Estudios Propios: Universidad Autónoma de Madrid

Organización y coordinación

Organiza	Facultad de Formación de Profesorado y de la Educación
Director	Melchor Gomez Garcia
Entidades colaboradoras	Founderz - Microsoft

Objetivos

Resumen objetivos

Comprender y aplicar técnicas avanzadas de IA generativa. Desarrollar y liderar estrategias de IA en la organización. Establecer infraestructuras y pipelines de datos eficaces.Gestionar el cambio y fomentar la cultura data-driven. Promover la IA Responsable. Potenciar la empleabilidad y el espíritu emprendedor

Plan de estudios

Modalidad

Híbrida

Créditos

60,00

Módulos/Asignaturas


Código	Asignatura	carácter	créditos
208373	Taxonomía y Evolución de los Modelos de Inteligencia Artificial	ob	6.0
208374	Modelos Generativos de Lenguaje y Sistemas Agénticos	ob	6.0
208375	IA Generativa. Creatividad, Modelos, Modalidades y Aplicaciones	ob	6.0
208376	Arquitectura y Gobierno de Datos para Sistemas de IA	ob	6.0
208377	Innovación Estratégica y Modelos de Negocio con IA	ob	6.0
208378	Liderazgo y Gestión del Cambio en Proyectos de IA	ob	6.0
208379	Gobernanza e IA Responsable	ob	6.0
208380	MLOps: Ciclo de Vida y Despliegue de Modelos de IA	ob	6.0
207090	Trabajo Fin de Título	ob	12.0
Total créditos = 60
ob = obligatoria op = opcional

Ver información grupo/s

Grupos y Horarios

Código	Asignatura	Grupo	Nº Plazas disponibles
208373	Taxonomía y Evolución de los Modelos de Inteligencia Artificial	Grupo Teoría / 1	100
208374	Modelos Generativos de Lenguaje y Sistemas Agénticos	Grupo Teoría / 1	100
208375	IA Generativa. Creatividad, Modelos, Modalidades y Aplicaciones	Grupo Teoría / 1	100
208376	Arquitectura y Gobierno de Datos para Sistemas de IA	Grupo Teoría / 1	100
208377	Innovación Estratégica y Modelos de Negocio con IA	Grupo Teoría / 1	100
208378	Liderazgo y Gestión del Cambio en Proyectos de IA	Grupo Teoría / 1	100
208379	Gobernanza e IA Responsable	Grupo Teoría / 1	100
208380	MLOps: Ciclo de Vida y Despliegue de Modelos de IA	Grupo Teoría / 1	100
207090	Trabajo Fin de Título	Grupo Teoría / 1	100

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Requisitos y matrícula

Duración	1 curso académico	Inicio: Septiembre 2026	Fin: Junio 2027
Número de plazas		Mínimas: 20	Máximas: 100
Criterios de selección	• Criterios de selección de estudiantes: Conocimientos previos básicos en programación y matemáticas: manejo básico de Python (variables, estructuras de control, librerías científicas) y fundamentos de álgebra lineal y estadística. Quienes no cumplan este requisito podrán cursar, antes o en paralelo, el módulo propedéutico “Fundamentos para IA estratégica”. Carta de motivación: Documento de 500–700 palabras en el que el candidato exponga su interés por la dirección estratégica de IA, objetivos profesionales y contribución esperada o áreas de aplicación de la innovación en su entorno. Currículum vitae: Detallando formación académica, experiencia profesional relevante (proyectos de datos, innovación digital, liderazgo de equipos) y competencias técnicas
Tipo de evaluación	Evaluación continua, 50%. Examen final, 50%
Importe matrícula	8700€ Disponible pago fraccionado: 3 Hasta el 15/09/26: 3.500€ Hasta el 15/12/26: 3.000€ Hasta el 15/03/27: 2.200€
Fechas preinscripción	Del 1 de abril al 8 de septiembre del 2026
Fechas de matrícula	Del 1 de abril al 1 de octubre de 2026

Más información

Web	https://www.uam.es/CentroFormacionContinua/nuevo3_MFP_Direccion_estrategica_IA/1446869374263.htm?language=es_ES&nDept=8&pid=1446755564845&pidDept=1446778872828
Secretaría administrativa	Eloy Noya eloi@founderz.com
Lugar de impartición	Facultad de Profesorado y Educación UAM
Fechas Realización del curso	Desde septiembre de 2'26 a junio de 2027

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Estudiantes: Inscripción/Matrícula en Estudios Propios

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MACROAREA: Ciencias Sociales y Jurídicas

CURSO ACADÉMICO: 2026/27

CODIGO TCS: 1874/1