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Máster de Formación Permanente en
Inteligencia Artificial para la Ciencia del Comportamiento

Planes de Estudios

Inicio

24 nov 2025

Duración

8 meses

Créditos

60 ECTS

Modalidad

Online interactivo

Titulo

Propio

Este posgrado cuenta con un plan de estudios dividido en ocho asignaturas que buscan completar tu perfil académico con herramientas y habilidades que emplear tu trabajo diario.

Estructura del plan de estudios

Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:

TIPOECTS
Obligatorias42
Proyecto final12
Créditos totales54

Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.

¿Qué aprenderás con estas asignaturas?

  • Inteligencia Artificial y Ciencias del Comportamiento: Esta asignatura aborda la inteligencia artificial, su relevancia y su aplicación a la comprensión del comportamiento humano. Se abordarán temáticas sobre cómo esta tecnología puede ser utilizada para modelar y simular procesos cognitivos y decisiones humanas. Se explorará cómo los algoritmos pueden predecir y modificar patrones de comportamiento.
  • Estrategia del Dato: Machine Learning y Deep Learning: Esta asignatura ofrece una comprensión práctica de la aplicación de técnicas de machine learning y deep learning en problemas reales, enfocándose en la gestión de datos. Los estudiantes trabajarán con datos reales y ficticios para desarrollar y validar modelos.
  • Inteligencia Artificial Generativa: En esta asignatura se explorarán los modelos generativos, como las redes generativas antagónicas (GANs), los modelos de autoencoder, los modelos de difusión y las arquitecturas basadas en Transformers, y su aplicación en la creación de nuevos datos sintéticos y la simulación de comportamientos humanos.
  • Visualización de Datos y Storytelling: Esta asignatura enseña a transformar datos complejos en visualizaciones comprensibles y narrativas impactantes, utilizando herramientas como PowerBI, Tableau y Looker Studio. Se cubren principios de diseño gráfico y técnicas de visualización, destacando el storytelling para comunicar resultados analíticos de manera efectiva y convincente.
  • Inteligencia Artificial Aplicada a la Economía Conductual: Esta asignatura aplica principios de economía conductual, la ciencia de datos e inteligencia artificial para analizar el comportamiento económico. Se estudia el uso de machine learning e IA para modelar y predecir comportamientos económicos, y se enseña a recopilar, analizar y visualizar datos económicos para informar decisiones económicas y políticas.
  • Inteligencia Artificial Aplicada al Comportamiento en Entornos Digitales: Esta asignatura utiliza la ciencia de datos e inteligencia artificial para analizar el comportamiento de usuarios en entornos digitales, como redes sociales y aplicaciones. Se estudian la influencia social, la detección de tendencias y la gestión de la reputación online, además de cómo estos datos pueden mejorar el diseño de interfaces y la experiencia del usuario.
  • Inteligencia Artificial Aplicada al Comportamiento Organizacional y Gestión de Personas: Esta asignatura aplica la ciencia de datos e inteligencia artificial mejorar procesos internos en organizaciones empresariales y políticas. Se abordan temas como el análisis del comportamiento de los empleados, la optimización de equipos y el desarrollo de estrategias de gestión de talento basadas en datos.
  • Ética, Gobierno de datos en la Inteligencia Artificial: Esta asignatura enseña a diseñar y aplicar políticas de gobierno de datos en proyectos de IA, abordando la calidad, seguridad y conformidad regulatoria de los datos. Se estudian marcos de trabajo internacionales, la trazabilidad de algoritmos y la gestión ética de datos, incluyendo privacidad, consentimiento y sesgo algorítmico.