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Inicio   >  Másteres y posgrados  >  Formación  >  Posgrado en AI Engineering para Desarrolladores
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    ¡10% DE DESCUENTO POR MATRÍCULA ANTICIPADA! 

Presentación

Edición
Créditos
18 ECTS (135 horas lectivas)
Modalidad
Live online
Idioma de impartición
Español
Precio
4.450€ 4.005€10% DE DESCUENTO POR MATRÍCULA ANTICIPADA! )
Condiciones especiales en el pago de la matrícula y campaña 0,7%

Financia tu matrícula con Sabadell Consumer . Utiliza el simulador para calcular fácilmente tus cuotas y solicítalo a través de tu Asesora del Programa.

Inscripción abierta hasta el inicio del programa o hasta agotar plazas.
Fechas de realización
Inicio clases: 03/11/2026
Fin clases: 01/06/2027
Fin programa : 15/06/2027
Horario
Martes: 18:00 a 20:30
Jueves: 18:00 a 20:30
¿Por qué este programa?
El curso de IA para Desarrolladores tiene como objetivo capacitar a programadores y programadoras en el uso avanzado de las tecnologías de inteligencia artificial generativa aplicadas al desarrollo de software, con una orientación claramente práctica y profesional.

El curso responde a una necesidad real del mercado: los desarrolladores deben integrar de manera eficiente herramientas de IA en sus flujos de trabajo para aumentar la productividad, la calidad del código y la capacidad de crear nuevas soluciones digitales. No se trata solo de aprender a usar herramientas, sino de entender cómo diseñar e integrar soluciones basadas en IA en entornos reales de desarrollo.

El programa combina fundamentos técnicos (arquitectura de modelos, prompt engineering avanzado, integración vía APIs, automatización, seguridad y ética) con aplicaciones prácticas orientadas a casos reales de desarrollo asistido por IA.
 
Objetivos
Capacitar a desarrolladores para integrar soluciones de inteligencia artificial y de IA generativa en entornos de desarrollo profesionales, mejorando la productividad, la calidad del código y la eficiencia de los equipos mediante la automatización de tareas, la integración con arquitecturas existentes y la adopción de buenas prácticas en seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo.
 
 
 
¿A quién va dirigido?
Desarrolladores con más 3 años de experiencia que participan activamente en el diseño, desarrollo y mantenimiento de sistemas de software, y que necesitan integrar la inteligencia artificial como una herramienta estructural en sus flujos de trabajo, arquitecturas y procesos técnicos.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
2 ECTS 15h
Aprendizaje Automático Avanzado
Esta asignatura introduce los principales paradigmas del aprendizaje automático y los conceptos necesarios para entender cómo funcionan los modelos actuales de inteligencia artificial.

Aprendizaje supervisado y no supervisado. Entrenamiento de modelos con datos etiquetados y descubrimiento de patrones en datos sin etiquetar.

Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales. Fundamentos de las redes neuronales profundas y cómo se construyen los modelos utilizados en sistemas como GPT.

Reducción de dimensionalidad. Técnicas para transformar datos con muchas variables en representaciones más compactas manteniendo la información relevante.

Aprendizaje por refuerzo. Sistemas que aprenden mediante prueba y error a partir de recompensas y penalizaciones.
3 ECTS 22.5h
Datos y Pipeline
Los sistemas de IA dependen directamente de la calidad de los datos que utilizan. Este curso se centra en cómo preparar, gestionar y procesar datos para que puedan ser utilizados de manera efectiva en proyectos de inteligencia artificial.

Datos en proyectos con IA. Cómo preparar, limpiar y estructurar datos para alimentar modelos.

Procesos ETL y ELT. Extracción, transformación y carga de datos desde múltiples fuentes hacia sistemas de procesamiento o entrenamiento de modelos.

Orquestación básica. Coordinar automáticamente los pasos de un pipeline de datos (extracción, transformación, entrenamiento).
Automatización y coordinación de las diferentes etapas del flujo de datos para garantizar procesos ordenados y repetibles.

IA para el procesamiento de datos multimodales. Uso de IA para preparar y trabajar con distintos tipos de datos: texto, imágenes, audio, datos tabulares (CSV, JSON, Parquet).
3 ECTS 22.5h
IA Generativa Aplicada al Desarrollo
Modelos actuales y criterios de selección. Capacidades, costes, privacidad, modelos locales vs. cloud. Comparación de los principales modelos generativos disponibles y criterios para seleccionarlos según capacidades, costes, requisitos de privacidad y entornos de ejecución.

