Máster en AI Engineering
Maestría
En línea
Desarrolla tu propio proyecto de IA.
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Tipología
Maestría
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Metodología
En línea
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Idiomas
Castellano
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Campus virtual
Sí
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Clases virtuales
Sí
La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse, así que es necesario estar preparado para usarla en cualquier ámbito, ya sea profesional o personal. ¿Te gustaría mejorar tus habilidades en el uso de esta herramienta? ¿Deseas descubrir cómo te puede ayudar esta nueva tecnología en el desarrollo de tus propios proyectos informáticos? ¿Quieres aprendera crear tu propio proyecto con IA?
La plataforma digital especializada en educación, Emagister, pone a tu alcance este nuevo Máster en AI Engineering, a través del cual podrás dominar la IA para tu propio beneficio profesional. Al comenzar tu formación, te introducirás en el mundo de la Inteligencia Artificial desde un enfoque informático, teniendo en cuenta las distintas posibilidades que ofrece esta tecnología para tu trabajo y cuáles son los proyectos más habituales en los que podrás usarla. Asimismo, continuarás por aprender a programar con la IA en tanto que te capacitar para dotarla de contexto y que no olvide todo lo que el usuario le pide, a establecer los límites de su lenguaje, entre muchas otras funciones.
Tras ello, te prepararás para saber cómo programar la IA para que sea un agente más, es decir, para que pueda llevar a cabo tareas que el usuario necesite y, de tal manera, se puedan optimizar partes del trabajo. En definitiva, este programa formativo, diseñado por especialistas de LIDR, te servirá para aprender a crear tu propia herramienta de Inteligencia Artificial a través de unos conocimientos teóricos sólidos, pero también gracias a la realización de una formación práctica que te ayudará a enfrentarte a situaciones de trabajo real.
Acerca de este curso
El programa enseña a integrar LLMs, arquitecturas RAG, sistemas multiagente y prácticas de LLMOps con un enfoque 100% práctico y orientado a entornos reales, no a simples prototipos.
Va dirigido a ingenieros de software, perfiles backend o full-stack, ML Engineers junior, Data Engineers, Tech Leads y PMs técnicos que quieran incorporar IA aplicada a productos reales y dominar su despliegue en producción.
Se diferencia por su enfoque práctico y de producción: aquí no se aprende solo a usar modelos, sino a construir productos de IA robustos, seguros y escalables. Además, más de 100.000 desarrolladores han pasado por nuestra escuela, lo que respalda una metodología probada y centrada en las necesidades reales del mercado.
Un asesor se pondrá en contacto.
Opiniones
Materias
- Producción
- Inteligencia artificial
- IA
- IA generativa
- Prompts
- Tokens
- Desarrollo
- Automatización del desarrollo
Programa académico
- Sesión 00. Introducción: panorama actual de la IA, rol del AI Engineer, requisitos, proyectos habituales, machine learning, IA generativa, transformers y stack tecnológico del programa.
- Sesión 01. LLMs y entorno: uso de APIs, prompts, tokens, errores, metadatos, proveedores y criterios de selección según el caso de uso.
- Sesiones 02-05. Arquitectura CAG y productos IA: diseño de soluciones con LLMs, wrappers, caching, streaming, guardrails, memoria, contexto dinámico, fuentes externas y evaluación.
- Sesiones 06-08. Data-driven AI: auditoría, limpieza y normalización de datos, embeddings, chunking y bases de datos vectoriales.
- Sesiones 09-11. RAG: fundamentos, retrieval, reranking, búsqueda híbrida, routing, citación, mitigación de alucinaciones y evaluación de calidad.
- Sesiones 12-14. Agentes: introducción a agentes, orquestación, LangGraph, multiagentes, supervisión, human-in-the-loop y seguridad.
- Sesión 15. Producción y LLMOps: microservicios, observabilidad, KPIs, compliance, optimización de latencia y costes, y mejora continua.
- Laboratorio 10x Engineer: aplicación práctica end-to-end con Spec-Driven Development, agentes, MCPs y automatización del desarrollo.
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