Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial para el Bien Social

El Máster en Inteligencia Artificial para el Bien Social de UNIR te prepara para aprovechar el potencial de la IA en la resolución de los grandes retos globales. Aprenderás a diseñar soluciones tecnológicas que fomenten la sostenibilidad, la equidad y el bienestar en ámbitos como la salud, la educación o el medioambiente. Una formación práctica y actual que te capacita para liderar proyectos de innovación responsable, donde la tecnología se convierte en motor de impacto positivo y transformación social.

Para acceder al Máster en Formación Permanente en IA aplicada al Bien Social es necesario contar con una titulación universitaria oficial (española, del EEES o equivalente validada por la universidad), conforme al RD 822/2021. No obstante, quienes no dispongan de titulación universitaria pueden cursar el programa y obtendrán un título de Programa Profesional en Inteligencia Artificial para el Bien Social en lugar del máster.

Orientado a profesionales tecnológicos, perfiles del tercer sector, investigadores y personas interesadas en aplicar la IA con impacto social y sostenible.

Primer cuatrimestre (30 ECTS)
Contexto Global y Oportunidades en Inteligencia Artificial para el Bien Social — 6 ECTS Obligatorio
Capacidades y Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial para el Bien Social — 6 ECTS Obligatorio
Estrategias de Datos e Inteligencia Artificial para el Bien Social — 6 ECTS Obligatorio
Casos de Uso y Modelos de Implementación de Inteligencia Artificial en el Bien Social — 6 ECTS Obligatorio
Grupos de Interés y Ecosistema de Inteligencia Artificial para el Bien Social — 6 ECTS Obligatorio
Segundo cuatrimestre (30 ECTS)
Regulación y Políticas Públicas en Inteligencia Artificial — 6 ECTS Obligatorio
Diseño y Gestión de Proyectos de Inteligencia Artificial en el Bien Social — 6 ECTS Obligatorio
Ética y Responsabilidad en Inteligencia Artificial — 6 ECTS Obligatorio
Proyecto Final — 12 ECTS Obligatorio

IA aplicada, Data analytics, Ética en IA, Impacto social, Machine Learning, Visualización de datos, Innovación social