958 050 205
100% Online
12 Meses
Flexibilidad horaria
2295€
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿Quién puede acceder al master?
El máster IA en Creatividad: Música, Arte y Diseño está dirigido a artistas, músicos, diseñadores gráficos e industriales, desarrolladores de videojuegos, profesionales de la publicidad, productores audiovisuales, estudiantes de Bellas Artes, comunicación y tecnología, y cualquiera interesado en explorar las sinergias entre la inteligencia artificial y los procesos creativos.
Objetivos
- Comprender los fundamentos de la IA aplicada a la creatividad.
- Explorar herramientas de IA para composición musical y generación artística.
- Desarrollar diseños innovadores con asistencia de algoritmos.
- Analizar el impacto de la IA en la propiedad intelectual y el arte.
- Integrar la IA en flujos de trabajo creativos de música, arte y diseño.
- Fomentar la experimentación y la innovación con tecnologías de IA.
Salidas Profesionales
Las principales salidas profesionales incluyen roles como artista digital con IA, compositor musical asistido por IA, diseñador de experiencias interactivas o desarrollador de herramientas creativas con IA. El máster IA en Creatividad: Música, Arte y Diseño abre puertas en estudios de diseño, agencias de publicidad, departamentos de I+D y como creador independiente.
Temario del Máster en IA en Creatividad: Música, Arte y Diseño + 60 Créditos ECTS
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE IA PARA LA CREATIVIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA IA GENERATIVA: MODELOS, ALGORITMOS Y APLICACIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA PARA LA GENERACIÓN CREATIVA: PROBABILIDAD, ÁLGEBRA LINEAL Y OPTIMIZACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING FUNDAMENTALES PARA LA CREATIVIDAD: REGRESIÓN, CLASIFICACIÓN, CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING PARA LA GENERACIÓN DE CONTENIDO
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS Y FRAMEWORKS DE IA GENERATIVA: TENSORFLOW, PYTORCH Y BIBLIOTECAS ESPECÍFICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ÉTICA Y SESGOS EN LA IA GENERATIVA
MÓDULO 2. REPRESENTACIÓN Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS CREATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. REPRESENTACIÓN NUMÉRICA DE LA MÚSICA Y EL SONIDO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. REPRESENTACIÓN DE IMÁGENES, GRÁFICOS Y MODELOS 3D
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DE TEXTO PARA LA CREACIÓN NARRATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE PREPROCESAMIENTO Y NORMALIZACIÓN DE DATOS MULTIMEDIA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS Y APRENDIZAJE DE EMBEDDINGS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE GRANDES CONJUNTOS DE DATOS CREATIVOS
MÓDULO 3. REDES NEURONALES Y ARQUITECTURAS CLÁSICAS EN CREATIVIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. REDES NEURONALES RECURRENTES (RNNS) PARA SECUENCIAS TEMPORALES
UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNNS) EN VISIÓN CREATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. AUTOENCODERS PARA COMPRESIÓN Y GENERACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES GENERATIVAS ADVERSARIAS (GANS): FUNDAMENTOS Y TIPOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. AUTOENCODERS VARIACIONALES (VAES) PARA ESPACIOS LATENTES CREATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ARQUITECTURAS HÍBRIDAS Y AVANZADAS EN GENERACIÓN
MÓDULO 4. TRANSFORMERS Y MODELOS DE ATENCIÓN EN IA CREATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA ARQUITECTURA TRANSFORMER Y MECANISMOS DE ATENCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TRANSFORMERS EN LA GENERACIÓN MUSICAL Y DE AUDIO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TRANSFORMERS EN LA GENERACIÓN DE IMÁGENES Y DISEÑO
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS PRE-ENTRENADOS (GPT, CLIP) PARA APLICACIONES CREATIVAS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GENERACIÓN MULTIMODAL Y ATENCIÓN CRUZADA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FINE-TUNING Y PERSONALIZACIÓN DE MODELOS TRANSFORMERS
MÓDULO 5. TÉCNICAS AVANZADAS DE IA PARA MÚSICA Y SONIDO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMPOSICIÓN ALGORÍTMICA Y GENERACIÓN MUSICAL AVANZADA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SÍNTESIS DE SONIDO Y VOZ NEURONAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SEPARACIÓN DE FUENTES Y MEJORA DE AUDIO CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS MUSICAL PROFUNDO ASISTIDO POR IA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTERACCIÓN Y CO-CREACIÓN HUMANO-COMPUTADORA EN MÚSICA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. APLICACIONES DE IA EN PRODUCCIÓN Y POSTPRODUCCIÓN MUSICAL
MÓDULO 6. TÉCNICAS AVANZADAS DE IA PARA ARTE Y DISEÑO VISUAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. TRANSFERENCIA DE ESTILO NEURONAL Y MANIPULACIÓN ARTÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GENERACIÓN DE ARTE VISUAL CON MODELOS GENERATIVOS AVANZADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISEÑO GENERATIVO ASISTIDO POR IA EN DIVERSAS DISCIPLINAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELADO 3D Y CREACIÓN DE ENTORNOS VIRTUALES CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EDICIÓN Y MANIPULACIÓN DE IMÁGENES Y VÍDEOS CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTERFACES INTUITIVAS PARA LA CREACIÓN ARTÍSTICA CON IA
MÓDULO 7. COLABORACIÓN HUMANO-IA EN PROCESOS CREATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PARADIGMAS DE COLABORACIÓN: IA COMO HERRAMIENTA Y CO-CREADOR
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISEÑO DE EXPERIENCIAS DE INTERACCIÓN HUMANO-IA CREATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIÓN Y MÉTRICAS DE LA CREATIVIDAD GENERADA POR IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODOS DE CONTROL Y MANIPULACIÓN DE SALIDAS DE IA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. NUEVOS ROLES Y HABILIDADES PARA ARTISTAS Y DISEÑADORES
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA CO-CREACIÓN Y LA INNOVACIÓN EN LA IA
MÓDULO 8. ASPECTOS ÉTICOS, LEGALES Y CULTURALES DE LA IA CREATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PROPIEDAD INTELECTUAL Y DERECHOS DE AUTOR EN IA GENERATIVA
- ¿Qué es la propiedad intelectual en el contexto de la IA generativa?
