitos más importantes en los puestos de trabajo desempeñados.
 - Carta de presentación al director del programa: donde expongas tus motivaciones e intereses y, en el caso de existir alguna carencia, los valores que vas a aportar o las razones por las que deberías ser admitido.
 - En el caso de aplicar a una Beca indícalo en el formulario de admisión. Una vez aceptada tu Solicitud de Admisión tendrás que enviar la documentación requerida.
 
Paso 2.
Realizar una entrevista personal
Deberás realizar una entrevista personal con el Coordinador de Admisiones. El Comité de Admisiones evaluará tus cualidades y méritos y en un plazo de dos días laborables te informaremos de la resolución tomada por medio del Coordinador de Admisiones.
Paso 3.
FORMALIZACIÓN DE LA MATRÍCULA
En caso de ser admitido, recibirás un comunicado por escrito confirmando tu plaza y facilitándote toda la información necesaria para formalizar el pago de los derechos de matrícula junto con el contrato de alumno. El plazo para efectuar los trámites es de 10 días naturales.
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¿Tienes dudas?
FINANCIACIÓN
                En el Maestría en Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0 , ofrecemos diversas opciones de
                financiación para facilitar tu acceso a la formación. Puedes optar por el pago fraccionado en cómodas
                mensualidades o acceder a becas parciales para reducir el coste del programa.
                
                Además, contamos con convenios con entidades financieras que te permitirán financiar tu matrícula a
                través de condiciones ventajosas, adaptadas a tu situación. Nuestro objetivo es ofrecerte todas las
                facilidades posibles para que puedas centrarte en tu aprendizaje y crecimiento profesional sin
                preocuparte por las barreras económicas. Para más detalles sobre las opciones disponibles, no dudes en
                ponerte en contacto con nuestro equipo de admisiones.
            
Información sobre precios del máster
            precio
Inversión total por participante:
U$S 5.950
Matrícula: U$S 750
Resto contado o financiado en cuotas mensuales:
- Contado 4% de descuento
 - Financiado por IEBS en 10 cuotas mensuales (sin recargo)
 - Otras formas de financiación o pago a consultar
 
                            Pago al contado: Tarjeta bancaria (Visa, Mastercard, AMEX) o Transferencia
                            Bancaria (débito/crédito).
                            
                            Financiado: financiación directa con IEBS a través de pagos recurrentes con
                            tarjeta bancaria (débito/crédito).
                        
becas y ayudas
En IEBS entendemos que la formación es un derecho y no un privilegio, por tanto buscamos el mejor talento, independientemente de su condición económica y por tanto como parte de nuestra responsabilidad social, ofrecemos un programa de Becas y Ayudas adaptadas a cada situación:
ayudas smart
Ayudas directas del 25% de descuento a los perfiles más interesantes.
becas impulsa
Becas en colaboración con Grupo Edutech que cubren hasta el 40% del programa.
FORMACIÓN RELACIONADA
Maestría
Big data & IA
Máster en Data Science y Big Data
                
                    
                
            Maestría
Big data & IA
Máster en Data Analytics & Big Data
                
                    
                
            Maestría
Tecnología
Máster en Industria 4.0: Robótica, RPA, IoT & IA
                
                    
                
            Maestría
Big data & IA
Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos
                
                    
                
            Posgrado
Big data & IA
Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
                
                    
                
            Solicitud de Admisión
Para conocer si tu perfil es idóneo para la realización de este programa académico debes cumplimentar debidamente el siguiente formulario de admisión.
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                            Convocatoria
                            y datos personales
                        
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                            Datos académicos
                            y profesionales
                        
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                        Confirmación
            
                
            
            Solicita información del  Máster en Inteligencia Artificial e Industria 4.0