
Descripción
El master en Inteligencia Artificial de Blackwell Global University está diseñada para preparar a los estudiantes para el liderazgo en el dinámico campo de la inteligencia artificial. Este programa de un año combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, cubriendo áreas como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, y visión por computadora. Los graduados estarán capacitados para desarrollar soluciones innovadoras que respondan a los desafíos de la tecnología moderna y la transformación digital, promoviendo avances en sectores clave como la salud, la educación, la industria, y las ciencias computacionales.
Virtual
Inglés, español
36 créditos
12 meses
Descripción
El master en Inteligencia Artificial de Blackwell Global University está diseñada para preparar a los estudiantes para el liderazgo en el dinámico campo de la inteligencia artificial. Este programa de un año combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, cubriendo áreas como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, y visión por computadora. Los graduados estarán capacitados para desarrollar soluciones innovadoras que respondan a los desafíos de la tecnología moderna y la transformación digital, promoviendo avances en sectores clave como la salud, la educación, la industria, y las ciencias computacionales.
Virtual
Inglés, español
12 meses
36 créditos




Beneficios del Programa
Agentes y tutores en Español
Soporte y tutoría omnicanal
100% Online y clases sincrónicas y asincrónicas
Programas impartidos 100% en español
Horario flexible de clases
Acceso al networking global
Acceso a Education Travel
Plataformas de Apoyo
En el Máster en Inteligencia Artificial de Blackwell Global University, el plan de estudios se basa en las principales plataformas, bibliotecas y marcos de trabajo utilizados en el desarrollo y despliegue de soluciones de IA. Estos referentes permiten a los estudiantes comprender cómo se aplican las técnicas de machine learning, procesamiento de lenguaje natural, visión computacional y MLOps en contextos reales y empresariales.
Marcos y bibliotecas
TensorFlow (Google), PyTorch (Meta), Keras, Scikit-learn, XGBoost: Bibliotecas líderes en aprendizaje automático y deep learning.
Plataformas de desarrollo y despliegue
Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker, Azure ML, IBM Watson: Casos de referencia para el desarrollo, entrenamiento y puesta en producción de modelos de IA en la nube.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
spaCy, NLTK, Hugging Face Transformers: Bibliotecas especializadas en comprensión de lenguaje y uso de modelos preentrenados.
Visión por computadora
OpenCV, YOLO, Detectron2: Tecnologías empleadas para la detección de objetos, análisis de imágenes y video.
AutoML y herramientas sin código
Teachable Machine, Lobe, RunwayML: Ejemplos de plataformas visuales y accesibles para el entrenamiento de modelos sin necesidad de programar.
MLOps y gestión de modelos
MLflow, DVC, Kubeflow: Herramientas utilizadas para el versionado de modelos, automatización y despliegue continuo.
Inteligencia Artificial generativa
OpenAI (ChatGPT, DALL·E, Codex), Midjourney, Stable Diffusion: Referentes actuales en generación automática de texto, imágenes y código.
Información Financiera

Tarifas de Ingreso
Costo total del programa
Becas y Ayuda Financiera


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