Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

Duración

7 meses

Fecha de Inicio

21-11-2026

Horas

100

Módulos

6 módulos

Modalidad

Online

Precio

870 €

ISSLOGG

Presentación del Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

El Diplomado en Optimización Algorítmica con IA reúne en un solo itinerario las herramientas que hoy se usan para resolver los problemas más duros de la logística, desde la asignación de rutas hasta la ubicación de miles de referencias en un almacén. Cuando el número de combinaciones posibles supera lo que cualquier planificador o solver clásico puede explorar, los algoritmos con inteligencia artificial abren un camino para encontrar soluciones buenas en un tiempo razonable.

El programa comienza con la optimización combinatoria clásica, avanza hacia el aprendizaje por refuerzo con las lecciones de AlphaGo y DeepMind y sus aplicaciones al slotting y al routing dinámico, y suma las metaheurísticas apoyadas en machine learning y una primera aproximación a la computación cuántica. Todo se integra en un trabajo final de optimizador con IA comparado con métodos tradicionales, pensado para perfiles como especialista en optimización algorítmica, científico de datos en logística o responsable de analítica avanzada en operaciones.

Proposito del Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

  • Formar especialistas capaces de resolver problemas logísticos complejos con algoritmos avanzados e IA
  • Consolidar la base de la optimización combinatoria para elegir el método adecuado en cada caso
  • Aplicar el aprendizaje por refuerzo a decisiones de almacén y de transporte en entornos cambiantes
  • Combinar metaheurísticas con machine learning para acelerar la búsqueda de buenas soluciones
  • Explorar la computación cuántica con realismo, conociendo su potencial y sus límites actuales

Para que te prepara Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

  • Formular y resolver problemas de rutas, asignación y secuenciación como modelos de optimización
  • Entrenar y evaluar agentes de RL con entornos de simulación, estados, acciones y recompensas
  • Diseñar metaheurísticas híbridas que incorporan modelos de ML para guiar la búsqueda
  • Valorar con criterio si una propuesta de computación cuántica aporta algo a un problema logístico
  • Comparar y defender un optimizador de IA frente a métodos clásicos con indicadores de coste y servicio

¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.

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Lo que lograrás

Objetivos del Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

01

Formular problemas logísticos complejos como modelos de optimización.

02

Entrenar agentes de reinforcement learning para decidir.

03

Aplicar RL al slotting de almacén y al routing dinámico.

04

Combinar metaheurísticas con ML y valorar la computación cuántica.

05

Desarrollar y evaluar un optimizador algorítmico con IA.

Diplomado en Optimización Algorítmica con IA
Por qué ISSLOGG

Una formación pensada para impulsar tu carrera

Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.

Enfoque 100% práctico

Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.

Titulación propia

Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.

Campus online 24/7

Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.

Tutorización experta

Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.

