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El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización, Diploma de Experto/a y Certificado de Formación del Profesorado.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de Grado, Licenciatura, Diplomatura, Ingeniería, Ingeniería Técnica, Arquitectura o Arquitectura Técnica. La dirección del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable de la citada dirección, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto/a Universitario/a. En estos supuestos para realizar la matrícula se deberá presentar un currículo vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.

Quien desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo, aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

Los/as candidatos/as tener una edad comprendida entre 25 y 64 años y acreditar que cumplen los requisitos académicos siguientes:

• Titulación Académica: Título de Grado en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, o áreas afines.Título de Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma o en Sistemas Electrónicos, entre otros.
• Experiencia Profesional:
Al menos 2 años de experiencia en roles relacionados con el desarrollo de software, como desarrollador/a de aplicaciones o ingeniero/a de datos.Experiencia previa en la gestión de proyectos tecnológicos, demostrando habilidades en la implementación de herramientas de inteligencia artificial.

Principales objetivos

Capacitar a los desarrolladores en el uso de IA avanzada, incluyendo Deep Learning y la creación de chatbots mediante RAG y LangChain. A través de talleres prácticos, mejorarán sus habilidades técnicas, aprendiendo a desarrollar aplicaciones colaborativas basadas en IA y a optimizar su flujo de trabajo en proyectos de software.

• Capacitar a desarrolladores en el uso de IA generativa para crear soluciones tecnológicas avanzadas.
• Aplicar técnicas de Deep Learning y prompting para mejorar la interacción con modelos de IA.
• Desarrollar aplicaciones inteligentes, incluyendo chatbots con RAG y 
• LangChain.
• Automatizar procesos del desarrollo de software para aumentar eficiencia y reducir tiempos. 

Resultados de aprendizaje

1. Identificar los principios fundamentales de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones en el desarrollo de software, reconociendo herramientas, modelos y marcos de trabajo actuales.
2. Explicar el funcionamiento de los modelos de lenguaje y los fundamentos del prompt engineering, analizando cómo las instrucciones afectan la calidad de las respuestas generadas por IA.
3. Aplicar técnicas de IA generativa para automatizar tareas de programación, como generación de código, documentación técnica y pruebas automatizadas, integrando herramientas y APIs especializadas.
4. Diseñar soluciones que integren IA generativa en entornos colaborativos o flujos de trabajo técnicos, mediante el desarrollo de asistentes inteligentes, integración de APIs o automatización de procesos.
5. Evaluar la precisión, pertinencia y ética del uso de la IA generativa en proyectos de software, valorando sus implicaciones legales, técnicas y organizacionales.
6. Analizar los resultados producidos por herramientas de IA generativa, interpretando su funcionamiento, limitaciones y oportunidades de mejora en contextos reales de desarrollo.
7. Capacidades ESCO relacionadas:
   • Identificar los principios fundamentales de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones en el desarrollo de software, reconociendo herramientas, modelos y marcos de trabajo actuales. Competencia ESCO: Knowledge of artificial intelligence URI: http://data.europa.eu/esco/skill/e465a154-93f7-4973-9ce1-31659fe16dd2
   • Explicar el funcionamiento de los modelos de lenguaje y los fundamentos del prompt engineering, analizando cómo las instrucciones afectan la calidad de las respuestas generadas por IA. Competencia ESCO: Understanding of machine learning URI:http://data.europa.eu/esco/skill/3a2d5b45-56e4-4f5a-a55a-4a4a65afdc43
   • Aplicar técnicas de IA generativa para automatizar tareas de programación, como generación de código, documentación técnica y pruebas automatizadas, integrando herramientas y APIs especializadas. Competencia ESCO: Manage process URI: http://data.europa.eu/esco/skill/3a2d5b45-56e4-4f5a-a55a-4a4a65afdc43
   • Diseñar soluciones que integren IA generativa en entornos colaborativos o flujos de trabajo técnicos, mediante el desarrollo de asistentes inteligentes, integración de APIs o automatización de procesos. Competencia ESCO: Designing solutions URI:http://data.europa.eu/esco/skill/0a295163-3e17-47ad-99ac-2b507ce30adb
   • Analizar los resultados producidos por herramientas de IA generativa, interpretando su funcionamiento, limitaciones y oportunidades de mejora en contextos reales de desarrollo.Competencia ESCO: Analyzing data URI http://data.europa.eu/esco/skill/97bd1c21-66b2-4b7e-ad0f-e3cda590e378

Perfiles de egreso

• Profesionales y estudiantes de la rama de desarrollo de software que deseen integrar la IA en sus proyectos.
• Programadores que buscan especializarse en aplicaciones prácticas de IA generativa.
• Equipos técnicos que trabajan en innovación y automatización de procesos.

