Esta página web usa cookies

El sitio web de la Fundació Politècnica de Catalunya utiliza cookies propias y de terceros para mejorar la experiencia de navegación y con fines estadísticos. Para obtener más información sobre las cookies puede consultar la política de cookies.

Configurar cookies
Permitir todas las cookies
Campus
MY_TECH_SPACE


Entrar
Campus en mantenimiento
Usuario y/o clave incorrectos
No tienes ningún entorno activo
Tu acceso ha sido restringido. Consulta con el departamento de administración
Por problemas técnicos el campus virtual es inaccesible. Estamos trabajando para solucionarlo. Disculpa las molestias.
No tienes autorización para realizar esta llamada. Puedes consultar en webmaster.fpc@fpc.upc.edu
Ha superado el número máximo de intentos. Su usuario está bloqueado temporalmente. Vuelve a acceder dentro de un rato.
Tienes que introducir el usuario del campus no un correo electrónico
Tienes que realizar la verificación para comprobar que no eres un robot.
Inicio   >  Másteres y posgrados  >  Formación  >  Posgrado Microcredencial en Inteligencia Artificial aplicada al Transporte y a la Logística
¡Te asesoramos! Solicita información o la admisión
  • discount

    ÚLTIMA EDICIÓN DEL POSGRADO CON ESTAS CONDICIONES. ¡Infórmate!

  • discount

    Financiado por el Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible en el marco del Plan de Recuperación Next Generation EU. ¡Consulta toda la oferta!

Presentación

Edición
4ª Edición
Créditos
15 ECTS (125 horas lectivas)
Tipo
Microcredencial
Modalidad
Semipresencial
Las sesiones presenciales se podrán realizar simultáneamente tanto en persona como en el aula virtual, dando a los participantes la flexibilidad de elegir la opción que mejor se adapte a sus necesidades.
Idioma de impartición
Español
Precio
2.600€ 500€(Financiado por el Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible en el marco del Plan de Recuperación Next Generation EU. ¡Consulta toda la oferta!
)
Observaciones pago de la matrícula y campaña 0,7%
Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 06/05/2025
Fecha de fin: 11/11/2025
Horario
Martes: 18:00 a 21:00
Viernes: 16:00 a 20:00
Lugar de realización
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
C/ Jordi Girona, 1-3
Barcelona
¿Por qué este posgrado microcredencial?

Actualmente, la inteligencia artificial resulta clave para la modernización y mejora del transporte y la logística. Además, la combinación integrada de robótica, IoT, IA, ciencia de datos, ingeniería de datos, tecnologías en la nube y procesamiento de alto rendimiento configura un escenario complejo de transformación digital que debe resolver los desafíos que la globalización plantea en el sector logístico.

Desde la predicción de la demanda hasta los problemas de transporte multicanal y de última milla, toda la problemática ligada a la cadena de suministro, la gestión inteligente de almacenes, la inspección inteligente de mercancías, son algunos de los desafíos en los que la inteligencia artificial puede aportar mejoras sustanciales y grandes beneficios para el ámbito de la logística.

Este estudio forma parte de las acciones formativas financiadas por el Ministerio de Transportes y Movilidad sostenible, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea - Next Generation EU. Esta ayuda tiene como objetivo la realización de cursos de formación para la capacitación digital y sostenibilidad en el ámbito del transporte y la movilidad.

Los participantes en este estudio deben ser ciudadanos de un Estado miembro de la Unión Europea o de otro Estado parte en el Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo y Suiza, o tener autorización de permanencia o residencia en el territorio español.

Para más información sobre las prioridades políticas de la UE, puede visitar el siguiente enlace: Prioridades políticas de la UE.