PLAN DE ESTUDIOS

Temario del Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

Módulo 1: Optimización combinatoria
  • Formulación de un problema de optimización, con decisiones, restricciones y objetivo
  • Problemas típicos de la cadena de suministro, como rutas, asignación, secuenciación y carga
  • Por qué el número de combinaciones crece tan rápido y complica la búsqueda de la mejor solución
  • Métodos exactos y aproximados, desde la programación lineal entera hasta las heurísticas
  • Cuándo los métodos clásicos funcionan bien y cuándo empiezan a quedarse cortos
Módulo 2: Reinforcement learning
  • Diferencia entre aprender de ejemplos etiquetados y aprender de la experiencia con recompensas
  • Elementos de un problema de RL, agente, entorno, estado, acción y recompensa
  • Política, valor de un estado y relación entre ambos en la toma de decisiones
  • Algoritmos de partida, como Q-learning, y paso a redes neuronales profundas
  • Exploración y explotación, estabilidad del entrenamiento y señales de que algo falla
Módulo 3: AlphaGo, DeepMind y cadenas de suministro
  • Cómo AlphaGo combinó redes neuronales, búsqueda y autojuego para superar a campeones
  • Papel de la simulación y de la repetición masiva de partidas en el aprendizaje del agente
  • Otras aplicaciones de DeepMind en control de sistemas, como el consumo de energía en centros de datos
  • Qué parte de esa experiencia es trasladable a almacenes, transporte y planificación
  • Requisitos para un proyecto serio, con simulador fiable, datos de calidad y recompensa bien pensada
Módulo 4: RL en warehouse slotting
  • Qué es el slotting y cómo influye en el picking, la ocupación y los costes del almacén
  • Reglas habituales de ubicación, por rotación, familias de producto, afinidad y peso
  • Planteamiento del slotting como secuencia de decisiones tomadas por un agente
  • Diseño de la recompensa, con distancia, tiempo de picking y coste de las recolocaciones
  • Resultados frente a las reglas tradicionales y condiciones para aplicarlo en un almacén real
Módulo 5: RL en routing dinámico
  • Rutas fijas de antemano frente a rutas que se corrigen durante la jornada
  • Imprevistos que obligan a reasignar, como atascos, pedidos urgentes y retrasos de recogida
  • Representación de la flota y de los pedidos como estados y acciones del agente
  • Entrenamiento en simulador y transición gradual hacia la operación real
  • Indicadores de calidad, con kilómetros, puntualidad, ocupación y coste por entrega
Módulo 6: Metaheurísticas con ML
  • Repaso de metaheurísticas habituales, como recocido simulado, búsqueda tabú y algoritmos genéticos
  • Dónde aporta el machine learning, en la solución inicial, en la elección de movimientos y en el ajuste de parámetros
  • Modelos que predicen la calidad de una solución para descartar candidatas poco prometedoras
  • Diseño de algoritmos híbridos y comparación con una metaheurística pura
  • Evaluación con instancias de prueba, tiempo de cálculo y calidad de la solución
Módulo 7: Quantum computing logística
  • Ideas básicas de computación cuántica, qubits, superposición y entrelazamiento, sin entrar en física avanzada
  • Problemas de optimización que se expresan para recocido cuántico y algoritmos variacionales
  • Ejemplos exploratorios en rutas, asignación y planificación de la cadena de suministro
  • Estado actual del hardware, ruido, tamaño de los problemas y límites de la tecnología
  • Cómo evaluar propuestas comerciales y plantear pruebas de concepto con expectativas realistas
Módulo 8: Trabajo Final del Diplomado
  • Elección del problema logístico que se quiere optimizar con algoritmos de IA
  • Modelado del problema y definición del método o de la combinación de métodos
  • Implementación, entrenamiento y ajuste del optimizador en un entorno de prueba
  • Comparación con una solución clásica y análisis de los ahorros y de la calidad obtenidos
  • Presentación del prototipo, de sus límites y de las condiciones para su despliegue
¿Es para ti?

A quién va dirigido

Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.

Profesionales de logística

Analistas de operaciones y planificación que quieren dominar algoritmos avanzados de decisión.

Recién titulados

Recién titulados en ingeniería, matemáticas o informática que buscan una especialización en IA aplicada.

Mandos y responsables

Responsables de planificación, operaciones o datos que impulsan proyectos de optimización con IA.

Profesionales en reorientación

Profesionales de otros sectores que quieren reorientar su carrera hacia la optimización algorítmica.

Cómo aprenderás

Metodología del Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

1

Matrícula online

Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.

2

Campus 24/7

Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.

3

Tutoría experta

Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.

4

Titulación propia

Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.

Resolvemos tus dudas

Preguntas Frecuentes del Diplomado en Optimización Algorítmica con IA

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Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.

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¿Necesito dominar Python y matemáticas avanzadas para empezar el diplomado?

No es imprescindible dominarlos, pero ayuda tener una base de programación y de matemáticas elementales. El primer módulo repasa la optimización clásica y la dificultad sube de forma gradual, de modo que puedes ir ganando soltura a medida que avanzas.

¿Tengo que saber física cuántica para el módulo de computación cuántica?

No. El módulo explica las ideas básicas sin entrar en física avanzada y se centra en qué problemas de optimización se pueden plantear, qué resultados se obtienen hoy y qué límites tiene el hardware, para que sepas valorar propuestas con realismo.

¿Me sirve si trabajo en planificación u operaciones y no en ciencia de datos?

Sí. Tu conocimiento de los procesos de planificación y de operaciones es lo que permite definir bien el problema, la recompensa y los indicadores de un optimizador. El diplomado te da el método y las herramientas para trabajar de la mano con perfiles de datos o para llevar tú el proyecto.

¿A qué puestos puedo optar al terminar el diplomado?

Puedes orientar tu perfil hacia especialista en optimización algorítmica, científico de datos en logística, analista de analítica avanzada o responsable de innovación en operadores logísticos, empresas de transporte, distribución y almacenaje.

¿Cómo se organiza el estudio a lo largo de los 7 meses?

Se cursa online, con siete módulos que avanzan de la optimización clásica a la IA y a la computación cuántica, y un trabajo final que lo reúne todo. Puedes estudiar a tu ritmo y compaginarlo con tu trabajo durante los 7 meses.