Módulo 1: Fundamentos de la IA Generativa

• Evolución, funcionamiento y aplicaciones de los modelos generativos (GPT, Codex, etc.)
• Casos de uso en programación, automatización y ciencia de datos
• Desafíos legales y éticos en el uso profesional de la IA

Módulo 2: Prompt Engineering General

• Principios del diseño de prompts efectivos
• Tipos de prompts: estructurados, instructivos, secuenciales (chain-of-thought)
• Taller: cómo guiar a un modelo generativo hacia tareas específicas con precisión

Módulo 3: Prompt Engineering para Programadores

• Prompts especializados para generación y explicación de código
• Refactorización, documentación automática y solución de bugs usando IA
• Uso de ChatGPT y Codex para mejorar la productividad del desarrollo

Módulo 4: Entrenamiento de Algoritmos para Data Science

• Aplicación de IA generativa como asistente en proyectos de ciencia de datos
• Automatización de fases clave: exploración, limpieza, selección de variables y evaluación de modelos
• Ejercicios prácticos: generación de scripts y visualizaciones con prompts

Módulo 5: Plataformas Colaborativas y APIs

• Herramientas para integrar IA en entornos de colaboración (Microsoft Teams, Slack, Notion, etc.)
• Introducción al uso de APIs de OpenAI para automatizar procesos
• Creación de un chatbot o asistente técnico dentro de plataformas corporativas

 

La metodología seguida será la propia de la educación a distancia. El estudio de la microcredencial estará dirigido por las guías de estudio de cada módulo. En ellas el /la estudiante encontrará información relevante a cómo estudiar cada módulo haciendo uso del material obligatorio y complementario. El aprendizaje de esta microcredencial está basado en la resolución de problemas, ejercicios y trabajos prácticos, de esta manera el/la estudiante ejercitará, ensayará y pondrá en práctica conocimientos previos adquiridos tras la lectura del material obligatorio y recomendado y del material que el equipo docente ofrecerá a lo largo del curso para fijar, profundizar y ampliar los conceptos tratados en el curso. El/la estudiante contará con un entorno de trabajo colaborativo en la plataforma educativa de la UNED. Desde ella podrá establecer contacto con sus compañeros/as y tutores. Los tutores atenderán a los/las estudiantes a través de la plataforma educativa.

Duración: del lunes 1 de diciembre de 2025 al sábado 28 de febrero de 2026.

Dedicación: 50 horas.

Director/a

Directores adjuntos

Colaboradores externos

7.1 Material obligatorio

7.1.1 Material en Plataforma Virtual

• Bibliografía actualizada sobre inteligencia artificial generativa, marketing digital y ventas.
• Recursos interactivos y videos explicativos.
• Herramientas de software para implementar prácticas de IA.
• Casos de estudio y ejemplos prácticos relacionados con las aplicaciones de IA en derecho/legal

La microcredencial a la que da acceso la presente acción formativa es impartida en español, de forma virtual por las entidades Madrid Internet of Things Institute, S.L. (MIOTI Tech & Business School) y UNED entre los días 1 de diciembre de 2025 y 28 de febrero de 2026, siendo asimilable a un nivel MECU 5 correspondiente a Título de Técnico Superior de Formación Profesional, Artes Plásticas y Diseño o Deportivo. Certificado de Profesionalidad Nivel 3. Curso de Especialización de Grado Superior.

El logro resultante de la consecución de la microcredencial implica la acreditación de los siguientes resultados de aprendizaje y competencias asociadas:

La evaluación de los conocimientos y competencias adquiridos se realiza a través de una tarea puntuable llevada a cabo de forma virtual, siendo la supervisión y verificación del estudiantado matriculado supervisada en línea con verificación de la identidad.

El curso proporciona conocimientos técnicos y prácticos para implementar soluciones avanzadas basadas en IA, incluyendo técnicas de aprendizaje profundo, diseño de prompts efectivos, integración con plataformas como OpenAI y el desarrollo de chatbots inteligentes mediante tecnologías como RAG y LangChain.

Siguiendo los parámetros de la metodología de la educación a distancia y de acuerdo con la ORDEN 1406/2015, de 18 de mayo, de la Consejería de Educación, Juventud y Deporte, por la que se regulan en la Comunidad de Madrid las enseñanzas de Formación Profesional en régimen a distancia, el curso adoptará las siguientes modalidades de atención al alumnado:

Los/las estudiantes tendrán a su disposición un chatbot, foro y atención por email de la coordinación académica: staff@faculty.mioti.es. En las sesiones livestreaming, atención directa del profesor.

Tutor: Diego García Morate 

Horario de atención: 9:00 a 18:00 

E-mail: staff@faculty.mioti.es 

Teléfono: 606426122

Actividades prácticas por cada uno de los módulos:

• Para los módulos tipo taller (mínimo dos challenges)
• En los módulos más teóricos las actividades serán tipo test / juego.
• Estas actividades se subirán a la plataforma y se corregirán por el tutor de cada asignatura.
• Existirá un plazo de entrega estipulado, en el caso de no cumplirse puede que la nota máxima sea diferente.

11.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: descuentos@fundacion.uned.es.

Del 20 de octubre al 2 de noviembre de 2025.

Información de matrícula:

Fundación UNED

C/ Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania, 9ª planta

28003 Madrid

Teléfonos: +34913867275/1592

lvillacorta@fundacion.uned.es

ATENCIÓN!!

En  el momento de realización de la solicitud de matrícula  debe marcar la subvención Fondos del plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Componente 21 Microcredenciales, de forma que, aunque el precio de la matricula del curso es 426.22 € solo se le cobrará 30% del importe la de matricula, es decir 127.87 €.

Negociado de Institucionales.