Herramientas de asistencia de código: Claude Code, Open Code, Copilot, Cursor, Codeium. Uso de asistentes de desarrollo basados en IA para generar, revisar y mejorar código dentro del flujo de trabajo habitual de los desarrolladores.

Vibe coding responsable. Prompting efectivo, estructuración de peticiones y verificación de resultados. Técnicas para formular peticiones claras a los modelos, guiar la generación de código y validar los resultados producidos.

Agentes. Introducción a los agentes basados en LLM que pueden ejecutar tareas de desarrollo de forma semi-autónoma utilizando herramientas, memoria y flujos de trabajo definidos.
2 ECTS 15h
Ética y Seguridad en IA para Desarrolladores
Riesgos de seguridad en código generado: alucinaciones, vulnerabilidades, código inseguro, responsabilidad profesional. Identificación de los riesgos asociados al código generado por IA y prácticas para detectar errores, vulnerabilidades y comportamientos inseguros.

Responsabilidad profesional y derechos de autoría. Implicaciones legales y profesionales del uso de IA en el desarrollo de software, incluyendo la autoría del código y el uso de contenidos generados.

Cumplimiento con normativas (GDPR, AI Act, Data Act, Omnibus, etc.). Principios básicos de las regulaciones europeas que afectan al uso de sistemas de inteligencia artificial y al tratamiento de datos.
1 ECTS 7.5h
Integración con APIs Comerciales
Principales proveedores: OpenAI, Anthropic, Google, Mistral. Capacidades, modelos disponibles, diferencias. Visión de los principales proveedores de IA generativa y comparación de sus capacidades, tipos de modelos disponibles y escenarios de uso más habituales en el desarrollo de aplicaciones.

Gestión de costes: tokens, pricing, cuotas, estrategias para optimizar el gasto. Funcionamiento de los modelos de coste basados en tokens y estrategias para controlar y optimizar el consumo en aplicaciones que utilizan APIs de IA.

Buenas prácticas: caching de respuestas, streaming, rate limiting. Técnicas para integrar APIs de IA de manera eficiente y robusta en aplicaciones, mejorando el rendimiento, la latencia y la gestión de peticiones.
2 ECTS 15h
Modelos Locales e Infraestructura Propia
Ecosistema de modelos abiertos: Llama, Mistral, Qwen — dónde encontrarlos (Hugging Face), cómo evaluarlos, licencias. Exploración del ecosistema de modelos abiertos, cómo localizarlos, entender sus licencias y criterios básicos para seleccionarlos según las necesidades del proyecto.

Motores de inferencia: vLLM (producción), llama.cpp (eficiente), Ollama (fácil) — cuándo usar cada uno. Introducción a los principales motores de inferencia para ejecutar modelos localmente y criterios para escogerlos según rendimiento, facilidad de uso y entornos de despliegue.

Cuantización: comprimir modelos para hardware accesible (GGUF, AWQ, FP8) sin perder calidad. Técnicas para reducir el tamaño y los requisitos computacionales de los modelos para que puedan ejecutarse en infraestructuras más accesibles.

Optimización de recursos: VRAM, ventana de contexto, KV cache, batching de peticiones. Estrategias para optimizar el uso de memoria y recursos computacionales en la inferencia de modelos.
2 ECTS 15h
Aplicaciones Inteligentes
RAG (Retrieval Augmented Generation): alimentar el modelo con documentos propios — bases de datos vectoriales, estrategias de chunking. Construcción de aplicaciones que combinan modelos generativos con información propia mediante bases de datos vectoriales y estrategias de recuperación de contexto.

Agentes y sistemas autónomos: programas que razonan y ejecutan acciones (tool calling, LangChain, CrewAI). Desarrollo de sistemas capaces de planificar tareas e interactuar con herramientas o servicios externos para ejecutar procesos más complejos.

Fine-tuning y LoRA: adaptar modelos a datos o dominios específicos sin reentrenarlos completamente. Técnicas para personalizar modelos existentes utilizando conjuntos de datos propios con un coste computacional reducido.

