Máster en Inteligencia Artificial, Cloud Computing y DevOps

100% Práctico y Enfocado al Empleo

Aprende IA, automatización con DevOps y despliegue en la nube (AWS y Azure) en solo 32 semanas. En Pontia te lo ponemos fácil: horarios flexibles y opciones de pago para que nada se interponga entre tú y tu futuro.

100% online, con clases en directo y grabadas.

El 90% de nuestros alumnos lo compatibiliza con su trabajo actual.

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¿Por qué estudiar en Pontia ?

Si buscas una formación que te garantice resultados reales, en Pontia tienes la solución. Nos especializamos en Big Data e Inteligencia Artificial con una metodología propia enfocada en la práctica y la empleabilidad.

Especialización en Big Data e IA. PontIA está 100% enfocada en este sector. Todo nuestro contenido, comunidad y bolsa de empleo giran en torno a esta industria.
Profesores líderes en el sector. Docentes en activo que trabajan en las principales empresas y enseñan lo que realmente usan cada día.
Metodología 100% práctica. Clases en vivo dedicadas a la práctica, con proyectos reales y soporte en Discord 24/7.
Comunidad y networking exclusivos. Acceso de por vida a un ecosistema 100% Data & IA. Conecta con expertos, participa en eventos y accede a oportunidades laborales.
Bolsa de empleo especializada. Todas nuestras ofertas laborales están enfocadas en Big Data e Inteligencia Artificial, para impulsar tu carrera en el sector.
La mejor valoración del sector. Pontia cuenta con una puntuación de 4,9/5 en Google, siendo la escuela mejor valorada por sus alumnos.

Valoraciones en Google

4,9/5

Llevamos más de 5 años formando a profesionales en data e inteligencia artificial con un enfoque 100 % aplicado a negocios reales.

Sabemos que la mejor forma de seguir evolucionando es escuchar a quienes ya han pasado por aquí, por eso ponemos en el centro la experiencia de nuestros alumnos. ¿El resultado?

Una valoración de 4,9/5 en Google que habla por sí sola.

«Lo utilizo todos los días porque me facilita la vida»

«Data Science significa coger un montón de datos y transformarlos en algo en lo que tu puedes tomar decisiones.»

«Transparencia, te dicen lo que hay, si lo vas a poder conseguir, si es tu perfil, etc.»

«Todo el esfuerzo ha tenido sus frutos y sobre todo que siempre ha estado actualizado.»

«Los docentes me han parecido muy profesionales y especializados.»

«Ha sido lo mejor tanto el contenido como en profesores.»

«Me sumó muchísimo a nivel teórico, práctico y también en mi trabajo actual.»

«Son docentes increíbles con los que puedes aprender todos los días.»

¿Dónde trabajan nuestros graduados del Máster de IA, DeVops y Cloud Computing?

Plan de Estudios del Máster en Inteligencia Artificial, Cloud Computing y DevOps en Pontia

MÓDULO 1

Versionado de código y colaboración

Con nuestro Máster en Inteligencia Artificial, Cloud Computing y DevOps, aprenderás a gestionar código con Git y colaborar en proyectos de IA utilizando flujos de trabajo avanzados e integración continua, esenciales para equipos de desarrollo.

*Incluye programa completo

MÓDULO 2

Programación avanzada

Dominarás la programación avanzada en Python, con énfasis en POO, programación web y desarrollo de servicios web, esenciales para crear aplicaciones de IA escalables y eficientes.

*Incluye programa completo

MÓDULO 3

Contenedores y virtualización

Aprenderás sobre virtualización y contenedores, centrándote en Docker y Kubernetes para crear entornos reproducibles y escalables en proyectos de inteligencia artificial. Estas herramientas son clave para gestionar aplicaciones en infraestructuras modernas.

*Incluye programa completo

MÓDULO 4

Introducción a DevOps

Aprenderás los principios de DevOps para optimizar el desarrollo y despliegue de proyectos de IA, gestionando todo el ciclo de vida del software con herramientas de automatización, pruebas y monitoreo.

*Incluye programa completo

MÓDULO 5

Machine learning y deep learning

Aprenderás los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, trabajando con algoritmos supervisados, no supervisados y por refuerzo, además de redes neuronales avanzadas para crear modelos de IA avanzados y efectivos.

*Incluye programa completo

MÓDULO 6

Large language models (LLMs)

Aprenderás sobre la arquitectura Transformer y las aplicaciones prácticas de los LLMs, adquiriendo habilidades para implementar modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural en proyectos reales.

*Incluye programa completo

MÓDULO 7

Modelos de generación de imagen

Aprende a generar imágenes con IA dominando técnicas como Redes Generativas Adversarias (GANs) y modelos de difusión. Descubrirás cómo funciona la difusión latente, el condicionamiento por texto y entrenarás desde cero una arquitectura UNet en PyTorch. Además, realizarás fine-tuning de modelos generativos preentrenados con Hugging Face para personalizar outputs según el estilo de tus datos.

