Logo de la Universdad de Valencia Logo Postgrado Títulos propios de la Universitat de València Logo del portal

Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial

Datos generales
Objetivos
Este máster tiene como objetivos proporcionar los conocimientos necesarios para poder aplicar las técnicas más avanzadas de Inteligencia Artificial, teniendo la capacidad de formar profesionales altamente cualificados y con los conocimientos/skills necesarios para resolver problemas complejos, desarrollar tareas de responsabilidad en empresas o iniciar actividades de investigación tanto teórica como práctica en inteligencia artificial. Se dirige a todas las personas que procedan del ámbito de las ingenierías, ciencias puras (Matemáticas/Física) o Económicas con un background en modelización.
Curso académicoCurso 2025/2026
Tipo de cursoMáster de Formación Permanente
Modalidad:On-line
Precio matrícula 4.000 € (Importe precio público)
General  
Fecha fin preinscripción08/09/2025
Fecha de inicio cursoseptiembre 2025
Fecha finalización del cursoseptiembre 2026
Edición6 ª
Código título25811230
Créditos:60.00 Créditos ECTS
Horario Viernes de 16:00 a 21:00 y Sábado de 9:00 a 14:00
Lugar de imparticiónAula Virtual UV
Salida profesional
Estos perfiles profesionales pueden desarrollar su actividad en cualquier organización que utilice herramientas de IA o analice datos de cara a optimizar su negocio. Está especialmente diseñado para formar profesionales en los siguientes sectores: Sector financiero y de seguros; Sector de consultoría; Comercio electrónico; Institutos de investigación; Instituciones públicas; así como Departamentos de análisis de datos de otras industrias.
Dirección
OrganizadorEscola Tècnica Superior d'Enginyeria (ETSE-UV)
DirecciónEmilio Soria Olivas
Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València
Catedrático/a de Universidad
Más información
Telèfon 96 160 3000
Admisión y matrícula
Fin preinscripción08/09/2025

Documentación a adjuntar

 

Normas generales

  • En caso de querer presentar la preinscripción y la documentación en soporte papel, deberá descargar, seguir las instrucciones y cumplimentar el siguiente formulario.
  • No se admitirá ninguna solicitud de inscripción sin estar debidamente cumplimentada.
  • La persona solicitante acepta someterse a las pruebas y/o entrevista para su selección, que previamente convoque el comité de selección.
  • La selección se realizará por la comisión que en cada caso se establezca siguiendo las órdenes del director del curso.
  • En caso de renuncia a la plaza el alumno deberá de comunicarlo a la Fundación Universidad-Empresa de Valencia - ADEIT.

Es interesante que consulte el reglamento que regula los Títulos Propios de Postgrado y Programas de Formación Continua de la Universitat de València en el apartado correspondiente de esta misma página web.

Importante: la tasa de expedición de Títulos y Certificados no está incluida.

Programa
Herramientas para la IA
 Introducción al máster: Machine/Deep Learning/IA. Principales programas para IA. R/Python/Tensorflow/Keras/Pytorch. Conceptos de algebra; probabilidad; estadística. Machine Learning. Revisión de conceptos.
 
Aprendizaje profundo (I)
 Redes neuronales multicapa estrechas y profundas. Implementación de modelos neuronales profundos con Keras/Tensorflow. Aplicaciones en modelización y clasificación: ejemplos. Autoencoders. Redes convolucionales. Arquitecturas y Algoritmos de aprendizaje. Aprendizaje por transferencia. Ejemplos de aplicación.
 
Aprendizaje profundo (II)
 Redes neuronales recurrentes (RNN): LSTM (Long Short Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit), Bidirectional LSTM. Aplicaciones en finanzas. Redes Generativas Adversariales (GAN).
 
Aprendizaje Reforzado
 Introducción. Fundamentos matemáticos: Ecuación de Bellman. Procesos MDP. Aprendizaje por diferencias temporales. SARSA. Q-Learning. DQN y variantes. RL basado en políticas. Modelos Actor-Crítico. Versiones profundas. Ejemplos de aplicación.
 
Procesado del Lenguaje Natural
 Adquisición y preprocesado de texto. Extracción de características BoW y TF-IDF. Topic Modeling. Extracción de información. Word embeddings. Transformers. Modelos generativos. Ejemplos de aplicación.
 