Model serving: desplegar como servicio (APIs propias, Docker, gestión de colas). Despliegue de modelos como servicios dentro de arquitecturas de software, permitiendo su integración en aplicaciones y sistemas productivos.
3 ECTS 22.5h
Proyecto Final Integrador
Los participantes desarrollarán un proyecto práctico que integre los conocimientos y técnicas trabajados a lo largo del programa. El proyecto consistirá en el diseño e implementación de una aplicación o componente de software que incorpore funcionalidades de inteligencia artificial, combinando modelos, herramientas y prácticas de integración en un caso de uso realista. El objetivo es aplicar de manera integrada los conceptos de datos, desarrollo con IA generativa y construcción de aplicaciones inteligentes.
La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del programa.
Titulación
Título propio de diploma de experto en AI Engineering para Desarrolladores, expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud de lo previsto en el artículo 7.1 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario, el artículo 36 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, y los artículos 2 y 8 de la Modificación de la Normativa de los Estudios de Formación Permanente, aprobada por el Acuerdo CG/2025/02/35, de 25 de marzo, del Consejo de Gobierno de la UPC. Para su obtención es necesario disponer de una titulación universitaria previa equivalente al nivel 2 del Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior (MECES). En caso contrario, el estudiante obtendrá un certificado de aprovechamiento del programa expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. (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.



Herramientas de aprendizaje
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.
Sesiones en Streaming
Se organizarán sesiones síncronas en línea. Los profesores asistirán a las sesiones y los estudiantes podrán formular preguntas y expresar sus inquietudes. Las sesiones síncronas se programarán en calendario.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Realización y presentación del proyecto final
Proyectos individuales o grupales en los que se aplican los contenidos impartidos en el programa. El proyecto puede estar basado en casos reales y comprender la identificación de una problemática, el diseño de la solución, su implementación o un plan de negocio. Contará con una presentación y la defensa pública del proyecto.
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 tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, profesores, dirección y coordinación del programa. 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
  • Angulo Bahón, Cecilio
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin / Ver perfil en Orcid / Ver perfil en Google Scholar
    Doctor en Ciencias por la UPC y catedrático contratado en el Departamento ESAII. Delegado del Rector en Inteligencia Artificial. Coordinador del Grupo de Investigación GREC y fundador del centro IDEAI-UPC. Coordinador de la ENIA Siemens Energy AI Chair.

    Preside la Asociación Catalana de Inteligencia Artificial (ACIA), es miembro del Consejo Asesor en Inteligencia Artificial, Ética y Derechos Digitales del Ayuntamiento de Barcelona y del Comité de Ética de la UPC. Autor de más de 125 artículos científicos, 9 libros y 2 patentes, ha dirigido 15 tesis doctorales y ha recibido diversos premios de investigación e innovación.

  • Larraz Dalmases, Alberto
    info

    Alberto Larraz es CEO y cofundador de IsardVDI, donde lidera el desarrollo de soluciones innovadoras en virtualización y entornos digitales. Con más de 20 años de experiencia en el ámbito tecnológico y educativo, ha combinado su trayectoria profesional con una sólida vocación docente, ejerciendo como profesor, administrador de sistemas y coordinador TIC en el Institut Escola del Treball durante más de 15 años.
    Es ingeniero técnico en Sistemas de Telecomunicaciones por la UPC (ETSETB – TelecomBCN) y cuenta con una amplia experiencia en infraestructuras IT, software libre y transformación digital.
     
     
     
Profesorado
  • Angulo Bahón, Cecilio
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin / Ver perfil en Orcid / Ver perfil en Google Scholar
    Doctor en Ciencias por la UPC y catedrático contratado en el Departamento ESAII. Delegado del Rector en Inteligencia Artificial. Coordinador del Grupo de Investigación GREC y fundador del centro IDEAI-UPC. Coordinador de la ENIA Siemens Energy AI Chair.

    Preside la Asociación Catalana de Inteligencia Artificial (ACIA), es miembro del Consejo Asesor en Inteligencia Artificial, Ética y Derechos Digitales del Ayuntamiento de Barcelona y del Comité de Ética de la UPC. Autor de más de 125 artículos científicos, 9 libros y 2 patentes, ha dirigido 15 tesis doctorales y ha recibido diversos premios de investigación e innovación.

  • Larraz Dalmases, Alberto
    info

    Alberto Larraz es CEO y cofundador de IsardVDI, donde lidera el desarrollo de soluciones innovadoras en virtualización y entornos digitales. Con más de 20 años de experiencia en el ámbito tecnológico y educativo, ha combinado su trayectoria profesional con una sólida vocación docente, ejerciendo como profesor, administrador de sistemas y coordinador TIC en el Institut Escola del Treball durante más de 15 años.
    Es ingeniero técnico en Sistemas de Telecomunicaciones por la UPC (ETSETB – TelecomBCN) y cuenta con una amplia experiencia en infraestructuras IT, software libre y transformación digital.
     
