Microcredencial en Fundamentos de Machine Learning
¿Qué es la Microcredencial en Fundamentos de Machine Learning?
La Microcredencial en Fundamentos de Machine Learning proporciona una formación sólida, tanto teórica como práctica, en las técnicas esenciales del aprendizaje automático aplicadas a la ingeniería y la industria. Diseñada para estudiantes y profesionales que desean iniciarse o consolidar sus competencias en inteligencia artificial, esta microcredencial permite comprender, implementar y analizar algoritmos que extraen valor de los datos y optimizan procesos complejos.
Impartida en español y en modalidad presencial en el campus de Alberto Aguilera, esta formación intensiva de 60 horas (6 ECTS) introduce los principales algoritmos de clasificación, regresión, aprendizaje no supervisado y análisis de series temporales, mediante herramientas de programación como Python, Scikit-Learn y PyTorch.
Una experiencia formativa clave para posicionarse a la vanguardia de la transformación digital industrial.
- FacultadIngeniería (Comillas ICAI)
- IdiomasEspañol
- CertificaciónTítulos propios
- ModalidadPresencial
- Duración60 horas (6 ECTS)
- Fecha de inicio22/06/2026
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¿Por qué estudiar la Microcredencial?
El aprendizaje automático se ha convertido en una de las tecnologías más disruptivas en sectores como la industria inteligente, la energía, la salud o las finanzas. Esta microcredencial, ofrecida por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería - ICAI, responde a la necesidad de formar perfiles técnicos capaces de aplicar soluciones de Machine Learning en entornos reales.
Este programa destaca por:
- Formación aplicada: Implementación de algoritmos reales en Python desde el primer día.
- Visión completa: Desde fundamentos matemáticos hasta aplicaciones prácticas industriales.
- Aprendizaje actualizado: Contenidos alineados con las demandas del mercado y tecnologías emergentes.
- Profesorado experto: Docentes del Máster en Industria Inteligente, Big Data y Ciberseguridad, junto a profesionales del sector.
- Enfoque integral: Técnicas de clasificación, regresión, clustering, reducción de dimensionalidad y predicción temporal.
Una oportunidad única para adquirir competencias técnicas diferenciales en el campo de la inteligencia artificial aplicada.
Metodología
La Microcredencial en Fundamentos de Machine Learning combina sesiones teóricas dinámicas, laboratorios prácticos con herramientas reales y ejercicios tipo hackathon que simulan problemas industriales actuales.
Durante el curso, los estudiantes:
- Comprenderán los fundamentos y tipos de aprendizaje automático.
- Programarán modelos en Python utilizando librerías de referencia.
- Aplicarán técnicas como regularización, validación cruzada y selección de modelos.
- Resolverán problemas reales de clasificación, regresión y análisis de series temporales.
Evaluación:
- Examen escrito/test: 50%
- Evaluación del trabajo práctico en laboratorio: 50%
La calificación final será única, global y numérica, reflejando tanto el dominio teórico como práctico.
Plan de estudios
Plan de estudios
Microcredencial en Fundamentos de Machine Learning / MC-FML 25
Semestre 1; Semestre 2; Verano
Créditos
Fundamentos de Machine Learning
6.0 ECTS
Proceso de admisión
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Rellena el formulario con tus datos y aporta los documentos acreditativos del cumplimiento de los requisitos de acceso.
Validación
Secretaría General revisará la documentación y se te comunicará la validación.
Entrevista
Los candidatos realizarán las entrevistas de acceso.
Resolución
Te comunicaremos si has sido admitido.
Matriculación
Serás oficialmente un estudiante de Comillas.
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Comillas ICAI
Calle Alberto Aguilera, 25.
La tradición de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (Comillas ICAI) en la formación de ingenieros comienza en Madrid en 1908. En la actualidad, Comillas ICAI es una escuela politécnica cuya actividad académica se centra en Ingeniería Industrial y de Telecomunicación.
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Preguntas frecuentes
Debido a que los estudios de Comillas tienen una alta demanda y a que las plazas están limitadas, hay que seleccionar a los mejores candidatos con pruebas de admisión.
Cada clase tiene su tutor, cuya función es integrar al alumno en el grupo y prestar atención a su adecuado rendimiento académico. Además, en Comillas el sistema docente se distingue, entre otras características, por la atención personalizada y la relación fluida y permanente entre profesores y alumnos.
El sistema de enseñanza de Comillas está especialmente orientado a la relación con la realidad de las empresas, instituciones y organismos y del ejercicio profesional. El Servicio de Orientación en Carreras Profesionales, Prácticas y Empleo (OPE) se encarga de facilitar a los alumnos la realización de prácticas relacionadas con sus estudios para enriquecer su formación. En el curso 2022-23, se gestionaron 7.101 prácticas de alumnos en empresas.
El Servicio de Orientación en Carreras Profesionales, Prácticas y Empleo (OPE) es el servicio de la universidad dedicado a informar, orientar y colaborar en la inserción en el mercado laboral de los recién titulados o en la proyección de la carrera profesional de egresados de Comillas, para ello dispone de una herramienta on-line que pone en relación directamente a los candidatos con 8.302 empresas con las que Comillas mantiene relación. Durante el curso 2022-23 se gestionaron 1.542 ofertas de empleo. Del total de titulados de la promoción 2021, el 92% está ocupado, bien trabajando o ampliando estudios, en los seis meses siguientes a la terminación de sus estudios.