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Aprende Inteligencia Artificial de verdad, con proyectos reales

La Inteligencia Artificial es el corazón de las tecnologías que usamos cada día: asistentes inteligentes, motores de recomendación, visión artificial, automatizaciones y modelos capaces de crear contenido.
No necesitas experiencia técnica para empezar: solo una guía clara, práctica real y el acompañamiento adecuado para entender cómo funcionan los modelos por dentro.
En IA empieza todo… y tú puedes comenzar a dominarla desde el primer día.

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La IA es el motor del presente y del futuro: asistentes inteligentes, sistemas predictivos, automatizaciones, visión artificial, chatbots, modelos generativos… todo pasa por aquí.
Aprender IA te permite crear tecnología que transforma sectores completos.

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ENTRENA

No necesitas experiencia previa avanzada.
Empezarás desde Python y avanzarás hacia Machine Learning, Deep Learning, IA generativa y Big Data, con una metodología clara y mucha práctica guiada para que entiendas cómo funcionan los modelos por dentro.

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Las empresas buscan profesionales capaces de entrenar modelos, automatizar procesos y aplicar IA a problemas reales.
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Combinamos clases en directo, asesoramiento con expertos y prácticas reales. Así estarás preparado para enfrentar al mundo TECH con las habilidades que exigen las empresas TOP.

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Tecnologías que aprenderás de forma práctica

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Machine Learning / Deep Learning / Big Data

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Python

IA Generativa, NLP y automatización

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Formarte en tecnología debe ser accesible.

Grupo Atrium queremos que nada limite tus ganas de aprender.
Por eso, ponemos a tu alcance dos ventajas reales para poder empezar.

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Un apoyo económico pensado para facilitar tu acceso al sector Tech.

Prácticas formativas en empresas del sector Tech

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  • Aplicación práctica de IA, datos y automatizaciones
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¿Sabías que somos agencia de colocación autorizada por el SEPE?

Te lo hacemos fácil

Aprender IA no tiene por qué ser difícil… y tú puedes empezar a desarrollar desde el primer día.

Flexibilidad real + Prácticas en empresas Tech

Estudia desde donde quieras y a tu ritmo, con acceso a clases, grabaciones y contenidos siempre disponibles.

Y cuando estés preparado/a, podrás realizar prácticas formativas en empresas del sector tecnológico, donde aplicarás lo aprendido en entornos reales y ganarás seguridad como perfil digital.

Clases en directo + apoyo experto

Aprende con expertos que programan a diario: sesiones en directo donde puedes practicar, preguntar y avanzar con guía real.

Tendrás acompañamiento diario, acceso a tu profesor por Discord y apoyo constante para resolver dudas sin esperas.

Aprendizaje 100% práctico desde el primer día

Código real, retos, automatizaciones, análisis de datos, dashboards y un proyecto final donde aplicas todo.

Además, trabajas con IA generativa para elevar tu productividad y aprender como lo hacen los equipos Tech actuales.

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Prepárate para desempeñarte como: AI Developer, Data Scientist, Big Data Engineer o Especialista en Inteligencia Artificial Generativa… tú eliges el camino.

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Te ayudamos a construir tu perfil: desde tu CV Tech, hasta cómo presentar tus proyectos en entrevistas.

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Todo lo que te acredita como especialista en Inteligencia Artificial

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Certificación Oficial Python (PCEP)

Te preparamos para presentarte a la certificación internacional

Una credencial oficial que valida tus fundamentos en Python a nivel global.

Diploma principal

Máster en Inteligencia Artificial

Un aval formativo reconocido, que acredita tu formación completa en Inteligencia Artificial.

Certificaciones internas (Escuela Atrium)

  • Máster en Machine Learning y Deep Learning

  • GNU/Linux.

  • Desarrollo en Python

  • Análisis de datos y visualización con Python

  • Big Data

  • NPL

El salario de un profesional de Inteligencia Artificial puede superar los

o incluso 60.000€ según especialidad, portafolio y motor de trabajo.
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¿Qué aprenderás?