     
     

Solicita información o la admisión

Información y orientación:
Isabel de la Fuente Larriba
(34) 93 115 57 51
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Durante el periodo vacacional de Semana Santa, la UPC School permanecerá cerrada del 28 de marzo al 6 de abril. Nos pondremos en contacto contigo a partir del 7 de abril.

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Programa: AI Engineering para Desarrolladores

Precio: 4.450€ 4.005€10% DE DESCUENTO POR MATRÍCULA ANTICIPADA! )

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  • 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. 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

No existen cesiones o comunicaciones.

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.

CONDICIONES DE MATRÍCULA DE LA FUNDACIÓ POLITÈCNICA DE CATALUNYA

Introducción

La Fundació Politècnica de Catalunya (FPC), con NIF n.º G60664000, e inscrita en el Registro de Fundaciones de la Generalitat de Catalunya con el n.º 834, lleva a cabo el diseño, la promoción y la gestión de los estudios de formación permanente de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), así como otras actividades formativas que impulsa. La regulación académica de los estudios de formación permanente de la UPC está recogida en el Acuerdo CG/2025/02/35, de 25 de marzo, del Consell de Govern, por el cual se aprueba la actualización de la modificación de la normativa de los estudios de formación permanente. Y los artículos 36 y 37 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el cual se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad. El Consell Social de la UPC aprueba el precio de los estudios de formación permanente, así como los descuentos, las ayudas y los servicios accesorios, de cada curso académico.


Puesta a disposición, conocimiento y aceptación de las Condiciones de Matrícula

La lectura y aceptación de las presentes Condiciones de Matrícula son requisito indispensable para cursar un estudio en la FPC porque constituyen las bases del contrato de prestación de servicios de formación que el participante subscribe, por vía electrónica, con la FPC. Estas Condiciones de Matrícula están a disposición de los usuarios al Portal de Transparencia: https://www.fpc.upc.edu/cat/fpctransparent/normativa/. Estas Condiciones son aplicables en todos los estudios que imparte la FPC, a excepción de los dirigidos a otras instituciones universitarias y a entes públicos y privados, que se regirán por los instrumentos jurídicos que vinculen las instituciones participantes.


Admisión y derechos de inscripción

El proceso de admisión puede requerir el pago previo de los derechos de inscripción; este importe se descontará del precio de la matrícula una vez admitida y solo serán devueltos en caso de no admisión, aplazamiento o no realización del estudio, en este último caso, únicamente si la carta de admisión es vigente. El proceso de admisión concluye con el envío de la carta de admisión al participante, en la que se recogen los datos del estudio, el período de impartición, el precio de la matrícula y los plazos de pago.


Matrícula

El proceso de matrícula se formaliza con el primer pago del precio del estudio, sea parcial o total. Por lo anterior, este primer pago del precio del estudio se corresponde con la suscripción del contrato de prestación de servicios de formación regulado en estas Condiciones; con independencia que se haya producido el abono total del precio o de cualesquiera de los plazos de pago acordado.

Corresponde al participante informarse de los descuentos en el precio de la matrícula y acreditar que concurren las circunstancias pertinentes para disfrutarlos, siempre con carácter previo al acto de formalización de la matrícula; en caso contrario, no podrá disfrutarlos. Los descuentos y las ayudas no son acumulables entre ellos, salvo que no sean incompatibles y así se indique expresamente.

El participante declara conocer y aceptar las convocatorias y las bases de las ayudas económicas correspondientes al actual curso académico y de las cuales ha solicitado ser beneficiario. En caso de que el estudiante no completara o renunciara en el estudio objete de ayuda, descuento o subvención en el plazo fijado en la correspondiente convocatoria o en el documento de matrícula, este tendrá que devolver a la FPC la cantidad otorgada o deducida del precio. A este participante no le será de aplicación el previsto en el apartado Cambio de matrícula de las presentes condiciones.

La matrícula es personal e intransferible, de forma que una vez formalizada solo dará derecho a cursar el estudio a la persona física que haya sido identificada como persona candidata y, posteriormente, como persona admitida.

