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Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería 1

Duración

6 meses

Fecha de Inicio

19-06-2026

ECTS

20

Modalidad

online

Horas

750 horas

Precio

1345 €

Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería 1

Presentación del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

El Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería de ICTESS, con una duración de 6 meses en modalidad 100% online, forma ingenieros y directivos técnicos que necesitan diseñar, desplegar y operar soluciones de inteligencia artificial en entornos industriales reales: líneas de producción, activos de generación eléctrica, redes logísticas y procesos de ingeniería de diseño. El programa cubre la cadena completa —desde la adquisición de datos y el entrenamiento con Python, TensorFlow y PyTorch hasta el despliegue productivo con MLOps, MLflow y feature stores— con especial foco en edge AI y sistemas industriales.

Cada entrega del alumno se apoya en casos reales de fabricantes, utilities y empresas de ingeniería que ya operan modelos en producción. Durante 24 semanas se construye un proyecto integrador que abarca el caso de uso, la arquitectura de datos, el modelo entrenado, la validación y el plan de puesta en producción, defendido ante tribunal como lo haría un IA Lead en industria.

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Propósito del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

Aplicar IA en ingeniería no consiste en entrenar un modelo aislado: exige diseñar pipelines de datos fiables, integrarse con sistemas legados y operar modelos que no se degraden. El propósito es que el alumno domine las decisiones técnicas que gobiernan un proyecto de IA industrial. Lo articula en siete propósitos:

  • Diagnosticar casos de uso viables con criterios de valor, calidad de datos, madurez tecnológica y coste operativo antes de comprometer recursos.
  • Construir pipelines de datos con feature stores y trazabilidad completa, garantizando calidad, versionado y reproducibilidad del dataset de entrenamiento.
  • Entrenar modelos con Python, TensorFlow y PyTorch, eligiendo arquitectura adecuada al problema industrial y validando con métricas representativas.
  • Desplegar con MLOps y MLflow, orquestando CI/CD de modelos, monitorización de drift y promoción entre entornos de desarrollo y producción.
  • Llevar IA al edge con optimización de inferencia, cuantización y despliegue sobre hardware industrial con latencia y disponibilidad garantizadas.
  • Integrar con sistemas industriales SCADA, MES y ERP, definiendo APIs, eventos y políticas de seguridad adaptadas al entorno OT.

Para qué te prepara el Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

El Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería te prepara para liderar la aplicación de IA en fabricantes industriales, utilities, ingenierías, integradores y centros tecnológicos. Al finalizar serás capaz de:

  • Liderar iniciativas de IA industrial desde la identificación del caso de uso hasta la puesta en producción, coordinando datos, modelado y operaciones.
  • Diseñar arquitecturas MLOps con MLflow, feature stores y pipelines CI/CD que garanticen trazabilidad, reproducibilidad y gobierno del modelo.
  • Entrenar modelos complejos con Python, TensorFlow y PyTorch, ajustando hiperparámetros y validando sobre datos representativos del proceso.
  • Desplegar IA en el edge con optimización de inferencia, cuantización y monitorización sobre hardware industrial y gateways OT.
  • Integrar IA con OT dialogando con SCADA, MES, historians y ERPs, respetando políticas de seguridad y latencias del entorno industrial.
  • Evaluar riesgos y cumplimiento conforme al AI Act europeo, implantando explicabilidad, trazabilidad y protocolos de gobierno del modelo.
  • Construir equipo y roadmap de IA industrial, priorizando casos, asignando talento y midiendo retorno frente a alternativas tradicionales.

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Razones por las que elegir ICTESS

Formación 100% online

Plataforma accesible 24/7, laboratorios reproducibles con Python, tutor asignado y sesiones grabadas siempre disponibles.

Compatible con agenda técnica

Diseñado para ingenieros y responsables de datos con carga operativa: entregas quincenales, sin clases en directo obligatorias.