IA en cloud
 APIs de aprendizaje automático: Soluciones AWS: productos de DL y ML. Soluciones Google: AutoML, AI Hub. Microsoft Azure Machine Learning.
 
IA industrial
 Este módulo se evaluará mediante un trabajo que los alumnos deben realizar sobre una de las aplicaciones descritas a lo largo de esta asignatura (a elección del alumno).
 
Otros modelos de IA
 Redes neuronales basadas en grafos. Modelos multimodales. Modelos de difusión. Explicabilidad en modelos de aprendizaje profundo
 
Trabajo final de Máster
 Desarrollo de un trabajo poniendo en práctica los conocimientos adquiridos
 
Profesorado
Nombre Apellidos Vinculación + info
Emma Amorós Belda Data Scientist - Open Bank
Diego Bonilla Salvador Senior Data Scientist-Cognizant
Raúl Vicente Casaña Eslava Data Scientist / Santa Bárbara
Juan José Garcés Iniesta
Juan Gómez Sanchis Profesor/a Titular de Universidad + info
Pablo Hernández Cámara Investigador/a en Formación Predoctorado FPU. Departamento de Ingeniería Electrónica. Universitat de València + info
Valero Laparra Pérez-Muelas Profesor/a Titular de Universidad + info
Francisco Martínez Gil Profesor/a Titular de Universidad + info
Antonio Martínez González Investigador/a no Doctor/a UV A1. Departamento de Ingeniería Electrónica. Universitat de València + info
Francisco Martinez Martinez Data Scientist/Santa Bárbara. Ingeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad en Sistemas Electrónicos
José María Martínez Martínez Data Scientist / Santa Bárbara
Fernando Mateo Jimenez Profesor/a Titular de Universidad + info
Alberto Oteo García Data scientist
Rafael Plá Micó Presidente de Innovall Cluster
Pablo Rodríguez Belenguer
Manuel Antonio Sánchez-Montañés Isla Contratado Doctor - Universidad Autónoma de Madrid
Arturo Sirvent Fresneda Artificial Intelligence Engineer - Tyris.ai
Emilio Soria Olivas Catedrático/a de Universidad + info
Joan Vila Francés Profesor/a Titular de Universidad + info
Jorge Vila Tomás Investigador/a en Formación Prometeo. Universitat de València + info
Metodología
Metodología
La metodología es la clásica de clase magistral con una orientación muy práctica, planteando casos reales en cada uno de los diferentes temas que tiene el curso.
FAQ

TIPOS DE TÍTULOS Y CRÉDITOS

 
¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE UN MÁSTER OFICIAL Y UN MÁSTER DE FORMACIÓN PERMANENTE DE LA UNIVERSITAT DE VALÈNCIA?
 
Se entiende por Máster Oficial el conjunto de enseñanzas regladas de postgrado con validez en todo el territorio nacional y en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) que han superado un proceso de elaboración y aprobación conforme a las normas legales dictadas por el Gobierno y las Comunidades Autónomas (Leyes, Decretos, órdenes) reconocido en el marco de las normas y acuerdos del EEES.

El Máster de Formación Permanente, se refiere a estudios que deben superar un proceso normativo interno más flexible y diversificado (en la propia universidad), pensados para ofrecer un tipo de formación acorde a las demandas de la sociedad.En determinados supuestos, estos estudios propios podrán servir para el ejercicio de actividades profesionales, siempre que la normativa legal así lo establezca.
¿QUÉ ES UN CRÉDITO ECTS?
ECTS es el acrónimo de European Credits Transfer Sistem. Es una forma de medir la duración de los estudios universitarios que contempla distintos factores como son la asistencia a sesiones teóricas, la realización de trabajos prácticos, la dedicación a prácticas.

Cada crédito supone 25 horas de carga de trabajo del estudiante y, en los títulos propios de la Universitat de València, 1 crédito ECTS está reconocido con 10 horas de docencia. Por ejemplo, un curso de 3 créditos ECTS está reconocido con 75 horas de dedicación del estudiante de las cuales 30 horas son de docencia.
 