Impulsado por:
  • Ministerio de transportes y movilidad sostenible
  • Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Gobierno de España
  • Unión Europea. NextGenerationEU
Objetivos
  • Introducir los principales contenidos en inteligencia artificial y sus aplicaciones en el ámbito de la logística.
  • Comprender los conceptos de transformación digital, logística, industria 4.0, cadena de suministro, inteligencia artificial, ciencia de datos, sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones y automatización, y saber integrarlos en el contexto general de la transformación digital en el ámbito de la logística.
  • Distinguir los conceptos de ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data, y comprender los principales métodos de aprendizaje automático.
  • Aprender a aplicar estos principales métodos en los principales ámbitos de la logística (transporte, movilidad, infraestructuras críticas, cadena de suministro, simbiosis industrial, etcétera).
  • Adquirir recursos para aplicar la perspectiva de los ODS y la agenda 2030 (ética, brecha digital y sostenibilidad) a las aplicaciones de la IA en logística.
¿A quién va dirigido?

- Graduados universitarios del ámbito científico-técnico.

- Personas que han cursado el bachillerato científico-técnico.

- Personas que han cursado un Ciclo Formativo de Grado Superior (familias de ámbito tecnológico) con experiencia profesional.

- Profesionales del transporte, logística y/o infraestructuras y otros sectores.

- Los participantes de las acciones formativas subvencionadas deberán ser ciudadanos de un Estado miembro de la Unión Europea o de otro Estado parte en el Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo y de Suiza o tener autorización para permanecer o residir en territorio español.

Se requieren conocimientos en programación (R, Python, C o similar) para un mejor aprovechamiento del curso.

Los alumnos deberán traer un ordenador portátil a las sesiones.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
5 ECTS 40h
+
Semipresencial
Introducción a la Inteligencia Artificial y Transformación Digital en Logística

- Digitalización y transformación digital.

- Industria 4.0.

- Reducción de los riesgos de seguridad derivados de la digitalización y la automatización.

- Inteligencia artificial.

- Ciencia de datos y Big Data.

- Machine learning.

- Aprendizaje supervisado.

5 ECTS 40h
+
Semipresencial
Métodos Avanzados de Inteligencia Artificial en Logística

- Introducción.

- Aplicaciones.

- Smart cities e infraestructuras inteligentes.

- Mantenimiento predictivo.

- Sistemas de digitalización para la toma de decisiones en situaciones críticas.

- Sistemas inteligentes de gestión del medio.

- La digitalización como medio para la reducción y gestión de los residuos.

- Reducción de la brecha digital.

- Dimensiones éticas y políticas de la digitalización y de la inteligencia artificial.

5 ECTS 45h
+
Semipresencial
Proyecto de Aplicación Inteligente al Sector Logístico
Titulación
Título de posgrado en Inteligencia Artificial aplicada al Transporte y a la Logística, expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud de lo establecido en el art. 7.1 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario, y el art. 36 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y el procedimiento de aseguramiento de su calidad. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria previa oficial. En caso contrario, el estudiante recibirá un certificado de aprovechamiento del programa superior expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. Los estudios de formación permanente de la Universitat Politècnica de Catalunya se aprueban anualmente por el Consell de Govern de la Universitat. (Ver datos que constan en el certificado).

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiantado y la consecución de las competencias necesarias.

Se llevarán a cabo clases magistrales presenciales combinadas con clases invertidas, videos pregrabados con actividades posteriores y trabajos en grupo con datos reales.

Se utilizará de forma bastante intensiva el aprendizaje basado en casos y el aprendizaje a partir de la realización de un proyecto de envergadura realista a lo largo del curso y a desarrollar en equipos.



Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Estudio de casos
Se presentan situaciones reales o hipotéticas en las que los estudiantes, de forma plenamente participativa y práctica, analizan la situación, plantean las diferentes hipótesis y comparten sus propias conclusiones.
Aprendizaje basado en problemas (ABP)
Metodología de aprendizaje activo que permite que el estudiante se involucre desde un inicio y adquiera los conocimientos y habilidades a través del planteamiento y la resolución de situaciones o problemas complejos.
Flipped classroom
Se trabajan los contenidos de forma previa a las clases presenciales. En el aula se llevan a cabo sesiones prácticas que permiten entender y aplicar los conceptos sobre casos reales, ampliando los conocimientos con detalles más técnicos y especializados.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Elaboración de trabajos
Estudios sobre una temática determinada, individual o grupal, en los que se evalúa la calidad y profundidad de los trabajos, entre otros aspectos.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space el estudiantado podrá visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
El estudiantado de este posgrado microcredencial tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Gibert Oliveras, Karina
    info
    Ver perfil en futur.upc
    Doctora en Informática y catedrática de ciencia de datos e inteligencia artificial de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Directora y co-fundadora del Centro de Investigación Intelligent Data Science & Artificial Intelligence (IDEAI-UPC). Decana del Colegio Oficial de Ingeniería Informática de Cataluña.
    Hace docencia en Estadística Multivariante y Ciencia de los datos, Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Ética de la IA, Sostenibilidad en grados y másteres de la UPC y sus programas de doctorado asociados. También realiza formación profesionalizadora en Industria 4.0, transformación digital y eHealth en UPC School entre otros. Asesora de los gobiernos catalán, español y la Comisión Europea en temas de ética de la IA y transformación digital.
  • Angerri Torredeflot, Xavier
    info
    Ver perfil en futur.upc
    Graduado en Estadística por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y Doctorado por la UPC con la tesis doctoral "Metodología integral de perfilado rápido inteligente e interpretable por el apoyo a la toma de decisiones complejas (MIPRI2D)". Analista de datos en la consultora Stefanini. Docente del Departamento de Estadística e Investigación operativa de la UPC. Anteriormente, también ha ejercido docencia en el departamento de Economía Aplicada, Estadística y Econometría de la UB. Actualmente, personal investigador del grupo de investigación IDEAI-UPC.
Profesorado
  • Alvarez Napagao, Sergio
    info

    Doctor en Inteligencia Artificial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y Máster en Comunicación Científica (IDEC-UPF). Actualmente, es profesor lector de la UPC para los grados de Inteligencia Artificial e Ingeniería Informática y es investigador en el Barcelona Supercomputing Center. Combina años de investigación en la universidad con experiencia en empresas como ThoughtWorks y Sky TV. También es director de fotografía y ha trabajado en diversas obras, incluyendo el cortometraje My Word de Carme Puche (2023) realizado con IA y que ha sido seleccionado en diversos festivales.
  • Angerri Torredeflot, Xavier
    info
    Ver perfil en futur.upc
    Graduado en Estadística por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y Doctorado por la UPC con la tesis doctoral "Metodología integral de perfilado rápido inteligente e interpretable por el apoyo a la toma de decisiones complejas (MIPRI2D)". Analista de datos en la consultora Stefanini. Docente del Departamento de Estadística e Investigación operativa de la UPC. Anteriormente, también ha ejercido docencia en el departamento de Economía Aplicada, Estadística y Econometría de la UB. Actualmente, personal investigador del grupo de investigación IDEAI-UPC.
  • Coca Cantos, Alicia
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Licenciada en Informática por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB). Con más de 30 años de experiencia en sistemas críticos y producción en el sector del transporte: redes de comunicaciones, gestión y control de tráfico, información al cliente y sistemas de ticketing. En la actualidad, es responsable del área de Tecnologías de Negocio en Ferrocarriles de la Generalidad de Cataluña, abarcando las áreas de diseño, ingeniería y gestión de los sistemas informáticos que soportan la explotación ferroviaria, la gestión del servicio y los centros de mando centralizado.
  • Conesa Santamaria, Pilar
    info

    Licenciada en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), MBA Executive por el IESE Business School y la European School of Management and Technology. Fundadora y directora de Anteverti, empresa que asesora organizaciones en estrategia y procesos de cambio, innovando y utilizando nuevas tecnologías. También es directora del Smart Cities World Congress. Ha desarrollado funciones directivas en empresas como T-Systems, en el Ayuntamiento de Barcelona y en los Juegos Olímpicos de Barcelona'92.
  • Copado Méndez, Pedro Jesús
    info
    Ver perfil en futur.upc
    Ingeniero en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Computación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Doctor en Ingeniería de Sistemas de Procesos por la Universitat Rovira i Virgili (URV). Experiencia de más de 10 años en proyectos y publicaciones relacionados con la cadena de suministro, transporte, marketing y planificación industrial. Actualmente, postdoctoral en el grupo SOCO-IDEAI del departamento de ciencias de computación en la UPC.
  • Daussà Pastor, Raül
    info