Stack MLOps real

Trabajarás con Python, TensorFlow, PyTorch, MLflow y feature stores sobre casos industriales, no ejercicios académicos.

Casos reales de IA industrial

Datasets, pipelines MLflow y arquitecturas desplegadas en fabricantes, utilities e ingenierías europeas con modelos vivos.

En ICTESS el claustro reúne ingenieros y data scientists que operan IA en fabricantes, utilities y empresas de ingeniería. Cada trimestre los materiales se revisan contra proyectos reales en producción, frameworks de MLOps y el avance del AI Act europeo.

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Excelencia y compromiso en cada formación con ICTESS

En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.

VER FACULTADES

Objetivos del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

1

Identificar y priorizar casos de uso de IA industrial con criterios de valor, calidad de dato y madurez tecnológica, construyendo un roadmap sostenible para la organización.

2

Diseñar pipelines de datos y feature stores para entrenamiento y servicio de modelos, garantizando trazabilidad, versionado y reproducibilidad a lo largo del ciclo de vida.

3

Entrenar modelos en Python con TensorFlow y PyTorch sobre problemas industriales reales, seleccionando arquitecturas y validando con métricas representativas del proceso.

4

Desplegar modelos con MLOps, MLflow y estrategias edge AI, asegurando monitorización de drift, reentrenamiento y promoción segura entre entornos productivos.

5

Gobernar el ciclo de vida de modelos de IA industrial conforme al AI Act europeo, implantando explicabilidad, trazabilidad y protocolos de auditoría sobre cada versión.

Beneficios del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

Finalizar el Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería abre el salto a posiciones técnicas senior —IA Lead, arquitecto de datos industriales o responsable de transformación digital— en fabricantes, utilities e ingenierías.

  • Proyecto integrador defendible: saldrás con un caso de IA industrial completo, de dato a producción, utilizable en entrevistas y procesos internos.
  • Acceso a posiciones de alto valor: IA Lead, MLOps engineer o arquitecto de datos industriales son los roles naturales tras el programa.
  • Stack moderno dominado: Python, TensorFlow, PyTorch, MLflow y feature stores con criterio de selección y coste total de propiedad.
  • Visión OT-IT integrada: sabrás dialogar con mantenimiento, operaciones y TI sin perder rigor en datos, modelos ni seguridad industrial.
  • Cumplimiento AI Act: conocerás los requisitos de trazabilidad, explicabilidad y gobierno exigidos a sistemas de IA de riesgo industrial.
  • Red profesional activa: el claustro trabaja en fabricantes, utilities e ingenierías con despliegues reales de IA en producción continua.

Importancia del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

La inteligencia artificial ha pasado de prueba de concepto a infraestructura crítica de la industria: utilities, fabricantes y empresas de ingeniería despliegan modelos en cadena de valor y activos.

  • Escasez crítica de perfiles: faltan ingenieros capaces de unir dominio industrial con competencias de IA, Python y arquitectura de datos moderna.
  • Proyectos que fallan en producción: la mayoría de pilotos nunca escala por falta de MLOps, feature stores y cultura de calidad del dato.
  • Presión regulatoria y ética: AI Act europeo exige trazabilidad, explicabilidad y gobierno de modelos en sectores industriales regulados.
  • Edge AI como frontera: inferencia local en PLC, gateways y visión industrial abre casos de uso inviables con arquitectura cloud pura.
  • Retornos muy medibles: modelos bien desplegados reducen mermas, paradas y consumo energético con impacto directo en la cuenta de resultados.

Plan de estudios del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

El plan de estudios recorre la cadena completa de un proyecto de IA industrial: parte de la identificación del caso de uso y la captura de datos desde SCADA, historians y ERP, avanza por el diseño de features, el entrenamiento con Python, TensorFlow y PyTorch, y consolida el despliegue productivo con MLOps, feature stores y monitorización de drift en entornos reales.