  • Temario del Máster en Inteligencia Artificial

Un programa práctico y progresivo que te lleva desde los fundamentos hasta proyectos reales con datos, automatizaciones y herramientas de inteligencia artificial.

Todo explicado paso a paso, con ejercicios reales y el acompañamiento de tu profesor.

Módulo 1. Introducción a los sistemas informáticos y tecnologías Big Data

  • Principales componentes de un sistema informático.
  • Sistemas Operativos, para qué sirven, qué tipos hay y cómo funcionan.
  • Introducción a GNU/Linux.
  • GNU/Linux Avanzado.
  • Cómo usar GNU/Linux en Cloud (AWS).
  • Introducción teórica a la IA y las tecnologías Big Data.

Módulo 2. Fundamentos de Programación en Python

  • Introducción a los lenguajes de programación.
  • Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos.
  • Python: Funciones y Scope.
  • Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones.
  • Python: Módulos y Uso de librerías de Python.

Módulo 3. Análisis de Datos con Python

  • Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas,
  • Numpy, Matplotlib, Sklearn…
  • Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos.
  • Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediante datasets reales.

Módulo 4. Introducción al Machine Learning

  • Desambiguación de términos: Machine Learning, Deep Learning, Data Science, Big Data.
  • Tipos de Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado: Regresión lineal, regresión logística.
  • Ejemplos de aplicación de los algoritmos de Machine Learning vistos en datos reales con Python mediante el uso de sklearn.

Módulo 4.1. Introducción a la IA Generativa

  • ¿Cómo aprovechar los recientes avances en IA generativa?
  • Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
    • Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
    • Imagen: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion.
    • ¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro?
    • Usando la API de OpenAI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT.

Módulo 5. Bases de Datos Big Data

  • Introducción a las Bases de datos SQL. Programación en Python con SQLite.
  • Introducción a PowerBI.
  • Bases de datos NoSQL.
  • Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB.
  • MongoDB con Python: PyMongo.

Módulo 6. Procesamiento Distribuido

  • Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido.
  • Hadoop.
  • Introducción a Spark: PySpark y DataFrame API.
  • Machine Learning con Spark ML.
  • PySpark Pandas.

Módulo 7. Algoritmos de Machine Learning y su implementación

  • ¿Qué es un modelo de machine learning? ¿Qué es el entrenamiento? ¿Cómo valido que mis modelos generalizan correctamente?
  • Regresión Lineal.
    Regresión Logística.
  • Algoritmos de agrupamiento (K-Means, Clustering espectral, Clustering jerárquico…).
  • Support Vector Machines (SVM).
  • Árboles de Decisión y Random Forests.
  • K Nearest Neighbors (KNN).
  • Redes Bayesianas.
  • Modelos Ocultos de Markov.
  • Algoritmos de reducción de la dimensionalidad (PCA, t-SNE…).
  • Algoritmos de selección de modelos y búsqueda inteligente de hiperparámetros (grid search, random search, cross validation…).
  • Modelos Ensemble y Sistemas multi-agente.
  • Ecosistema Data Science en Python: Scikit-Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib…
  • Preprocesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización, estandarización…).

Módulo 8. Deep Learning

  • Introducción a los sistemas cognitivos y al aprendizaje profundo.
    Perceptrones multicapa (MLP).
  • Aspectos prácticos en el entrenamiento de redes neuronales y computación en GPU/TPU.
  • Redes Convolucionales (CNN).
  • Redes Recurrentes (RNN).
    Auto-Encoders.
  • Deep Reinforcement Learning (DRL).
  • IA Generativa:
    Redes Generativas Adversarias (GAN).