    Experto en sostenibilidad urbana, protección ambiental, cambio climático y diplomacia con más de 20 años de experiencia internacional en consultoría, gestión de proyectos y desarrollo de negocios. Desde 2023, es el director de Consultoría en Anteverti. Con una sólida formación en ingeniería, un máster en comunicación científica y un amplio conocimiento en economía circular, ha trabajado para la ONU, la Organización para la Seguridad y la Cooperación en Europa y la consultoría Ramboll, acompañando y capacitando a gobiernos nacionales y ciudades.
  • Escolano Peinado, Carlos
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctor en informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y máster en Inteligencia Artificial por la UPC. Actualmente es investigador en el Departamento de Teoría de la Señal y las Comunicaciones de la UPC y en el Barcelona Supercomputing Center (BSC), así como profesor asociado en el departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Su área de experiencia es el procesado del lenguaje natural, especialmente la traducción automática multilingüe con redes neuronales.
  • Espinosa Garcés, Monica
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Ingeniera Superior en Informática por la Universidad de Zaragoza (UNIZAR). Máster en Business Administration por ESADE Business School. Especialización en gestión de proyectos y portafolios tecnológica (Berkeley - University of California, Stanford University). Actualmente, trabaja en la Agencia de Ciberseguridad de Cataluña en la Dirección de Gestión de Fondos. Cuenta con una experiencia de más de 25 años en empresas tecnológicas, organismos internacionales (INTERPOL, ONU) y entidades públicas en EMEA, América, norte de África y Asia en iniciativas de seguridad y ciberseguridad.
  • Fonseca Casas, Pau
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor de la UPC donde imparte docencia en el área de Simulación, el tratamiento de datos, la Investigación Operativa y la Estadística. Es Responsable del área de Simulación Medioambiental del inLab FIB de la UPC liderando proyectos de simulación vinculados principalmente a áreas industriales y medioambientales. Es miembro de la Comisión Industria 4.0 de Ingenieros de Cataluña (www.comissioindustria40.cat).
  • Gibert Oliveras, Karina
    info
    Ver perfil en futur.upc
    Doctora en Informática y catedrática de ciencia de datos e inteligencia artificial de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Directora y co-fundadora del Centro de Investigación Intelligent Data Science & Artificial Intelligence (IDEAI-UPC). Decana del Colegio Oficial de Ingeniería Informática de Cataluña.
    Hace docencia en Estadística Multivariante y Ciencia de los datos, Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Ética de la IA, Sostenibilidad en grados y másteres de la UPC y sus programas de doctorado asociados. También realiza formación profesionalizadora en Industria 4.0, transformación digital y eHealth en UPC School entre otros. Asesora de los gobiernos catalán, español y la Comisión Europea en temas de ética de la IA y transformación digital.
  • Grimalt Falco, Catalina Maria
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Licenciada en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), PDD por el IESE Business School. Subdirectora general de Organización y Recursos Internos de la Autoridad Portuaria de Barcelona y directora general de Fundación Barcelona Port Innovation. Actualmente, consejera de Portic Barcelona S.A., el Puerto Community System del Puerto de Barcelona, en el que participa desde su creación.
  • König, Caroline
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctora en Inteligencia Artificial e Ingeniera Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Actualmente, es profesora en el departamento de ciencias de computación de la UPC. Acumula una experiencia de más de 10 años en empresas de desarrollo de software e investigación en el área de inteligencia artificial.
  • Martin Torres, Pablo Agustin
    info