Cada bloque entrega piezas del Proyecto Final: definición del caso de uso, dataset versionado, modelo entrenado con métricas, pipeline MLOps, plan de despliegue al edge y protocolo de gobierno conforme al AI Act. Las entregas reciben retroalimentación del tutor y de un claustro con experiencia real en fabricantes, utilities e ingenierías con modelos en producción.

Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería 2

Plan de estudios del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

Módulo 1. Fundamentos de inteligencia artificial
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a fundamentos de inteligencia artificial
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en fundamentos de inteligencia artificial
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a machine learning
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en machine learning
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a análisis de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en análisis de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a aplicaciones en ingeniería
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en aplicaciones en ingeniería
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a automatización inteligente
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en automatización inteligente
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a optimización de procesos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en optimización de procesos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a sistemas predictivos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en sistemas predictivos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a proyecto final
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en proyecto final

Requisitos del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

El diplomado se dirige a profesionales técnicos con base en ingeniería, datos o software que quieren asumir roles senior de IA aplicada al mundo industrial:

  • Ingenieros industriales, eléctricos o mecánicos que quieren incorporar IA a procesos productivos, activos energéticos o diseño asistido.
  • Data scientists y data engineers que buscan especializarse en el dominio industrial y dominar MLOps sobre sistemas físicos reales.
  • Responsables de transformación digital e I+D en fabricantes, utilities e ingenierías que lideran la adopción de IA en sus organizaciones.
  • Consultores y arquitectos de soluciones que diseñan proyectos de IA industrial para clientes finales e integradores tecnológicos.
Para postular a nuestro Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería , debes cumplir con los siguientes requisitos:
  • Documento de identidad
  • Curriculum vitae
  • Si eres estudiante, conocimientos equivalentes en el área del curso al que estas postulando.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ICTESS. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 20 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 750 horas de dedicación al estudio. Esta titulación de ICTESS no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso. Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.

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Proyecto Final del Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

El Proyecto Final consiste en un caso de IA industrial de extremo a extremo sobre un activo, proceso o producto real —propio del alumno o asignado por ICTESS—. Debe incluir definición del caso de uso, pipeline de datos versionado, entrenamiento con Python, TensorFlow o PyTorch, validación sobre datos representativos, plan de despliegue MLOps con MLflow, estrategia de monitorización y protocolo de gobierno conforme al AI Act europeo.

La defensa se realiza ante tribunal en formato comité de IA. Se evalúa la viabilidad del caso, la calidad del dato y la arquitectura, la solidez del modelo y su validación, y la capacidad del alumno para defender decisiones técnicas de arquitectura, despliegue y gobierno frente a preguntas directas del panel.

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Preguntas frecuentes sobre el Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería

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Se recomienda titulación universitaria en ingeniería, informática, física, matemáticas o áreas afines, y al menos 2-3 años de experiencia profesional. No es imprescindible haber trabajado antes con IA, pero sí familiaridad con Python y conceptos estadísticos básicos, que los dos primeros módulos repasan de forma aplicada al contexto industrial.
El diplomado de 6 meses se centra en la puesta en producción de IA industrial: datos, modelado, MLOps y despliegue edge. El máster de 1 año amplía el alcance a la arquitectura de datos industriales completa, casos avanzados en energía, mantenimiento e industria, y una capa directiva de gobierno del AI Act, estrategia y liderazgo técnico.
Es la opción recomendada. Cada entrega parcial se construye sobre un caso real del alumno —activo, proceso o producto—, lo que permite aplicar inmediatamente cada bloque y recibir retroalimentación específica del tutor. La confidencialidad queda garantizada por acuerdo firmado al inicio del programa para todos los datos compartidos.
Se trabaja principalmente con Python, TensorFlow y PyTorch para modelado, MLflow para gestión del ciclo de vida, feature stores tipo Feast, herramientas de orquestación como Airflow y despliegues en Docker y Kubernetes. También se introducen patrones edge AI con optimización de inferencia y cuantización sobre hardware industrial representativo.