- Derechos de autor: conceptos esenciales para entender la creación digital
- Datos de entrenamiento: licencias, límites y uso responsable
- Autoría y originalidad en obras generadas por IA
- Derechos sobre las obras generadas
- Riesgos legales: plagio, apropiación y uso indebido de contenido
- Buenas prácticas y licencias abiertas para crear con IA
- Futuro legal y ético de la creatividad algorítmica
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SESGOS, DISCRIMINACIÓN Y DIVERSIDAD EN LA IA CREATIVA
- ¿Qué son los sesgos algorítmicos en la IA creativa?
- ¿Cómo se originan los sesgos en los modelos generativos?
- Impacto de los sesgos en la representación visual y textual
- Discriminación algorítmica: cuándo la IA perjudica a personas o colectivos
- Diversidad cultural y representación inclusiva en la IA creativa
- ¿Cómo detectar sesgos y discriminación en los resultados generados?
- Responsabilidad ética del creador en la era de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. AUTENTICIDAD PARA COMPRESIÓN Y GENERACIÓN DE DATOS
- ¿Qué es un autoencoder?
- Arquitectura básica: encoder y decoder
- El espacio latente: el corazón del autoencoder
- Proceso de entrenamiento y función de pérdida
- Limitaciones de los autoencoders tradicionales
- Variational Autoencoders (VAE): una evolución clave
- Aplicaciones creativas de los autoencoders
- Desafíos y consideraciones éticas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. IMPACTO SOCIAL Y ECONÓMICO DE LA IA EN LAS INDUSTRIAS CULTURALES
- Transformación de la creatividad y los procesos de producción cultural
- Nuevos modelos de negocio y reconfiguración de la cadena de valor
- Impacto en los perfiles profesionales y en las condiciones laborales
- IA y diversidad cultural: riesgos de sesgo y representación
- Cambios en los patrones de consumo y en la mediación algorítmica
- Desafíos legales: autoría, propiedad intelectual y uso de datos
- Emergencia de nuevos mercados y oportunidades económicas
- Sostenibilidad, gobernanza y responsabilidad en el ecosistema cultural impulsado por IA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GOBERNANZA Y REGULACIÓN DE SISTEMAS DE IA CREATIVOS
- Principios éticos fundamentales para la gobernanza de la IA creativa
- Marcos regulatorios internacionales aplicables a la IA creativa
- Autoría y propiedad intelectual en obras generadas por IA
- Protección de datos y privacidad en sistemas generativos
- Supervisión humana y responsabilidad en la toma de decisiones algorítmicas
- Transparencia y explicabilidad en sistemas de IA creativa
- Participación democrática y papel de los actores culturales en la gobernanza
- Hacia un modelo sostenible y equilibrado de gobernanza de la IA creativa
UNIDAD DIDÁCTICA 6. IMPLICACIONES FILOSÓFICAS Y ESTÉTICAS DEL ARTE Y LA MÚSICA GENERADOS POR IA
- Autoría en el arte y la música generados por IA
- Originalidad y reutilización de patrones creativos
- Estética de lo artificial en la producción automatizada
- Emoción y expresividad en obras creadas por IA
- Percepción y valoración del arte en contextos digitales
- Límites filosóficos de la creatividad artificial
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación del Máster en IA en Creatividad: Música, Arte y Diseño + 60 Créditos ECTS
Titulación de Máster en IA en Creatividad: Música, Arte y Diseño con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo
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