El importe de matrícula podrá ser abonado total o parcialmente por terceras partes, si bien el derecho/obligación a seguir la formación corresponde al participante, sin que la parte pagadora pueda interferir o impedir en ninguno forma el ejercicio de tal derecho. El anterior, sin perjuicio del derecho de la FPC a impedir la continuidad del participante en los casos previstos en el apartado Falta de pago del importe de la matrícula previsto en estas Condiciones.

El importe abonado en concepto de matrícula no será devuelto una vez iniciada el estudio, ni transcurridos 14 días naturales desde la fecha de pago. En caso contrario se podrá ejercer el derecho de desistimiento. Únicamente se devolverá el importe pagado en caso de que el estudio se aplace o no se realice.

A pesar del anterior, y con carácter excepcional, se producirá la devolución de matrícula si se dan las siguientes circunstancias:

  • Denegación de visado: se acredita con la carta de denegación y siempre antes del inicio del estudio; y
  • Enfermedad o accidente grave del participante: se acredita con certificado médico oficial, donde consta la fecha inicial de la enfermedad y el periodo previsto de convalecencia, siempre antes del inicio del estudio.

Solo en estos dos casos, la FPC devolverá el total importe abonado por el participante menos 300 euros en concepto de gastos de tramitación del expediente académico.


Formación bonificada

La FPC no se hace responsable del desempeño de los requisitos académicos y/o administrativos para que la formación contratada pueda ser eventualmente bonificada, el participante o quien lo abona lo hace bajo su propia cuenta y riesgo y exime de toda responsabilidad e indemnidad a la FPC.


Cambio de matrícula

Las solicitudes de cambio de matrícula, sea de estudio o modalidad de impartición, se realizarán dentro de los 15 días naturales siguientes a partir de la fecha de inicio del estudio de origen. Las peticiones fuera de este plazo no serán admitidas. La admisión de la petición será evaluada y se determinará, en cada caso, su idoneidad. Cuando la modificación comporte un incremento del precio total de la matrícula, el participante asumirá el diferencial. Cuando la modificación suponga una disminución del precio de la matrícula, el diferencial será devuelto. Los cambios de matrícula, una vez evaluados y con independencia del resultado de la petición, tendrán un coste por el peticionario de 300 € en concepto de tramitación de expediente académico, levadura de si la modificación es debida a causas imputables a la FPC.


Devolución del importe de la matrícula

La FPC se reserva el derecho de cancelar o aplazar la realización de un estudio por falta de participantes. El participante afectado podrá optar entre realizar otro estudio o bien solicitar la devolución del importe abonado dentro del plazo de un mes a contar de la comunicación de la FPC, en caso de falta de respuesta, el importe abonado se destinará a ayudas por otros estudiantes. La FPC no realizará ninguna compensación adicional i/o indemnización en caso de cancelación o aplazamiento de un estudio o cambios en su impartición. En caso de que la FPC realice modificaciones que no afecten sustancialmente el contenido del estudio, el lugar de impartición, el horario y/o la fecha de inicio, el participante no tendrá derecho a la devolución de matrícula ni a ningún tipo de compensación adicional.


Falta de pago del importe de la matrícula

La falta de pago del importe total o parcial de la matrícula en los plazos fijados podrá dar lugar a la suspensión o conclusión del servicio de formación en los términos que se indican a continuación. La FPC está facultada para realizar cuántas acciones tenga por convenientes para suspender el servicio; por una parte, en el ámbito académico mediante la suspensión del expediente académico, no permitiendo el acceso a la docencia al aulario (presencial o en línea), limitando el acceso en el campus virtual, la no evaluación de ninguno de las asignaturas y la imposibilidad de seguir con convenios de prácticas, entre otros; y por la otra, en el ámbito administrativo y legal, emprendiendo las correspondientes reclamaciones y acciones de resarcimiento.

El estudiante que tenga deudas pendientes de pago con la FPC o no haya aprobado todos los créditos necesarios para superar el estudio antes de la fecha de finalización del mismo no podrá obtener el título o certificado, en su caso. Las personas con importes pendientes de abono a la FPC, no podrán cursar ningún nuevo estudio impartido por la FPC hasta el pago del importe pendiente.

Finalmente, la FPC se reserva el derecho a suspender definitivamente la matrícula (baja de oficio), sin obligación de devolver ningún importe, en los siguientes casos:

  • Falta de veracidad y/o validez de los datos y la documentación aportadas y no respondida a los requerimientos de documentación;
  • Impago del importe parcial o total de la matrícula en los plazos acordados;
  • Realización de cualesquier comportamientos, expresión o contenido difamatorio, ilegal, ofensivo o que atente contra los valores y dignidad de las personas (profesorado, participantes, personal de gestión, etc.) o contra la buena imagen y reputación de la FPC, ya se produzcan en entornos físicos como virtuales, incluidas las redes sociales.