 
¿QUÉ TÍTULOS PROPIOS OFERTA LA UNIVERSITAT DE VALÈNCIA? REQUISITOS DE ACCESO
 
La Universitat de Valéncia renueva anualmente su oferta de títulos propios. En esa oferta podemos encontrar los siguientes títulos de postgrado: másteres de formación permanente (60, 90 o 120 créditos ECTS), diplomas de especialización (entre 30 y 59 créditos ECTS) y expertos universitarios (entre 15 y 29 créditos ECTS).
 
Tipos de títulos propios Créditos Requisitos de acceso
Máster de Formación Permanente 60, 90 o 120 ECTS Titulados universitarios con titulación Oficial o equivalente (*)
Diploma de Especialización 30-59 ECTS Titulados universitarios con titulación Oficial o equivalente (*)
Experto/a Universitario/a 15-29 ECTS Titulados universitarios con titulación Oficial o equivalente (*)


(*) se permitirá el acceso, de forma condicionada a la obtención del título universitario de grado en el mismo curso académico, a las personas a las que les falte menos de un 10% del creditaje para finalizar estos estudios.

 

¿QUÉ TÍTULOS DE FORMACIÓN CONTINUA OFERTA LA UNIVERSITAT DE VALÈNCIA? REQUISITOS DE ACCESO
 
En esa oferta podemos encontrar los siguientes títulos de formación continua: certificados de formación continua (15 - 30 créditos ECTS), y microcredenciales universitarias (hasta 15 créditos ECTS).
 
Tipos de formación continua Créditos Requisitos de acceso
Certificado de Formación Continua 15-30 ECTS No será necesario acreditar titulación Universitaria
Microcredencial Universitaria Hasta 15 ECTS Se puede requerir o no titulación Universitaria previa (*)



(*) los requisitos de acceso se especificarán en la memoria del curso.

 

CONVALIDACIÓN DE ESTUDIOS

 
¿EXISTE LA POSIBILIDAD DE OBTENER ALGÚN TIPO DE CONVALIDACIÓN DE ESTUDIOS?
 
En los títulos propios, las ofertas formativas se renuevan de forma anual y no son convalidables.

En los títulos propios no existe la posibilidad de convalidación académica, salvo los másteres de formación permanente con estructura modular que son aquellos que pueden estar integrados por diplomas de especialización y/o expertos/as universitarios/as, dando lugar a una estructura modular. La matrícula a un Máster de Formación Permanente de estructura modular puede ser del curso completo o de cada uno de sus módulos por separado, siendo posible cursarlos en diferentes años académicos.

En ningún caso permiten el acceso a los estudios oficiales de doctorado.
 

SOLICITUD DE INFORMACIÓN

 
¿DÓNDE PUEDO OBTENER INFORMACIÓN DE UN CURSO EN CONCRETO?
 
En la página web https://postgrado.adeituv.es encontrarás toda la información referente a cada uno de los títulos ofertados.
 

ADMISIÓN Y MATRICULA

 
¿CÓMO PUEDO REALIZAR LA PREINSCRIPCIÓN A UN CURSO?
 
Puedes realizar la preinscripción a un título propio electrónicamente a través del apartado que encontrarás en la web de cada curso. También puedes imprimir la FICHA DE PREINSCRIPCIÓN cumplimentarla y enviarla junto con toda la documentación solicitada por mail a informacion@adeituv.es o por correo (o en persona) a: Fundación Universidad Empresa de Valencia Plaza Virgen de la Paz, 3. 46001 Valencia.
 
 
¿PUEDE UN ALUMNO EXTRANJERO CUYO TÍTULO NO ESTÉ HOMOLOGADO ACCEDER A ESTOS ESTUDIOS?
 
SÍ, siempre que sea autorizado por la dirección del Curso.
 
 
¿EL PAGO QUE REALIZO EN LA MATRÍCULA QUÉ INCLUYE?
 
El pago de la tasa de matricula incluye.
  • El acceso a todas las acciones formativas del curso y/o a la plataforma virtual que lo soporte.
    El derecho a la obtención del carnet universitario.
    Aquél material que la dirección del curso estime oportuno.
    Un seguro de responsabilidad civil y accidente.


Las tasas de emisión del certificado están incluidas en los cursos de Formación Continua (certificado de formación continua y microcredencial universitaria). En los títulos propios las tasas de emisión de títulos y certificados NO están incluidas.

 

¿COMO SOLICITAR EL CARNET UNIVERSITARIO
 
Pasos a seguir para solicitar el carnet universitario por primera vez.

