Metodología del Máster en Inteligencia Artificial Online

Transforma la industria con IA, Machine Learning y robótica para optimizar procesos y competitividad
Inicio: 30 Octubre
680 horas (7 meses)

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Metodología del Máster en Inteligencia Artificial Online

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.

Campus online: Es el centro neurálgico de IEBS. Además de contener todo el material de estudio, los alumnos podrán utilizar el campus para comunicarse con sus profesores y con otros alumnos, mediante la utilización de un sistema de correo interno, chats y foros. Este contacto les permitirá tejer una red de conocimiento que va más allá del simple estudio de las materias teóricas. El campus fomentará el aprendizaje colaborativo mediante la puesta en marcha de foros de debate, trabajos de investigación, etc. en aras de fomentar un hábito de trabajo organizado y de estudio innovador que potencie la actitud emprendedora del alumno y las habilidades necesarias para triunfar.

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:

  • Club de Alumnos.
  • Alumni.
  • Blogs.
  • Bolsa de empleo.
  • Club del emprendedor.
  • 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 Máster en Inteligencia Artificial Online

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.

Criterios para la Superación del Programa

Para la obtención del título de Máster, el estudiante deberá cumplir con los siguientes requisitos:

  • Aprobación de Módulos: Obtener una calificación igual o superior a 5 en al menos el 75% de los módulos del programa.

  • Trabajo Fin de Máster: Presentar y aprobar el TFM, demostrando capacidad de investigación, análisis crítico y aplicación práctica de los conocimientos adquiridos.

  • Calificación Final: Obtener una calificación final mínima de 5 sobre 10, considerando que la media ponderada de los módulos representa el 60% de la calificación final, mientras que el TFM constituye el 40% restante.

Agile Learning

Metodología Sprint Training

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