    Máster en Matemáticas en la Freie Universität Berlin. Actualmente, trabaja como ingeniero de IA en el Centro de Supercomputación de Barcelona, centrándose en la explicabilidad, el desaprendizaje automático, el aprendizaje automático con preservación de la privacidad y los modelos básicos. Experiencia previa como investigador en el grupo de Geometría Discreta y Combinatoria Topológica de la FU-Berlín e ingeniero en datos NTT.
  • Martins Carrer, Tatiane
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Arquitecta Urbanista por la Universidad de Franca, Brazil. Máster en Medio Ambiente Urbano y Sostenibilidad por la UPC School y en Urbanismo por la Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Actúa como Consultora Senior en Ciudades Inteligentes e Innovación Urbana en Anteverti. Acumula experiencia en procesos de transformación urbana desde el Ayuntamiento de Barcelona y el de Rio de Janeiro. Fue project manager del Estadio Olímpico de los Juegos Rio2016. Fue profesora y coordinadora del Máster en Design de Espacios del Instituto Europeo de Design (IED Rio).
  • Montero Mercadé, Lídia
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctora en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Licenciada en Informática por la FIB-UPC. Profesora Titular de Estadística e Investigación Operativa de la UPC desde el 1998. Docente en el Máster de Supply Chain, Transport and Mobility de la UPC. Consultora Senior a Advanced Logistics Group (SANO). Experiencia de más de 25 años en simulación y modelización de problemas en redes de transporte público y privado. Transporte analytics (data science aplicada a datos de movilidad y transporte) y modelización de demanda de transporte. Colaboradora con el inLab-UPC.
  • Morros Rubió, Josep Ramon
    info
    Ver perfil en futur.upc
    Doctor por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Licenciado en Física por la Universitat de Barcelona (UB). Profesor Agregado en la UPC. Miembro del centro de investigación IDEAI y del grupo de investigación GPI. Ha impartido docencia desde 1994 en las áreas de procesamiento de señal, visión por computador e inteligencia artificial, en estudios de grado y máster. Su investigación está en los campos del análisis de imagen y vídeo y representaciones 3D, con aplicaciones en áreas como la movilidad, la agricultura o el análisis de deportes, entre otros.
  • Padrosa Pierre, Pere
    info

    Licenciado en Derecho por la Universidad de Barcelona (UB). Graduado en alta dirección de empresas por el IESE Business School. Presidente del Grupo Padrosa. Presidente de la Fundación IRU desde 2014. Director general de Transportes y Movilidad de la Generalitat de Catalunya de 2013 a 2019.
  • Ramirez Mitjans, Sergi
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Graduado en el grado de Estadística por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Data Science por la UOC. Data Scientist en la consultora AIS y en la Federación Catalana de Baloncesto. Docente en el Departamento de Estadística e investigación operativa de la UPC y Economía Aplicada, Estadística y Econometría de la UB. Personal investigador del grupo de investigación IDEAI-UPC.
  • Romeu Sala, Santiago
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Ingeniero de Telecomunicación e Ingeniero en Electrónica por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Cybersecurity Management por la UPC School of Professional & Executive Development (UPC School) y Máster en Big Data Management, Technologies and Analytics (UPC School). Actualmente, es responsable de la Unidad de Ciencia y Analítica de Datos en la Agencia de Ciberseguridad de Cataluña. Acumula su experiencia profesional en ciberseguridad y el despliegue y explotación de infraestructuras, servicios y sistemas TIC.
  • Rúa Costa, Carles
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Ingeniero industrial por la Universidad Politècnica de Catalunya (UPC). Responsable de innovación a la Autoridad Portuaria de Barcelona (Puerto de Barcelona). Director del Máster Executive en Supply Chain Management. Operaciones y Logística de la UPC School y profesor de la Escuela Europea - Intermodal Transporte. Coeditor del bloque de innovación portuaria PierNext. Imparte clases a varios másteres y posgrados en España y Latinoamérica. Actividad profesional previa en calidad de ingeniero en libre ejercicio y por cuenta ajena a empresas de consultoría. Ha sido profesor en la UPC durante más de 25 años.
  • Sànchez Marrè, Miquel
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin / Ver perfil en Orcid / Ver perfil en Google Scholar
    Doctor en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), en el programa de Inteligencia Artificial. Licenciado con grado en Informática por la UPC. Senior UPC con treinta y cinco años de experiencia (1990-2024). Profesor TÚ del Depto. de Ciencias de la Computación de la UPC, Miembro del Intelligent Fecha Science and Artificial Intelligence Research Centro (IDEAI-UPC). Cofundador de Saneamiento Inteligente S.L. (SISLtech). Fundador y miembro de la Asociación Catalana de Inteligencia Artificial (ACIA). Fellow de la International Environmental Modelling and Software Society (iEMSs).
  • Sangüesa Sole, Ramon
    info