*Incluye programa completo

MÓDULO 8

Prompt engineering

Aprenderás el arte del Prompt Engineering, diseñando interacciones precisas con modelos de IA para obtener respuestas óptimas, mejorando la eficiencia en diversas aplicaciones como la generación de contenido y resolución de problemas.

*Incluye programa completo

MÓDULO 9

Herramientas de IA generativa

Bases de datos vectoriales Aprenderás sobre bases de datos vectoriales, comprendiendo cómo funcionan, cómo implementarlas y gestionar consultas eficientes para aplicaciones avanzadas como búsqueda semántica y recomendaciones personalizadas en proyectos de inteligencia artificial.

*Incluye programa completo

MÓDULO 10

Bases de datos vectoriales

Aprenderás sobre bases de datos vectoriales, comprendiendo cómo funcionan, cómo implementarlas y gestionar consultas eficientes para aplicaciones avanzadas como búsqueda semántica y recomendaciones personalizadas en proyectos de inteligencia artificial.

*Incluye programa completo

MÓDULO 11

Cloud computing con AWS

Aprenderás a utilizar los servicios de AWS (Amazon Web Services) para implementar y gestionar infraestructuras en la nube, optimizando proyectos de inteligencia artificial. Estudiarás herramientas clave como AWS Lambda, App Runner, ECR, Amazon S3, y AWS Bedrock, entre otras, para desplegar aplicaciones escalables, gestionar grandes volúmenes de datos y personalizar modelos de lenguaje.

*Incluye programa completo

MÓDULO 12

Cloud computing con Azure

Aprenderás a utilizar Azure para implementar y gestionar soluciones de inteligencia artificial en la nube. Trabajarás con servicios como Azure Functions, App Service, Azure Container Registry y Blob Storage, y aprenderás a usar Azure OpenAI para personalizar LLMs con fine-tuning. Este módulo te preparará para desarrollar aplicaciones eficientes y escalables en Azure.

*Incluye programa completo

MÓDULO 13

Herramientas de IA clásica

Trabajarás con herramientas clave de IA clásica, como Dialogflow para diseñar chatbots y asistentes virtuales, OCR para extraer texto de imágenes, STT y TTS para convertir voz en texto y viceversa, y RegEx para reconocer patrones en datos. Estas tecnologías te permitirán implementar soluciones prácticas en inteligencia artificial para resolver problemas específicos en diversos sectores.

*Incluye programa completo

MÓDULO 14

Arquitecturas con IA

Aprenderás a diseñar arquitecturas avanzadas con IA, utilizando tecnologías como LangChain para crear agentes inteligentes, RAG Framework para combinar búsqueda y generación de texto, y chatbots para distintos tipos de diálogos. También explorarás la creación de voicebots para centros de llamadas y cómo optimizar la gestión documental con IA. Estas habilidades te permitirán desarrollar soluciones escalables y eficientes en entornos empresariales.

*Incluye programa completo

MÓDULO 15

Legislación y ética en inteligencia artificial

Aprenderás sobre los aspectos legales y éticos del uso de datos e inteligencia artificial. Estudiarás normativas clave como el GDPR y el AI Act, que regulan el tratamiento de datos y el desarrollo de IA. También explorarás dilemas éticos, como el sesgo en los modelos y la privacidad de los datos. Este conocimiento te permitirá desarrollar soluciones de IA responsables y en cumplimiento con las normativas vigentes.

*Incluye programa completo

PROYECTO FINAL

Proyecto Júpiter

El Proyecto Final del Máster te permitirá diseñar y desarrollar una solución de IA Generativa, aplicando todo lo aprendido. Crearás un modelo generativo y una arquitectura en la nube escalable, implementando mejores prácticas. La experiencia culminará con una demo en vivo, donde podrás mostrar tu proyecto innovador y su impacto real.

*Incluye programa completo

Equipo del Máster Inteligencia Artificial, Cloud Computing y DevOps en Pontia

Solicita tu plaza ¡YA!

Ha llegado el momento de impulsar tu futuro en tecnología.
¡Escoge nuestro Máster en Inteligencia Artificial, Cloud y DevOps Online!

17/02 - 29/10

32 semanas

Live - Streaming
Español

Martes y jueves
18:30 - 21:00 CET

Financiación

Facilidades de Pago para Inscribirte en el Máster de IA, Cloud Computing y DevOps

Financiado en 24 meses

Gracias a nuestros Partners financieros podrás pagar el Máster hasta en 18 meses, ¡sin intereses ni comisiones!

Habla con admisiones para ver que forma de pago se adapta mejor a tus necesidades y para conocer en profundidad los beneficios de obtener tu certificación del Máster DeVops, Cloud Computing e Inteligencia artificial con Pontia.

Paga cuando trabajes

Realiza tu formación y comienza a pagarla cuando encuentres empleo, sin trampa ni cartón.

¡Haremos todo lo posible por que la consigas rápido! ¿Alguna vez antes te lo habían puesto tan fácil?

Cuotas Pontia

Podrás pagar cómodamente tu formación en cuotas y además te beneficiarás de un descuento extra por escoger esta modalidad de pago.

