Quiero liderar procesos productivos inteligentes aplicando IA, robótica e IoT a la industria 4.0.
Diseña un plan de transformación digital industrial con diagnóstico y hoja de ruta
Aplica Machine Learning y modelos predictivos a procesos de fabricación
Programa robots colaborativos (cobots) y vehículos de guiado autónomo
Automatiza procesos con RPA y metodologías Lean Manufacturing
· Salidas laborales ·
Manager/Experto en Industria 4.0
Lidera la digitalización de procesos industriales integrando IA, IoT, robótica y automatización
Salario medio
≈ 55.000 €/AÑO
CTO en empresa de fabricación
Dirige la estrategia tecnológica y la implementación de soluciones innovadoras en el entorno industrial
Salario medio
≈ 80.000 €/AÑO
CIO en empresa de fabricación
Supervisa la infraestructura tecnológica y los sistemas de información para garantizar la eficiencia
Salario medio
≈ 75.000 €/AÑO
Machine Learning Engineer
Desarrolla modelos de aprendizaje automático aplicados a datos industriales para optimizar procesos
Salario medio
≈ 55.000 €/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 €/AÑO
Analista y Arquitecto(a) en ML
Diseña la arquitectura de datos y analiza resultados para construir soluciones eficaces de ML
Salario medio
≈ 58.000 €/AÑO
· Certificaciones ·
Sal preparado para las certificaciones que importan
El máster te alinea con los estándares reconocidos internacionalmente. Al terminar, tendrás el conocimiento para presentarte a las certificaciones más valoradas por las empresas.
Microsoft certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)
Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)
Microsoft certifies: Security, Compliance and Identity Fundamentals (SC-900)
Microsoft certified: Security Operations Analyst Associate (SC-200)
Certificación Microsoft Azure Administrator (AZ-104)
Estructura e implantación de un plan de transformación digital
Proyecto: Establecimiento de prioridades y plan de acción
Asignatura 02
Fundamentos de IA y Machine Learning
Clases de esta asignatura
Introducción a la IA y Machine Learning
Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
Ecosistemas de Machine Learning en la nube. Soluciones Cloud y GenAI
Proyecto: Diseño integral y detallado de una solución de IA para el contexto educativo
Asignatura 03
Inteligencia Artificial en la industria conectada
Clases de esta asignatura
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.
Asignatura 04
Métodos de clasificación basados en algoritmos de Inteligencia Artificial
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 05
Robótica aplicada a la industria 4.0
Clases de esta asignatura
Robótica en la industria 4.0
Cobots: Robots colaborativos. Programación básica
Vehículos de guiado autónomo e Inteligencia artificial en la robótica móvil
Proyecto: Robotización y Logística inteligente en una planta de envasado de productos alimenticios
Asignatura 06
ML supervisado avanzado: modelos predictivos en la era de la IA
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 07
Lean Manufacturing
Clases de esta asignatura
Introducción a Lean Manufacturing, Herramientas básicas y Fase DEFINIR (Ciclo DMAIC)
Fases: Medir y Analizar
Fases: Mejorar y Controlar
Proyecto: Desarrollo de un proyecto de mejora siguiendo el Ciclo DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar)
Asignatura 08
Aprendizaje NO Supervisado
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 09
IoT y sistemas de comunicación
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 10
Introducción a la IA profunda: redes neuronales y deep learning
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 11
Blockchain e Inteligencia Artificial aplicados a la industria 4.0
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 12
IA visual: reconocimiento de imágenes con redes convolucionales
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 13
Ciberseguridad aplicada a la Industria 4.0
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 14
Sistemas de recomendación inteligente
Clases de esta asignatura
Personalización guiada 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
Asignatura 15
Análisis y automatización de procesos
Clases de esta asignatura
Automatización procesos administrativos (RPA), metodologia y estrategia
Identificación y parametrización de procesos automatizables
Viabilidad e impacto de la RPA en la organización
Proyecto: Creación de programa de Automatización con RPA
Asignatura 16
Procesamiento del lenguaje natural y LLMs
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 17
Global Project
Clases de esta asignatura
· Herramientas reales ·
Sales manejando las herramientas que piden las ofertas
No es teoría: trabajarás desde el primer sprint con el mismo stack que usan los equipos ágiles hoy. Llegas a tu próxima entrevista sabiendo usarlas.
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.
¿Encaja contigo? Da el siguiente paso.
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"Esperaba teoría y me encontré una formación 100% aplicable. Empecé a usar lo aprendido en mi empresa antes de terminar el máster — y a los tres meses ascendí a Scrum Master."
Sonia Fábregat · Scrum Master · antes Analista de Proyectos
Alejandro Callejas Torres
Consultor en Stratesys
Este máster no solo me ha brindado habilidades técnicas, sino que también ha reforzado mi pasión por construir soluciones que impulsen el futuro con la inteligencia artificial.
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Emitimos factura y gestionamos la bonificación.
El importe y las condiciones de financiación pueden variar según convocatoria y país. Consulta con tu asesor las opciones de beca aplicables a tu caso
Programa completo
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Campus + sesiones en directo + Global Project
Titulación propia IEBS y bolsa de empleo
Acceso a la comunidad y eventos de alumni
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¿Qué conocimientos obtendré al finalizar este máster?
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.
2
¿A qué tipo de perfiles va dirigido este programa?
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.
3
¿Qué herramientas y tecnologías se utilizan a lo largo del máster?
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.
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¿Es necesario tener conocimientos de programación?
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.
5
¿Qué salidas profesionales tiene este máster?
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.