Derecho de desistimiento

El participante de un estudio podrá ejercer su derecho de desistimiento durante un periodo de 14 días naturales contados a partir de la fecha de formalización de la matrícula y siempre que el estudio no se haya iniciado. Por el anterior, el participante, con la lectura y la aceptación de estas Condiciones, queda informado que el inicio del curso o durante su realización deja sin aplicación el derecho de desistimiento, de conformidad con el establecido en el artículo 103 a) de la Ley 3/2014 del 27 de marzo, por la cual se modifica el texto refundido de la Ley General para la Defensa de los Consumidores y Usuarios y otras leyes complementarias, aprobado por el Real decreto legislativo 1/2007, del 16 de noviembre, y normativas concordantes.


Impartición

El lugar y/o fecha de impartición puede cambiar por razones académicas (cambios y adaptaciones de calendario, necesidades de recursos docentes adicionales, etc.) y de organización y logística (adecuación de espacios). Así, se velará para que los anteriores cambios se informen a los participantes con un mínimo de 15 días naturales antes del inicio del estudio. Los cambios puntuales y temporales se avisarán con la debida antelación.


Derecho a título/certificado

La superación de los estudios de máster de formación permanente, diploma de especialización o diploma de pericia mujer derecho a la obtención de un título, expedido por el rector o rectora de la Universidad, para estudiantes con un título universitario previo equivalente al nivel 2 de Marc español de calificaciones para la educación superior (MECES), según un modelo normalizado. Los estudiantes y las estudiantes que no acrediten que poseen el título universitario tienen derecho a obtener un certificado de la FPC, según un modelo normalizado. Los estudios de corta duración, con una carga lectiva inferior a 15 créditos ECTS, dan derecho a la obtención de un certificado expedido por la FPC, según un modelo normalizado; aun así, si entre estos estudios hay las denominadas microacreditaciones, se obtiene una acreditación digital emitida por la Universidad con reconocimiento en los países participantes en el Europass o equivalente. Los títulos son expedidos en catalán e inglés y, a solicitud del estudiante, en castellano e inglés. En el caso de las titulaciones conjuntes, la expedición se tiene que ajustar al que prevea el acuerdo de colaboración correspondiente.


Acreditación de la titulación universitaria y otra documentación

En caso de no presentar la documentación requerida antes del último día lectivo del estudio en aquellas titulaciones que lo requieran, o esta no sea auténtica y/o suficiente, no se procederá a la expedición del título, aunque el participante haya superado el estudio.


Resolución de controversias

Los servicios de formación que la FPC presta, están, en todo caso, sujetas a derecho privado, cualquier interpretación o divergencia derivada de estas Condiciones corresponde a la FPC. En caso de falta de acuerdo, la divergencia que se plantee estará sujeto al derecho privado y los tribunales de la ciudad de Barcelona de la jurisdicción civil ordinaria, con renuncia exprés a cualquier otro fuero que pudiera corresponder.


Pertenencias en caso de robo

Ni la FPC ni su personal será responsable de ninguna pérdida, daño o sustracción de cualesquier tipos de objetos personales o análogos que lleven los participantes u otros usuarios puntuales de las instalaciones, que tendrán que prestar especial atención a sus pertenencias en todo momento.


Organización de la docencia ante situaciones excepcionales

La FPC organiza la docencia en un entorno flexible que permite adaptarse a cualquier situación sobrevenida que pudiera acontecer, en cualquier caso, así como a las normas que pudieran establecer las autoridades. Si en cualquier momento las autoridades (universitarias, sanitarias o de cualquier otro ámbito competente) recomiendan limitar al máximo la docencia presencial, la FPC, en coordinación con estas autoridades, tomará las medidas necesarias para aplicar esta recomendación, y, como consecuencia, la actividad docente podrá llegar a ser en formato 100% en línea durante el periodo para el cual se haya establecido en la recomendación pertinente, sin que sea necesario que se decrete un estado de alarma y/o la suspensión de la actividad lectiva presencial y/o medidas formales de confinamiento o de restricción de movilidad.


Barcelona, 15 de octubre de 2025


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