Programa Académico del Máster en IA
- Introducción a Cloud Computing (AWS, Azure, Google Cloud).
- Modelo de consumo Cloud (pago por uso)
- Modelos de Servicio y Despliegue (IaaS, PaaS, SaaS).
- Arquitectura de Servicios Escalables y Distribuidos.
- Seguridad y Compliance en la Nube.
- Herramientas de Gestión y Automatización (Terraform, Ansible).
- Descripción General y Objetivos
- Historia y Evolución
- Regiones, Geografías y Zonas de disponibilidad
- Servicios Principales
- Modelo de Precios y Facturación
- Calculadora de precios de Azure
- Gestión de Servicios
- Monitorización y Registro
- Automatización y Orquestación
- Seguridad y Gestión de Identidades
- Introducción a Kubernetes
- Componentes principales
- Despliegue y gestión de aplicaciones
- Redes y servicios
- Monitorización y Logging
- Principales servicios gestionados
- Introducción a CI/CD y DevOps
- Control de versiones
- Infraestructura como código (IaC)
- Gestión de configuración (CaC)
- Implementación de Modelos de IA en la Nube (Amazon SageMaker, Azure ML).
- Contenedores y Microservicios: Docker y Kubernetes.
- Serverless Computing: Conceptos, beneficios y aplicaciones en IA.
- Optimización de Modelos en Entornos Cloud.
- Procesamiento de Datos en Tiempo Real y Arquitecturas Distribuidas.
- FinOps: Introducción, Principios Básicos, Optimizaciones.
- Ética en IA: Identificación y Mitigación de Sesgos.
- Seguridad en Sistemas de IA y Cloud: Protección y Resiliencia.
- Compliance y Regulaciones Internacionales (GDPR, CCPA).
- Gobernanza de Datos: Prácticas Responsables y Transparencia.
Tras la culminación de los módulos se inicia la elaboración del TFM. En este trabajo el alumno deberá poner en práctica al menos uno de los temas vistos a lo largo del curso académico. El documento es de carácter académico y está pensado para evidenciar el logro de los objetivos del Máster.
- Cada estudiante tendrá un tutor que lo guiará en la elaboración de su trabajo de fin de Máster.
- Cada alumno tendrá 15 minutos para la defensa de su trabajo de investigación con un jurado asignado por el director del Máster.