Paso 1
https://secvirtual.uv.es/

Paso 2
Pinchar en Accedir Secretaria Virtual

Paso 3
Introducir usuario y contraseña de la universidad. Es el que te salió cuando te matriculaste en la Universidad

Paso 4
Pinchar en cambiar la fotografía

Paso 5
Subir foto con el tamaño indicado.

Paso 6
A partir de ese momento, ya se dispondrá de la tarjeta virtual.

Paso 7
Descargar la La APP MÒVIL UV

 
¿SE PUEDE FRACCIONAR EL PAGO DE LA MATRÍCULA?
 
Se podrá fraccionar el pago siempre que el importe de la matrícula supere la cantidad de 500 euros y la duración del curso sea superior a tres meses:
  • Hasta 1.000 euros: dos plazos, la mitad en el momento de la admisión y la mitad restante a los dos meses de la fecha de inicio del curso.
  • Superior a 1.000 euros: tres plazos, un tercio en el momento de la admisión, otro tercio a los dos meses de la fecha de inicio del curso y el tercio restante a los cuatro meses.



Para aquellos cursos de más de dos años de duración se abonará el 50% del importe total de la matrícula en el momento de la admisión al curso y el 50% restante al inicio del segundo año del curso.

*Será requisito indispensable para el fraccionamiento entregar el documento de ORDEN DE DOMICILIACIÓN DE ADEUDO DIRECTO SEPA cumplimentado y firmado (descargable en el formulario de preinscripción).

*El primer pago siempre será realizado "motu proprio" por el estudiante a través del procedimiento facilitado en la admisión. Los siguientes pagos serán domiciliados a la cuenta bancaria facilitada.

*El impago de alguno de los plazos comportará la anulación de la matrícula del estudiante sin derecho al reintegro de la cantidad ya satisfecha.

 

¿EN QUÉ CASOS SE PUEDE DEVOLVER EL IMPORTE DE LA MATRÍCULA?
 
Las cantidades abonadas en concepto de matrícula no se devolverán una vez iniciado el curso. Si se causa baja antes de iniciarlo, se devolverán dos tercios del precio público de la matrícula, en caso de pago único, tras la presentación de la correspondiente solicitud. En caso de pago fraccionado, se abonará la cantidad que exceda de un tercio del precio público de matrícula.

La anulación de la matrícula después de iniciarse el desarrollo de los estudios no dará derecho a la devolución de las tasas pagadas, salvo en casos excepcionalmente graves de enfermedad o quebranto económico de la unidad familiar, debidamente justificados documentalmente.
 
 
¿EXISTE ALGÚN TIPO DE DESCUENTO A LA HORA DE ABONAR LA MATRÍCULA?
 
El estudiantado de títulos propios de posgrado y formación continua no podrá acogerse a las exenciones contempladas en decreto de la Generalitat Valenciana que regula las tasas por prestación de servicios académicos universitarios para cada curso académico.
 

AUTOMATRÍCULA

 
AYUDA PROCEDIMIENTO AUTOMATRíCULA (SOLO PARA AQUELLAS PERSONAS que YA HAN SIDO ADMITIDAS)
 
Una vez formalizado el pago, el estudiante recibirá una notificación con las instrucciones para realizar la auto matrícula a través de la plataforma de la Universitat de València.

Para obtener el manual con las instrucciones del procedimiento, pinche AQUI

En caso de tener alguna duda al respecto, contactar vía email a través del siguiente correo electrónico: (informacion@adeituv.es)
 

PRÁCTICAS

 
¿EXISTE LA POSIBILIDAD DE REALIZAR PRÁCTICAS EN EMPRESAS O INSTITUCIONES?
 
Sí, siempre que lo contemple la organización de los estudios. Estas prácticas pueden formar parte del plan de estudios (curricular) y, en este caso, las deben realizar todos los alumnos matriculados o pueden ser un complemento formativo adicional a la programación académica (extracurricular) y no es necesario que las realicen todos los alumnos matriculados. Se pueden realizar hasta 900 horas de prácticas.

Más información: https://www.adeituv.es/practicas/postgrado-propios/
 
 
¿ES NECESARIO REALIZAR ALGÚN CONVENIO PARA REALIZAR LAS PRÁCTICAS EN EMPRESAS/INSTITUCIONES?
 
