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Programa

Edición
4ª Edición
Créditos
15 ECTS (120 horas lectivas)
Modalidad
Presencial
Idioma de impartición
Catalán / Español / Inglés
Precio
3.900 €
Observaciones pago de la matrícula y campaña 0,7%
Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 27/10/2020
Fecha de fin: 16/03/2021
Observaciones a las fechas.
Horario
Martes: 18:30 a 21:30
Jueves: 18:30 a 21:30
Lugar de realización
Tech Talent Center
C/ de Badajoz, 73-77
Barcelona
¿Por qué este programa?
La inteligencia artificial (IA) es el motor de la revolución industrial 4.0 basada en la automatización en el procesamiento de los datos. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y recursos computacionales con costes asequibles ha permitido entrenar modelos basados ​​en redes neuronales profundas (deep learning), que hasta hace muy poco no estaban al alcance. Varios sectores industriales ya están aplicando esta programación basada en datos en su día a día, mientras en paralelo las administraciones públicas también desarrollan planes estratégicos para liderar el sector. En todas partes pero hay el mismo reto: la necesidad de formar profesionales capaces de entender el potencial y oportunidades de estas herramientas, así como su implementación de forma práctica y escalable.

En abril de 2018, la Comisión Europea estimaba que la inversión en inteligencia artificial en la UE durante el año 2017 había sido entre 4.000 y 5.000 millones de euros, una cifra que prevé que aumente hasta los 20.000 millones de euros en el 2020. En el Reino Unido, se ha impulsado el pacto AI Sector Deal entre la administración pública y la industria con el fin de mantener el país al frente de este sector. En Francia, la administración pública ha anunciado que inyectará 1.500 millones de euros para desarrollar el sector. En Estados Unidos, el principal impulso proviene de los gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, que están expandiendo sus centros de desarrollo e investigación en todo el mundo. Mientrastanto, China está diseñado un plan nacional que pretende convertir al país en el líder mundial en inteligencia artificial, con las expectativas de generar un volumen de negocio de 150.000 millones de dólares en 2030. No es extraño pues que el portal glassdoor.com haya escogido el científico de datos como el mejor puesto de trabajo en los Estados Unidos, siendo el conocimiento en técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) como el más solicitado.

El posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning pretende dar respuesta a esta demanda de profesionales a través de un equipo docente con una amplia experiencia en investigación (publicaciones a NIPS, ICLR, CVPR) y formación en aprendizaje profundo desde 2016. Los graduados dominarán tanto los conceptos teóricos como su implementación en plataformas como Tensorflow y PyTorch, para desarrollar modelos basados ​​en redes neuronales profundas. El posgrado también incluirá sesiones donde profesionales de la industria explicarán cómo aplican estas tecnologías en sus proyectos de innovación.
Objetivos
  • Diseñar modelos de aprendizaje profundo, especialmente para procesar texto, vídeo y audio.
  • Optimizar y monitorizar el entrenamiento de redes neuronales profundas.
  • Procesar grandes corpus de datos con hardware especializado (CPU y GPU).
  • Implementar soluciones en entornos de software especializados en aprendizaje profundo.
  • Desarrollar productos basados ​​en inteligencia artificial.
¿A quién va dirigido?
  • Titulados del sector de las telecomunicaciones, la informática, las matemáticas y la física que quieran desarrollar competencias en aprendizaje automático basado en redes neuronales profundas
  • Profesionales que ya trabajen en el ámbito TIC y quieran reorientar su actividad hacia la inteligencia artificial
  • Programadores que deseen beneficiarse de las nuevas oportunidades que ofrece la inteligencia artificial.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
4 ECTS 39h
Deep Learning
  • Introducción al aprendizaje automático. Métricas de evaluación.
  • El perceptrón y el perceptrón de múltiples capas.
  • Redes convolucionales, recurrentes y de grafos. Modelos con atención.
  • Aprendizaje supervisado, no supervisado y refuerzo.
  • Entrenamiento para retro-propagación, por población y neuroevolució.
  • Optimización. Normalización por paquetes.
  • Modelos generativos.
  • Transferencia del aprendizaje. Aprendizaje incremental y olvido catastrófico.
2 ECTS 18h
Computer Vision
  • Clasificación de imágenes y vídeos.
  • Detección, seguimiento y segmentación de objetos.
  • Búsqueda visual.
  • Reconocimiento y reconstrucción 3D.
  • Predicción de la atención visual humana.
2 ECTS 18h
Natural Language Processing
  • Incrustaciones de palabras y modelos de lenguaje.
  • Procesado de texto.
  • Clasificación y resúmenes de textos.
  • Traducción neuronal.
  • Sistemas de diálogo.
  • Recomendadores.
2 ECTS 18h
Speech and Audio Processing
  • Reconocimiento, conversión y síntesis de la voz.
  • Música.
  • Eventos acústicos.
  • Procesado multi-modal del vídeo: audio y visión.
1 ECTS 9h
Reinforcement Learning
  • Markov Decision Processes: Procesos de decisión de Markov.
  • Policy gradientes: Gradientes de política.
  • Deep Q-Learning: Q-Aprendizaje Profundo.
  • Actor-Critic: Actor-Crítico.
4 ECTS 18h
Project
  • Programación en Python para aprendizaje profundo.
  • Entornos de desarrollaremos por aprendizaje profundo: Kera/TensorFlow y PyTorch/Caffe2.
  • Monitorización del entrenamiento de una red: curvas de entrenamiento, uso de recursos de computación.
  • Cargadores de datos. Sincronización entre CPU y GPU.
  • Computación en la nube.
La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del curso.
Titulación
Diploma de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud del art. 34.1 de la L.O. 4/2007, de 12 de abril, por la cual se modifica la L.O. 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria oficial. De no ser así, el estudiante obtendrá un certificado de superación expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya.