    Profesor titular del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), investigador afiliado al Center for Organizational Universidad de Columbia y de la Strategic Innovation LabOntario College of Arte and Design de Toronto (Canadá). Es Coordinador Académico del nuevo Grado en inteligencia artificial de la UPC. Es doctor en inteligencia artificial por la UPC (1997). Fue uno de los fundadores de Citilab, un centro de innovación cívica centrado a capacitar los ciudadanos para aprender y apropiarse de la tecnología en colaboración con diseñadores, artistas, y tecnólogos. También colabora en innovación y diseño con Elisava y en el Instituto de Arquitectura Avanzada de Cataluña (IAAC).
  • Varela Agrelo, Jordi
    info
    Ver perfil en Linkedin
    Máster en Ingeniería Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Big Data por la UPC School, donde realizó su tesis en el sector del retail con Mango. En la actualidad ejerce como ingeniero en machine learning en la FinTech Strands ofreciendo servicios a bancos. Acumula más de 20 años de experiencia en DevOps y dirección de equipos informáticos, destacando posiciones como la de director global de informática en Glovo, unicornio español dedicado al comercio de última milla. En los últimos 3 años, ha orientado su carrera profesional hacia el campo de Data Science.

Solicita información o la admisión

Información y orientación:
Cecilia Salas Silva
(34) 93 706 80 35
¡Solicitud recibida!
Una vez registremos tu petición, recibirás confirmación por correo electrónico y nos pondremos en contacto contigo.

Gracias por tu interés en nuestros programas formativos.
Error
Por un error en la conexión a la base de datos tu solicitud no se ha podido cursar. Te agradeceríamos que repitas el proceso más tarde o bien que te pongas en contacto con nosotros llamando al (34) 93 112 08 08 o enviándonos un correo electrónico a: webmaster.fpc@fpc.upc.edu
Has superado el tamaño máximo del fichero
Por favor, revisa los datos de pago. La plataforma ha devuelto un error.
Puedes volver a hacer el pago sin introducir los datos nuevamente.

Nombre:

Curso: Inteligencia Artificial aplicada al Transporte y a la Logística

Precio: 2.600€ 500€(Financiado por el Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible en el marco del Plan de Recuperación Next Generation EU. ¡Consulta toda la oferta!
)

Enviar y realizar el pago
  • Si tienes alguna duda sobre el posgrado microcredencial.
  • Si quieres iniciar los trámites para matricularte.
Cómo iniciar la admisión
Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.





  política de protección de datos

* Campos obligatorios

Información básica o primera capa sobre protección de datos

Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en adelante, FPC). + INFORMACIÓN

Finalidad

Contestar a las solicitudes de información del interesado sobre actividades de formación gestionadas o realizadas por la FPC. + INFORMACIÓN

Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Enviar información sobre las actividades de la FPC. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

Destinatarios

Les dades se cediran a Europass (Comissió Europea), així com a administracions públiques, tribunals i/o el Ministeri Fiscal en resposta a peticions directes o indirectes efectuades en l'exercici de les seves funcions, potestats i/o derivades de la seva capacitat reguladora.