Sí, es necesario suscribir un convenio entre la Universitat y la empresa/institución para el desarrollo de las prácticas. Dicho convenio se gestionará por la dirección de los estudios a través de ADEIT, Fundación Universidad-Empresa de Valencia y deberá recoger los datos básicos de la actividad a realizar durante las prácticas, así como las firmas del alumnado, tutores de la empresa y tutores de la Universitat.
 

EVALUACIÓN

 
¿CUÁL ES EL SISTEMA DE EVALUACIÓN?
 
La organización de cada curso indicará los procedimientos de evaluación específicos, pero, en cualquier caso, la aprobación todas las asignaturas de los estudios correspondientes mediante el procedimiento establecido en la guía docente es un requisito necesario para la obtención de títulos.

Sólo cuando se finaliza el postgrado y están las actas cerradas y registradas por la Universitat de València, se puede solicitar el certificado y/o título acreditativo de su realización. El estudiante recibirá una notificación con las instrucciones de cómo obtenerlo llegado el momento.

La calificación final de los títulos propios de postgrado es el resultado de la media ponderada de las notas obtenidas en cada una de las asignaturas, incluido el TFM (en el caso de los títulos de máster).

En el caso de los cursos de formación continua, se otorgarán únicamente las calificaciones de apto o no apto.
 

EXPEDICIÓN DE TÍTULOS PROPIOS Y CERTIFICADOS

 
¿QUIÉN EXPIDE LOS TÍTULOS DE POSTGRADO?
 
Los títulos propios de la Universitat de València serán expedidos por el Rector o Rectora en modelo normalizado y quedará constancia en el registro de títulos de la Universidad. En estos títulos se hará mención expresa de que carecen de carácter oficial.
 
 
¿QUÉ TITULACIÓN OBTENGO?
 
Títulos Propios

La superación de los estudios de máster de formación permanente dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Título de Máster de Formación Permanente en "..." por la Universitat de València.

La superación de los estudios de diploma de especialización dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Diploma de Especialización en "..." por la Universitat de València.

La superación de los estudios de experto/a universitario/a dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Título de Experto/a Universitario/a en "..." por la Universitat de València.

Una vez superados los títulos propios es posible solicitar un Certificado que incluye: materias, créditos, modalidad de impartición y nota.

Formación Continua

En el caso de superación de estudios de Certificado de formación continua, dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Certificado de formación continua en "..." por la Universitat de València.

Y en el caso de superación de estudios de Microcredenciales universitarias, dará derecho, en su caso, a la obtención de la correspondiente certificación de Microcredencial Universitaria en "..." por la Universitat de València.

Estas certificaciones serán de "Aprovechamiento" e incluirán la denominación del curso y número de créditos.
Acceso y Resultados de Aprendizaje
Requisitos titulación
Profesionales y estudiantes interesados en conocer las diversas herramientas de IA para ser aplicadas en diferentes empresas/sectores productivos. El perfil de los participantes es el de ingenieros, matemáticos, físicos, químicos, estadísticos y economistas. No es necesaria experiencia previa en este tipo de temática.
Criterios admisión
Para admitir a los estudiantes se tendrá en cuenta: a) titulación universitaria con la que se accede; b) experiencia laboral previa en tema de datos/IA; c) entrevista personal con el estudiante
Resultados de aprendizaje
1. Definir los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, incluyendo redes neuronales, algoritmos de aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, y visión computacional.
2. Describir el funcionamiento y la aplicación de algoritmos clave de aprendizaje profundo, en problemas de regresión, clasificación, agrupamiento y de IA generativa.
3. Interpretar el rendimiento de modelos de inteligencia artificial, utilizando métricas de evaluación como precisión, recall, F1-score, y curvas ROC para comprender la efectividad y el comportamiento de los modelos.
4. Relacionar conceptos teóricos de aprendizaje profundo con aplicaciones prácticas, vinculando algoritmos y enfoques teóricos con problemas del mundo real en áreas como medicina, finanzas, y tecnología.
5. Demostrar habilidades en el diseño, entrenamiento y evaluación de modelos de inteligencia artificial para resolver problemas prácticos, aplicando técnicas de preprocesamiento, selección de características y ajuste de hiperparámetros.
Contacto