Esta página web usa cookies

El sitio web de la Fundació Politècnica de Catalunya utiliza cookies propias y de terceros para mejorar la experiencia de navegación y con fines estadísticos. Para obtener más información sobre las cookies puede consultar la política de cookies.

Configurar cookies
Permitir todas las cookies
Campus
MY_TECH_SPACE


Entrar
Campus en mantenimiento
Usuario y/o clave incorrectos
No tienes ningún entorno activo
Tu acceso ha sido restringido. Consulta con el departamento de administración
Por problemas técnicos el campus virtual es inaccesible. Estamos trabajando para solucionarlo. Disculpa las molestias.
No tienes autorización para realizar esta llamada. Puedes consultar en webmaster.fpc@fpc.upc.edu
Ha superado el número máximo de intentos. Su usuario está bloqueado temporalmente. Vuelve a acceder dentro de un rato.
Tienes que introducir el usuario del campus no un correo electrónico
Tienes que realizar la verificación para comprobar que no eres un robot.
Inicio   >  Másteres y posgrados  >  Formación  >  Microcredencial en Aplicaciones de la IA
  • discount

    Financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades en el marco del Plan Microcreds. Subvención aplicable a residentes en España entre 25 y 64 años.

Esta ayuda y los descuentos de UPC School no son acumulables.

Presentación

Edición
Créditos
3 ECTS
Tipo
Microcredencial
Modalidad
Live online
Idioma de impartición
Español
Precio
360€ 108€(Financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades en el marco del Plan Microcreds. Subvención aplicable a residentes en España entre 25 y 64 años.)
Observaciones pago de la matrícula y campaña 0,7%
Inscripción abierta hasta el inicio del programa o hasta agotar plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 12/11/2025
Fecha de fin: 17/12/2025
Horario
Miércoles: 18:00 a 21:00
¿Por qué este programa?
Fórmate en el uso práctico y efectivo de la IA para resolver problemas concretos mediante Python y las principales bibliotecas de machine learning: Pandas, Scikit-*learn y Keras. Trabajarás con datos reales y casos de uso aplicados para dominar técnicas como el aprendizaje supervisado y no supervisado, la visualización avanzada, el deep learning y la IA generativa con modelos de lenguaje (LLMs).
También aprenderás a optimizar modelos para obtener soluciones más eficientes y adaptadas al entorno profesional.

Una formación pensada para quien quiere llevar la IA de la teoría a la práctica y generar valor real.

Impulsado por:
«Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia - Financiado por la Unión Europea - Next Generation EU». Componente 21, inversión 6, C21.I06.P02.S04.S05. PROVISIONAL.SI01.
Objetivos
Reconocer los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones cotidianas.
Identificar diferencias básicas entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Interpretar visualizaciones de datos sencillos para extraer información relevante.

Comprender qué son los modelos de deep learning y los LLMs y como se utilizan en entornos habituales.

Valorar el potencial y las limitaciones de la IA en la resolución de problemas reales.

Utilizar herramientas básicas (como notebooks de Python ya preparados) para experimentar con aplicaciones simples de la IA.

¿A quién va dirigido?
Se dirige a profesionales de varios ámbitos (tecnológico, social, educativo, jurídico, sanitario, etc.) que trabajan con sistemas de inteligencia artificial o toman decisiones relacionadas con su uso.

Contenidos formativos

  • Aprendizaje no supervisado.
  • Visualización de datos.
  • Aprendizaje supervisado y deep learning.
  • IA generativa y LLMs.
  • Optimización.
Titulación
Microcredencial. Credencial digital de Europass en Aplicaciones de la IA emitida por la Universitat Politècnica de Catalunya.

Metodología de aprendizaje

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



Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Campus virtual
El estudiantado de este microcredencial tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, profesores, dirección y coordinación del programa. 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
  • Copado Mendez, Pedro Jesus
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin / Ver perfil en Orcid / Ver perfil en Google Scholar
    Ingeniero en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Computación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Doctor en Ingeniería de Sistemas de Procesos por la Universitat Rovira i Virgili (URV). Experiencia de más de 10 años en proyectos y publicaciones relacionados con la cadena de suministro, transporte, marketing y planificación industrial. Actualmente, postdoctoral en el grupo SOCO-IDEAI del departamento de ciencias de computación en la UPC.
Profesorado
  • Copado Mendez, Pedro Jesus
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin / Ver perfil en Orcid / Ver perfil en Google Scholar
    Ingeniero en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Computación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Doctor en Ingeniería de Sistemas de Procesos por la Universitat Rovira i Virgili (URV). Experiencia de más de 10 años en proyectos y publicaciones relacionados con la cadena de suministro, transporte, marketing y planificación industrial. Actualmente, postdoctoral en el grupo SOCO-IDEAI del departamento de ciencias de computación en la UPC.
  • Escolano Peinado, Carlos
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctor en informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y máster en Inteligencia Artificial por la UPC. Actualmente es investigador en el grupo de tecnologías del lenguaje del Barcelona Supercomputing Center (BSC), así como profesor asociado en el departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Su área de experiencia es el procesado del lenguaje natural, especialmente la traducción automática multilingüe con redes neuronales.
  • König, Caroline
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctora en Inteligencia Artificial e Ingeniera Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Actualmente, es profesora en el departamento de ciencias de computación de la UPC. Acumula una experiencia de más de 10 años en empresas de desarrollo de software e investigación en el área de inteligencia artificial.