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiante y la consecución de las competencias necesarias.

Los alumnos deberán llevar un ordenador portátil a determinadas sesiones del programa que se concretarán en el calendario académico. El portátil no requiere de ningún hardware ni software especial, sólo el navegador Google Chrome.

Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Visitas
Se asiste a centros especializados, empresas del sector o espacios singulares y relevantes del sector, a fin de conocer in situ entornos de desarrollo, de producción o de demostración en el ámbito del programa.
Tutorías
Se presta apoyo técnico a los estudiantes en el desarrollo del proyecto final, en función de su especialidad y de la temática del proyecto.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Realización y presentación del proyecto final
Proyectos individuales o grupales en los que se aplican los contenidos impartidos en el programa. El proyecto puede estar basado en casos reales y comprender la identificación de una problemática, el diseño de la solución, su implementación o un plan de negocio. Contará con una presentación y la defensa pública del proyecto.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space los estudiantes podrán visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
Los estudiantes de este posgrado tendrán acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre estudiantes, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Giró Nieto, Xavier
    Ver perfil en futur.upc
    Profesor agregado de la UPC especializado en el aprendizaje profundo aplicado a datos multimedia. Ha trabajado como investigador visitante en la Columbia University de Nueva York. Actualmente trabaja en colaboración con el Centro de Supercomputación de Barcelona con proyectos financiados por Facebook, La Caixa y las administraciones públicas catalanas y españolas. Ha impulsado un amplio catálogo de cursos de inteligencia artificial en la ETSETB de la UPC.
  • Ruiz Costa-Jussà, Marta
    Ver perfil en futur.upc
    Doctora en Ingeniería de Telecomunicación por la UPC. Master en Tecnologías de la Lengua y Habla y European Master of Research on Information and Communication Technologies ambos por la UPC. Ha trabajado en LIMS-CNRS de París, el Centro de Innovación Media de Barcelona, en la Universidad de Sao Paulo, en el Instituto de Infocomm Research de Singapur y en el Instituto Politécnico Nacional de México. Actualmente, es investigadora Ramón y Cajal de la UPC y encabeza los proyectos DeepVoice y ALLIES.
Profesorado
  • Bellver Bueno, Míriam