Contado

¡Paga tu Máster en análisis y ciencia de datos al contado y obtendrás un descuento extra!

¿Estás listo para cambiar tu vida profesional con el Máster en IA, Cloud Computing y DevOps de Pontia?

Sabemos que quieres crecer profesionalmente sin dejar de lado tu vida actual. Por eso, nuestro máster está diseñado para adaptarse a ti: clases online y opciones de pago flexibles. Tú decides cuándo empezar. Nosotros te guiamos en cada paso.

Resolvemos tus preguntas y te orientamos según tu perfil

Preguntas frecuentes

¿Cómo sé que el temario de IA avanzada, Cloud Computing y DevOps está realmente actualizado con lo más demandado en la industria?

En PontIA garantizamos que nuestra formación en Inteligencia Artificial, Cloud Computing y DevOps está alineada con las demandas reales del mercado tecnológico.
Nuestros programas son diseñados e impartidos por profesionales en activo, expertos que trabajan actualmente en el sector y conocen de primera mano los retos y herramientas más relevantes.

Además, el temario se actualiza de forma continua para incorporar las últimas tendencias, tecnologías y metodologías utilizadas por las empresas líderes. Así te aseguramos una formación práctica, actual y directamente aplicable a tu carrera profesional.

¿Los programas de IA avanzada me preparan para obtener alguna certificación oficial Cloud de AWS o Azure?

Sí. En PontIA te preparamos para obtener certificaciones oficiales Cloud reconocidas internacionalmente. Nuestros programas de Inteligencia Artificial, Cloud Computing y DevOps te preparan para:

AWS Cloud Practitioner
Azure Fundamentals

Mientras que la Formación Superior Intensiva (FSI) te prepara para:

AWS Cloud Practitioner

Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)

Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300)

¿Mi Proyecto Final de Máster (Proyecto Júpiter) incluye el despliegue de un modelo en la nube con DevOps?

Sí. El Proyecto Júpiter culmina con el diseño y despliegue de una solución completa de Inteligencia Artificial Generativa en la nube (AWS o Azure), aplicando las mejores prácticas de DevOps y MLOps para garantizar escalabilidad, seguridad y eficiencia.

El proyecto final desafía a los alumnos a desarrollar una solución de IA Generativa real, aplicando las herramientas y tecnologías aprendidas durante el máster. Cada estudiante, o equipo, deberá diseñar, entrenar y desplegar un modelo generativo —de texto, imagen, audio o vídeo— que resuelva un problema o necesidad específica en un sector de su elección.

Además, el proyecto incluye la creación de una arquitectura funcional en la nube y finaliza con una demo en vivo, donde los alumnos presentan su solución demostrando su viabilidad, impacto y aplicabilidad en entornos reales de producción.

¿Qué necesito saber sobre la infraestructura tecnológica para realizar el Máster (requisitos del ordenador)?

Necesitarás un ordenador de sobremesa o portátil sin necesidad de tener unas altas prestaciones. Los requisitos mínimos aproximados son: Procesador mínimo Intel i3 (recomendable i5), Ryzen 3; Memoria RAM: 8GB; Sistema operativo: Windows 10, macOS o Distribuciones Linux.

¿Cuáles son las salidas laborales?

Estos programas forman a los perfiles más técnicos, capaces de llevar la Inteligencia Artificial a entornos reales de producción (MLOps y Cloud).

AI Solutions Architect: Defina la estructura técnica, las herramientas y las estrategias necesarias para construir soluciones de Inteligencia Artificial complejas.
Cloud Engineer (AWS, Azure): Diseña, implementa y administra la infraestructura de los sistemas de datos e IA utilizando las principales plataformas de computación en la nube .
Ingeniero DevOps: Optimiza la entrega, el despliegue continuo y la infraestructura de software, siendo el nexo clave entre el desarrollo y las operaciones de TI.
MLOps Engineer (Machine Learning Operations): Garantiza que los modelos de Machine Learning se mantengan en producción, se monitoreen y se actualicen continuamente a escala.
Cloud & ML Engineer: Combina el dominio de la infraestructura cloud con la experiencia práctica en la creación y el despliegue de modelos de Machine Learning .
Ingeniero/a de pipelines de datos inteligentes: Construye los flujos de trabajo ( pipelines ) automatizados que preparan y mueven grandes volúmenes de datos hacia los modelos de IA.
Especialista en IA aplicada a sistemas: Se centra en integrar los modelos de Inteligencia Artificial directamente en sistemas y procesos de negocio ya existentes para generar valor inmediato.
Especialista en automatización con IA: Diseña y desarrolla sistemas que utilizan la Inteligencia Artificial, especialmente la generativa, para automatizar tareas repetitivas y flujos de trabajo empresarial.
Backend Developer especializado en AI & Cloud: Desarrolla la lógica de servidor y las interfaces de programación (APIs) para que las aplicaciones de IA y Cloud sean funcionales y escalables.

Cloud Consultant especializado en Inteligencia Artificial: Asesora a clientes y empresas en la estrategia de migración y optimización de sus proyectos de IA hacia entornos eficientes en la nube.