Derechos

Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad. + INFORMACIÓN

Datos de contacto del delegado de protección de datos

info.dpo@fpc.upc.edu

Información adicional

Política de Privacidad de nuestra página Web. + INFORMACIÓN

Plazo de conservación

Política de Privacidad de nuestra página Web. + INFORMACIÓN

Servicios de pago

En caso que el interesado formalice la relación con la FPC, el ordenante (interesado) autoriza y da su consentimiento al cargo, por tanto, con renuncia expresa al derecho de devolución sobre el cargo.

NORMATIVA ACADÉMICA Y ECONÓMICA

La Fundació Politècnica de Catalunya se reserva el derecho a realizar cualquier modificación en los contenidos, el precio, la ubicación, el horario y las fechas del programa antes de la fecha de inicio. No se considerará formalizada la matrícula hasta que no se haya hecho efectivo su pago.

Derechos de inscripción. La persona interesada tendrá que hacer efectivo el pago del importe especificado en concepto de derechos de inscripción en el programa. El importe de estos derechos se descontará del importe total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de que la persona no sea admitida.

Anulación o aplazamiento. La Fundació Politècnica de Catalunya se reserva el derecho a anular o aplazar un programa si no hay suficientes alumnos. En caso de anulación o no admisión, la Fundació Politècnica de Catalunya devolverá la totalidad del importe pagado, sin ningún tipo de compensación adicional. En caso de aplazamiento, devolverá el importe pagado a las personas que así lo soliciten.

Cancelación de la matrícula.
En caso de renuncia o cancelación de la matrícula, el estudiante deberá realizar, con carácter previo, una comunicación escrita a la UPC School.
  • Si esta solicitud de cancelación se realiza antes de 45 días naturales del inicio del programa, la UPC School hará suyo sólo el 30% del importe total de la matrícula y devolverá la diferencia pagada.
  • En caso de que la solicitud se realice entre los 45 naturales y el inicio del programa, la UPC School se quedará con el 60% del importe de la matrícula.
  • Una vez iniciado el programa, no se realizará ninguna devolución.
Con carácter excepcional, habrá devolución de matrícula si la cancelación por parte del estudiante se produce por uno de los siguientes supuestos:
  • Denegación de visado, presentando documentación justificativa. En este caso, la UPC School devolverá el importe satisfecho de la matrícula menos 300 euros en concepto de gastos administrativos.
  • Enfermedad o accidente grave justificado mediante certificado médico oficial, en el cual se indicará la fecha inicial de la enfermedad y el periodo previsto de convalecencia. En esta situación la UPC School resolverá que:
    • Si la comunicación se produce hasta un mes después del inicio del programa, devolverá el importe efectivamente pagado menos 300 euros en concepto de gastos administrativos.
    • Pasado un mes después del inicio del programa, no se realizará ninguna devolución, sólo se permitirá depositar el importe satisfecho para la matrícula de la siguiente edición. Esta gestión no conlleva ningún gasto administrativo para el estudiante. En todo caso, el estudiante asumirá la diferencia de precio entre la nueva matrícula y el importe anteriormente satisfecho.

Cambio de matrícula. Los cambios de matrícula previamente autorizados por la Fundació Politècnica de Catalunya tendrán un coste de 300 € en concepto de gastos administrativos.

Descuentos.
  • Los descuentos no se pueden acumular. Se aplicará el mayor descuento solicitado.
  • No se aplicará ningún descuento que no se haya solicitado previamente y esté acreditado.
  • Una vez emitida la matrícula no se aplicará ningún descuento.
  • Es responsabilidad del alumno informar de que quiere solicitar un determinado descuento.

Titulación. Para obtener el título/diploma que expide la Universitat Politècnica de Catalunya es necesario tener una titulación universitaria oficial o bien un título propio de universidad equivalente a un grado, diplomatura, licenciatura, ingeniería técnica o ingeniería. De no ser así, el alumno obtendrá un certificado de superación del programa expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. El/la alumno/a con deudas pendientes de pago con la Fundació Politècnica de Catalunya o que no haya aprobado todos los créditos necesarios para superar el programa antes de la fecha de finalización del mismo no podrá obtener el título, diploma o certificado.

Barcelona, 31 de octubre de 2017


Enviar