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Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0

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

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Máster

Duración:

7 meses

Inicio:

29 Octubre

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  • Por qué estudiar
  • Competencias
  • Salidas Laborales
  • Plan de Estudios
  • Metodología
  • Profesorado
  • Financiación
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Por qué estudiar

  • El único máster que profundiza en la aplicación de la Inteligencia Artificial al entorno industrial: Machine Learning, aprendizaje supervisado y no supervisado, NLP, visión artificial y redes neuronales aplicadas a procesos productivos reales.
  • Aprende a diseñar planes de transformación digital industrial, integrar IoT, robótica colaborativa, Blockchain y RPA en la cadena de valor, y tomar decisiones estratégicas con analítica de datos industriales avanzada.
  • Accede a roles como CTO o CIO en empresa de fabricación (hasta 80.000 €/año), Manager Industria 4.0, Machine Learning Engineer o Consultor de Transformación Digital Industrial, entre los perfiles más demandados del sector.
  • 100% online, con metodología práctica basada en proyectos industriales reales, evaluación continua y docentes expertos en IA aplicada e Industria 4.0 en activo.

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¿Por qué estudiar este máster?

La Industria 4.0 consiste en la digitalización de las fábricas gracias a tecnologías como la robótica, el Internet de las cosas y el 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. Las empresas industriales ya no buscan solo ingenieros: buscan profesionales capaces de combinar conocimiento técnico con visión estratégica para diseñar y liderar procesos productivos inteligentes. En IEBS te enseñamos a liderar proyectos de transformación digital industrial, aplicando tecnologías como IoT, robótica avanzada y sistemas inteligentes, con salarios para perfiles como Consultor de Industria 4.0 o Responsable de Innovación Industrial que oscilan entre 60.000 y 90.000 €/año. Si quieres estar en el centro de la revolución industrial que está redefiniendo la manufactura, la logística y la producción a escala global, este es tu programa.

Da el salto si eres:

que quiere especializarse en IA aplicada a entornos productivos y dar el salto a roles de dirección tecnológica en empresas de fabricación o manufactura.

que necesita liderar la transformación digital de su planta o empresa con criterio estratégico y dominio real de las tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0.

que quiere aplicar sus conocimientos de Machine Learning e IA a entornos industriales, uno de los sectores con mayor demanda y proyección profesional.

que quiere especializarse en el asesoramiento a empresas industriales en sus procesos de digitalización, automatización e implementación de IA.

Que vas a aprender en el Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0

  • 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

Salidas laborales

Estos son los trabajos a los que podrás acceder con el Máster en Machine Learning aplicado a 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.

Experiencias y opiniones de alumnos IEBS

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.

Plan de estudios

El Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0 está estructurado en 17 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. Soluciones Cloud y GenAI
Proyecto: Diseño integral y detallado de una solución de IA para el contexto educativo

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 e Inteligencia artificial en la robótica móvil
Proyecto: Robotización y Logística inteligente en una planta de envasado 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

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)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Certificaciones

Al completar esta formación, obtendrás los conocimientos y habilidades necesarios para optar a las certificaciones más reconocidas y valoradas en el sector.

Microsoft certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)

Microsoft certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)

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)

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

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

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

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.

Google Colab

Google Colab

Jupyter

Jupyter

HADA

HADA

Python

Python

ChatGPT

ChatGPT

Claude

Claude

Scikit-learn

Scikit-learn

Anaconda Python

Anaconda Python

Adafruit IoT

Adafruit IoT

Mosquitto

Mosquitto

Teachable Machine

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.

TensorFlow

TensorFlow

Ahrefs

Ahrefs

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.

Captura campus 1
Captura campus 3
Captura campus 2

Metodología 100% online y aplicada

Diseñada para avanzar sin pausar tu vida profesional.

Campus 24/7

Accede cuando lo necesites. Ritmo compatible con tu agenda.

opiniones reales

Decisiones y escenarios similares a la realidad empresarial.

Proyecto aplicado

Entrega final orientada a impacto y métricas.

Acompañamiento

Feedback para iterar y mejorar tus decisiones.

Profesorado

Estos son los profesores del Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0.

Foto de Miguel Rodríguez Asensio

Miguel Rodríguez Asensio

Lead Data Scientist en Iberdrola. MSc Big Data Analytics.

Foto de Zaira Vicente Adame

Zaira Vicente Adame


Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.

Foto de Agustín Garcia Alfaro

Agustín Garcia Alfaro

Experto en herramientas Lean y Six Sigma. Experto en RSE / RSC (Responsabilidad Social Empresarial). Consultor asociado en Lean Six Sigma Institute

Descarga el folleto para conocer todo el profesorado.

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Financiación

En el Máster en Machine Learning aplicado a 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.

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.

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Becas impulsa

Becas en colaboración con Grupo Edutech que cubren hasta el 40% del programa.

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FAQs del Máster en Machine Learning aplicado a 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

Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0

Duración

7 meses (680 horas)

Inicio

29 Octubre

Créditos

55 ECTs

Precio

5.950€

5.950 U$S

Financiación

Cuotas mensuales sin intereses

Becas disponibles

Hasta el 40%

SOLICITA INFORMACIÓN

Satisfacción

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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