Programa de Especialización en IA Generativa y Consultoría de Innovación Disruptiva (Loomis AI Hub)

Estructura y Calendario

Duración total: 400 horas.
Periodo: Del 15 de diciembre al 31 de julio (8 meses).
Modalidad Síncrona (Presencial): 200 horas. Se impartirán todos los viernes, en sesiones intensivas de 7 horas (de 08:00 a 15:00) en las instalaciones de la Fundación AI Granada.
Modalidad Asíncrona (Trabajo Autónomo): 200 horas dedicadas a tutorías individualizadas, investigación profunda para el TFM, revisión de literatura SOTA (State-of-the-Art) y desarrollo técnico de los vectores estratégicos.

Presentación del programa

Este programa nace del acuerdo de colaboración para la innovación disruptiva entre la Fundación AI Granada Research & Innovation y Loomis. El curso está diseñado bajo un modelo híbrido 50/50, que equilibra el desempeño de ingeniería corporativa con la investigación académica rigurosa. Los estudiantes, actuando como consultores de innovación, trabajarán en la frontera de la IA Generativa, traduciendo literatura científica de vanguardia en Pruebas de Concepto (PoCs) funcionales y aplicables a los retos reales de Loomis.

Objetivos del curso

El objetivo principal es capacitar a los participantes para liderar proyectos de IA aplicada en entornos corporativos complejos. Los objetivos específicos incluyen:

• Dominar arquitecturas avanzadas de LLMs y flujos agenticos, incluyendo RAG (Retrieval-Augmented Generation) y validación no supervisada.
• Implementar soluciones de optimización logística utilizando herramientas de alto rendimiento como NVIDIA CuOpt.
• Desarrollar competencias en ingeniería de datos para la extracción semántica y normalización de documentos corporativos heterogéneos.
• Garantizar la soberanía del dato mediante el despliegue de modelos locales y asistentes de código seguros.
• Culminar un Trabajo Fin de Máster (TFM) que aporte valor tanto científico como operativo a la organización.

Claustro Docente

El programa cuenta con la supervisión de expertos de la Universidad de Granada y directivos técnicos de Loomis:
Dr. Alberto Fernández Hilario: Director y Coordinador del acuerdo, experto en IA Confiable y Data Science.
Dr. Salvador García López: Experto en Machine Learning, IA Generativa y Smart Data.
Dr. Julián Luengo Martín: Experto en Machine Learning, Smart Data, Detección de anomalías, y LLMs.
Dra. Cristina Zuheros Martín: Experta en LLMs, Ciencia de Datos y SafeAI.
Dr. Guillermo Gómez Trenado: Experto en modelos de Visión, LLMs, VLMs e IA agéntica.

Metodología y Evaluación

Metodología: Basada en «Aprender haciendo» (Learning by doing) mediante la realización de proyectos de ingeniería aplicada. Se utiliza un enfoque de tutorización individualizada para guiar la investigación científica.
Evaluación:

• Hitos Técnicos (50%): Validación de las PoCs en entornos de producción (ej. Diseño e implementación de prototipos sobre problemas de interés como «Revenue Leakage» o «Fuel Consumption»).
• Trabajo Fin de curso (50%): Rigor teórico, calidad metodológica y defensa ante el comité académico-corporativo.