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Big data & IA

Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0

El Máster de IA Industria 4.0 que lleva el Machine Learning a planta

Fotos de usuarios

4,7

+1.240 opiniones de alumnos

Inicio

29 Octubre

Duración

7 meses

Modalidad

100% online

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No promesas

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Finalizan la formación

93%

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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
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· 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)

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Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)

Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)

Microsoft certifies: Security, Compliance and Identity Fundamentals (SC-900)

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Microsoft certified: Security Operations Analyst Associate (SC-200)

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· Competencias ·

De gestionar tareas a liderar la entrega de valor

  • 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

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· Metodología ·

Aprendes haciendo, como en un equipo real

Nuestra metodología replica el ritmo de un equipo ágil: estudias, aplicas, debates en vivo y mejoras con feedback. Cada semana entregas algo real.

01

Estudias

Contenido en el campus, a tu ritmo: videos, lecturas y casos reales.

Asíncrono

02

Aplicas

Resuelves un sprint práctico evaluable que se convierte en evidencia.

Práctica

03

Debates

Sesión en directo con profesorado en activo: dudas, debate y casos sin guion.

Síncrono

04

Mejoras

Recibes feedback personalizado y ajustas el rumbo del siguiente sprint.

Mentoría

Cada asignatura, un proyecto

Las asignaturas se construyen sobre entregables reales que suman a tu portfolio profesional, no sobre exámenes teóricos.

Tu Global Project

Todos los proyectos se integran en una pieza final que defiendes ante un tribunal de profesionales en activo — lista para tu próxima entrevista.

Equipo de IEBS celebrando con los pulgares hacia arriba Equipo de IEBS celebrando con los pulgares hacia arriba

· Plan de estudios ·

El Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0 está estructurado en 17 asignaturas

01 Industria 4.0 y Plan de Transformación Digital 02 Fundamentos de IA y Machine Learning 03 Inteligencia Artificial en la industria conectada 04 Métodos de clasificación basados en algoritmos de Inteligencia Artificial 05 Robótica aplicada a la industria 4.0 06 ML supervisado avanzado: modelos predictivos en la era de la IA 07 Lean Manufacturing 08 Aprendizaje NO Supervisado 09 IoT y sistemas de comunicación 10 Introducción a la IA profunda: redes neuronales y deep learning 11 Blockchain e Inteligencia Artificial aplicados a la industria 4.0 12 IA visual: reconocimiento de imágenes con redes convolucionales 13 Ciberseguridad aplicada a la Industria 4.0 14 Sistemas de recomendación inteligente 15 Análisis y automatización de procesos 16 Procesamiento del lenguaje natural y LLMs 17 Global Project

Asignatura 01

Industria 4.0 y Plan de Transformación Digital

Clases de esta asignatura

  • 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

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.

Google Colab
Jupyter
HADA
Python
ChatGPT
Claude
Scikit-learn
Anaconda Python
Adafruit IoT
Mosquitto
Teachable Machine

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.

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· Opiniones ·

Lo que dicen quienes ya lo han vivido

"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

Foto de Alejandro Callejas Torres

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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· FAQs ·

Preguntas frecuentes

1

¿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.

4

¿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.

No enseñamos el futuro.
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