    Grado en Ingeniería de Telecomunicaciones en la UPC. Durante la tesis del grado empezó a trabajar en el mundo de la visión por computador en el Grupo de Procesamiento de la Imagen de la universidad. También obtuvo el Máster de Telecomunicaciones en la misma facultad, y completó la tesis del Máster en Zürich en la ETH. En 2016 obtuvo una beca de doctorado de la Obra Social "La Caixa", con el programa La Caixa-Severo Ochoa International Doctoral Fellowship, para hacer su doctorado en el Barcelona Supercomputing Center sobre temas de visión por computador con técnicas de aprendizaje profundo. Sus principales temas de interés para investigar son la detección y segmentación de objetos en imágenes.
  • Bou Balust, Elisenda
    Ver perfil en futur.upc
    Doctora en Ingeniería de Telecomunicaciones por la UPC. Master en Electrónica / Aerospai UPC-MIT. Actualmente, cofundadora y CTO de Vilynx, donde lidera un equipo de ingeniería de más de 40 personas con el objetivo de construir el primer sistema de AI con autoaprendizaje. Tiene más de 10 años de experiencia en sistemas complejos distribuidos, task scheduling e Inteligencia Artificial, campos que combina con Ontologies / Knowledge Graphs, Self-learning (autoaprendizaje), Emergencia de funciones y Reasoning.
  • Cámbara Ruiz, Guillermo

    Ayudante de investigación en Telefónica I+D, donde se está especializando en aprendizaje profundo aplicado al procesamiento del lenguaje a través de la biometría y las aplicaciones lingüísticas. Anteriormente, fue ingeniero de I+D a G+D Mobile Security, donde trabajó como lead tester especialista en sistemas operativos de eSIM. Se graduó en Física por la Universidad de Barcelona en 2015 y actualmente está terminando un máster en Sistemas Inteligentes Interactivos en la Universidad Pompeu Fabra.
  • Campos Camúñez, Víctor

    Ingeniero electrónico y máster en Ingeniería Electrónica por la UPC. Actualmente, lleva a cabo la tesis doctoral sobre la convergencia entre el aprendizaje profundo y la computación de alto rendimiento en el Barcelona Supercomputing Center, con el apoyo de la Obra Social La Caixa a través del Programa Internacional de Becas La Caixa-Severo Ochoa. Ha realizado estancias de prácticas en el Deep Learning Competence Center en DFKI (2016), en la Columbia University (2017) y en Salesforce Research (2019). Sus líneas de investigación son el aprendizaje automático a gran escala.
  • Casas, Noe

    Es doctorando en traducción automática neuronal en la UPC y lleva a cabo investigación industrial a Lucy Software. Tiene un máster en Inteligencia Artificial por la UNED. Tiene más de dos años de experiencia profesional como científico de datos y más de diez como ingeniero de software y arquitecto de software en la industria aeroespacial.
  • Escolano Peinado, Carlos