    • Modelos de Difusión.
    • Large Language Models.
    • Deep Learning Frameworks: Keras, TensorFlow, PyTorch…

Módulo 9. Procesamiento de Lenguaje Natural

  • Preprocesamiento de texto y creación de corpus (tokenización, lematización, separación de oraciones…).
  • Conceptos clave de análisis a nivel de documento (TF-IDF, BoW…).
  • Topic Modeling (LDA y LSI).
  • Análisis morfológico y morfosintáctico (PoS Tagging).
  • Named Entity Recognition.
  • Embeddings.
  • Deep Learning aplicado a NLP.
  • La revolución de los modelos Deep Learning de lenguaje basados en contexto (BERT, ELMo…).
  • Modelos de generación de texto y agentes conversacionales — Ecosistema NLP en Python: NLTK, gensim, spaCy, rasa…

Módulo 10. Proyecto fin de máster (Opcional)

  • El alumno/a presentará una propuesta de proyecto al docente, que utilice algoritmos y tecnologías vistos en este máster para la resolución de un problema real de negocio.

La experiencia de nuestro alumnado

Antonio Gs

Curso realizado: Máster en Inteligencia Artificial

Me gusta la organización y la distribución de los horarios de las clases online. La formación ha sido excelente, con acceso al campus virtual y a todo el contenido del Máster en Inteligencia Artificial. Está muy bien adaptada para quienes trabajamos y permite compaginar horarios. Tras finalizar la formación, realicé prácticas y actualmente continúo trabajando. Sin ninguna duda, seguiré formándome.

⭐⭐⭐⭐

Serena Ni Matamoros

Curso realizado: Máster en Inteligencia Artificial

Muy buena experiencia, tanto el Máster en Inteligencia Artificial como las prácticas en empresa. He aprendido mucho y la formación me ha permitido aplicar los conocimientos adquiridos en un entorno real.

⭐⭐⭐⭐

4,7/5

1.067 reseñas

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Preguntas frecuentes sobre el Máster en Inteligencia Artificial

¿Necesito conocimientos previos para empezar?

No. Empezarás desde los fundamentos de Python y avanzarás paso a paso hacia modelos de IA cada vez más avanzados. La formación está diseñada para personas que quieren iniciarse en Inteligencia Artificial desde cero, con explicaciones claras y práctica guiada en cada sesión.

¿Las clases son en directo?

Sí. Tendrás clases en directo con expertos en IA y análisis de datos, donde podrás preguntar, practicar y seguir las demostraciones paso a paso. Además, todas las sesiones quedan grabadas para que puedas repasarlas tantas veces como necesites.

¿Cuál es la duración del máster?

Depende de tu ritmo y disponibilidad. Está planteado para completarse en varios meses, pero podrás avanzar a tu propio ritmo y contar con acceso extendido si necesitas más tiempo para practicar, revisar contenidos o finalizar tu proyecto.

¿Hay prácticas en empresas?

Sí. Podrás realizar prácticas formativas en empresas que trabajan con datos, automatizaciones o modelos de IA. Es una oportunidad para aplicar tus conocimientos en proyectos reales y ganar experiencia en un entorno profesional.

¿Qué herramientas voy a aprender?

Trabajarás con Python, TensorFlow, Keras, Pandas, Numpy, Spark, Hadoop, OpenAI, técnicas de NLP y herramientas de IA generativa. Todo orientado a que puedas entrenar modelos, procesar datos y aplicar IA en situaciones reales.

¿Qué pasa si tengo dudas fuera del horario de clase?

Tendrás un canal activo en Discord donde podrás resolver dudas en cualquier momento, compartir avances y recibir apoyo del profesor y del equipo. El acompañamiento es continuo para que avances con seguridad.

¿Puedo compaginarlo con trabajo u otras responsabilidades?

Sí. El máster está diseñado para ser flexible: clases grabadas, recursos disponibles 24/7 y acceso extendido para que puedas seguir tu ritmo sin perder contenido ni oportunidades de práctica.

¿Qué titulaciones recibiré?

Recibirás el Máster en Inteligencia Artificial y varias titulaciones complementarias en Python, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Análisis de Datos y NLP, además de certificaciones internas en modelos avanzados de IA.

¿Cuándo puedo empezar?

La convocatoria está abierta y las plazas son limitadas. Puedes solicitar información desde esta página y un asesor te guiará en los siguientes pasos.

Sobre el Máster en Inteligencia Artificial de Grupo Atrium