    Máster en Inteligencia Artificial por la UPC. Ingeniero Informático por la UPC. Actualmente es estudiante de doctorado en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la UPC, donde trabaja en traducción automática con redes neuronales.
  • Favory, Xavier
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    Tiene dos másters de Francia: uno en Acústica, Procesamiento de Señales e Informática Aplicados a la Música (ATIAM), por el IRCAM (París), y el otro en Ingeniería Electrónica por la ENSEA (Cergy). Actualmente es doctorando en informática aplicada a las tecnologías musicales en el grupo de Tecnología Musical (UPF). Tiene experiencia académica en procesamiento de señales acústicas, aprendizaje automático e interacción persona-ordenador, y experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones web.
  • Fojo Àlvarez, Daniel
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    Ingeniero de I+D en Disney Research. Graduado en Matemáticas y en Ingeniería Física por el CFIS y máster en Matemáticas Avanzadas e Ingeniería Matemática.
  • Giró Nieto, Xavier
    Ver perfil en futur.upc
    Profesor agregado de la UPC especializado en el aprendizaje profundo aplicado a datos multimedia. Ha trabajado como investigador visitante en la Columbia University de Nueva York. Actualmente trabaja en colaboración con el Centro de Supercomputación de Barcelona con proyectos financiados por Facebook, La Caixa y las administraciones públicas catalanas y españolas. Ha impulsado un amplio catálogo de cursos de inteligencia artificial en la ETSETB de la UPC.
  • Luque Serrano, Jordi
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    Doctor Ingeniero por el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones (TSC) de la UPC. Actualmente es professor asociado del departamento de Ciencias de la Computación (CS) de la UPC e Investigador Científico dentro del grupo científico en Telefónica I+D. Sus intereses de investigación incluyen estudios en el campo de la lingüística cuantitativa, reconocimiento del habla con bajos recursos y el procesamiento de señal mediante técnicas de aprendizaje profundo. Su experiencia en la industria se centra en el prototipado y pruebas A/B de algoritmos originales para el procesamiento del habla y el lenguaje natural, la integración de los mismos y su despliegue, junto con la consultoría, ideación y prospección de aplicaciones pioneras.
  • Masuda Mora, Issey
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    Actualmente jefe del equipo de deep learning en Vilynx, una startup con sede en San Francisco y Barcelona dedicada a inteligencia artificial. Amplia experiencia desarrollando modelos de deep learning y aplicándolos en entornos escalables y sistemas de producción. Uso extensivo de TensorFlow como framework principal de DL. Background sólido en programación (desde diseño de software hasta implementación) apoyado por experiencia laboral como ingeniero de software (anteriormente a Trovit). Trabajo de fin de grado en deep learning aplicado a Visual Question Answering finalizado con Matrícula de Honor. Grado en Ciencias y Tecnologías de la Telecomunicación (Top 5% de la promoción).
  • Mosella Montoro, Albert
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    Doctorando en la UPC. Es Ingeniero en Sistemas Audiovisuales por la UPC (2015), y llevó a cabo el trabajo final de grado sobre detección de objetos en trayectoria de colisión. Desde 2017 tiene un máster en Visión por Computador (interuniversitario: la UAB-UPC-UPF-UOC), en cuyo marco se llevó a cabo el TFM sobre detección de vehículos usando segmentación de instancias, gracias a la colaboración entre la UPC y Adasens Automotive GmbH. Actualmente, sus líneas de investigación son comprensión de escenas en 3D y técnicas de aprendizaje profundo.
  • Pascual de la Puente, Santiago
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    Máster en Ingeniería de Telecomunicaciones por la ETSETB-UPC. Actualmente doctorando en el departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones. La investigación principal de la tesis es sobre deep learning y tecnologías de inteligencia artificial para procesamiento de voz y apilcacions voz a voz. Acumula una experiencia teórica y aplicada de más de 4 años en deep learning y modelos generativos profundos.
  • Pons Puig, Jordi
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    Ingeniero de Telecomunicaciones por la UPC, doctor en Tecnología Musical, Grandes Colecciones de Sonidos y Aprendizaje Profundo en el Grupo de Tecnología Musical de la Universidad Pompeu Fabra (UPF). Además, tiene un máster en Tecnologías del Sonido y de la Música. Actualmente es investigador en Dolby Laboratories. Hizo estancias de prácticas en el Institut de Recherche et Coordination Acoustique / Musique de París (IRCAM), en el German Hearing Center (Hannover), a Pandora Radio (EE.UU., Bay Area) y en Telefónica Research (Barcelona).
  • Ruiz Costa-Jussà, Marta
    Ver perfil en futur.upc
    Doctora en Ingeniería de Telecomunicación por la UPC. Master en Tecnologías de la Lengua y Habla y European Master of Research on Information and Communication Technologies ambos por la UPC. Ha trabajado en LIMS-CNRS de París, el Centro de Innovación Media de Barcelona, en la Universidad de Sao Paulo, en el Instituto de Infocomm Research de Singapur y en el Instituto Politécnico Nacional de México. Actualmente, es investigadora Ramón y Cajal de la UPC y encabeza los proyectos DeepVoice y ALLIES.
  • Segura Perales, Carlos

    Investigador en Telefónica I+D en Barcelona. Desde 2011 hasta 2015 trabajó en Herta Security como director de Innovación dentro del programa Torres Quevedo, trabajando en reconocimiento de hablantes. Ha participado en proyectos nacionales y europeos, y ha publicado numerosos artículos científicos en revistas internacionales y conferencias internacionales para expertos. Sus intereses de investigación incluyen aprendizaje profundo, el procesamiento de la voz, la visión y el lenguaje natural.
  • Serrà Julià, Joan
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    Doctor en Tecnologías de la Información por la UPF. Actualmente es científico investigador en el grupo de IA de Dolby Laboratories. Es experto en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de datos, procesado del audio, sistemas de recomendación y metaheurísticas. Es coautor de más de 100 publicaciones científicas en diversos ámbitos, algunas de ellas de notoria repercusión, y ha participado en diversos proyectos de investigación europeos. Esporádicamente realiza seminarios, docencia y charlas de divulgación, últimamente siempre relacionadas con el aprendizaje profundo.
  • Torres i Viñals, Jordi
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    Profesor de la UPC y director de investigación del BSC con 30 años de experiencia en docencia e investigación en supercomputación, con importantes publicaciones científicas y proyectos de I + D en empresas e instituciones. Actualmente, su investigación se centra en la supercomputación aplicada a la Inteligencia Artificial. Actualmente es miembro del Consejo de iThinkUPC y UPCnet, y actúa como entrenador, mentor y experto para diversas organizaciones y empresas; a su vez, también ha escrito varios libros técnicos, imparte conferencias y ha colaborado con diferentes medios de comunicación, radio y televisión. Más información en https://torres.ai.

Entidades colaboradoras

Socios colaboradores

Salidas profesionales

  • Ingeniero de inteligencia artificial.
  • Ingeniero en redes neuronales profundas.
  • Ingeniero en visión por computador.
  • Ingeniero en procesamiento del lenguaje natural.
  • Ingeniero en el procesamiento del audio y de la voz.
  • Analista de datos / data scientist.

Testimonios y noticias

Testimonios

Buscaba una formación para profundizar en el área del deep learning y poder entrar, así, en el mundo laboral. Yo partía de un perfil totalmente teórico, ya que mi background es matemático. Del posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning destacaría, por un lado, su enfoque práctico y, por otro, el gran abanico de contenidos tratados. Además, se trabajan desarrollos tanto clásicos como modernos de ciertas ideas. Esta formación me ha abierto un campo con nuevas oportunidades, ya que esta área tiene mucha repercusión en el contexto actual. El proyecto final fue muy interesante, trató sobre segmentación de imágenes médicas. La verdad es que cuando empecé el posgrado no me imaginaba capaz de hacer algo de esta complejidad. En definitiva, recomendaría esta formación por su enfoque aplicado, enfocado al mundo laboral, en el que aprendes la mecánica que se esconde detrás del deep learning y adquieres las herramientas necesarias para ponerlo en práctica.

Núria Sánchez Alumni del Posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning

Testimonios<
La Inteligencia Artificial es uno de los temas tecnológicos de más actualidad, fuera y dentro del mundo profesional. A parte de un interés propio, como miembro del equipo de digitalización de una empresa industrial, tengo que estar al día de las tendencias. Si además puedo conseguir un conocimiento técnico detallado, esto supone un gran valor añadido tanto para la empresa para la que trabajo, como para mi proyecto profesional personal. Esto es precisamente lo que me aportó el posgrado en Deep Learning: una primera inmersión en este campo de la IA, así como la posibilidad sumergirme a más profundidad en sus diferentes áreas en función de mi interés. El hecho de que el alumnado estuviera formado por profesionales de diferentes sectores me aportó nuevos puntos de vista, sobre todo a la hora de identificar potenciales proyectos en los que aplicar IA. Con los conocimientos adquiridos puedo promover de una manera informada el uso de la tecnología dentro de la empresa para optimizar los procesos e incluso idear nuevas vías de negocio.

Martí Pomés Technical Lead de Proyectos de Robótica de Procesos en Omya

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Cómo iniciar la admisión
Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.




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Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en adelante, FPC). + INFORMACIÓN

Finalidad

Contestar a las solicitudes de información del interesado sobre actividades de formación gestionadas o realizadas por la FPC. + INFORMACIÓN

Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

Destinatarios

No existen cesiones o comunicaciones.

Derechos

Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad. + INFORMACIÓN

Información adicional

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Cesión de imagen

Aceptación a la cesión, por un periodo de 10 años, las imágenes que la FPC pueda captar en las instalaciones donde se desarrolle su actividad, a fin de difundir y promocionar las actividades de la FPC y por el medio que esta tenga por conveniente.

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En caso que el interesado formalice la relación con la FPC, el ordenante (interesado) autoriza y da su consentimiento al cargo, por tanto, con renuncia expresa al derecho de devolución sobre el cargo.

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