Maestría en Inteligencia Artificial

Del modelo a la implementación en contextos reales: hacia ahí apunta la Maestría en Inteligencia Artificial del ITBA, que suma criterio para decidir cuándo conviene aplicar IA y cómo medir su impacto. Recibe a graduados de ingeniería, sistemas, ciencia de datos, matemática, física y ciencias exactas que trabajan en salud, energía, agroindustria, robótica, finanzas, petróleo o manufactura.

El primer año cubre machine learning clásico con árboles y modelos de ensamble, deep learning y retropropagación, álgebra lineal, inferencia bayesiana y teoría de la información, visión por computadora con redes convolucionales, procesamiento del lenguaje natural con transformers y grandes modelos de lenguaje, aprendizaje por refuerzos con Q-learning, y ética y gobernanza de datos.

Dos materias se dedican a poner modelos en producción: pipelines, monitoreo de data drift y concept drift, microservicios y nube, y luego el despliegue de modelos multimodales, fine-tuning, integración de bases de conocimiento y diseño de agentes inteligentes, atendiendo latencia y costos.

En el segundo año, electivas y talleres llevan a trabajar sobre problemas reales, desde la limpieza de datos y el modelado hasta el despliegue de una herramienta de punta a punta. El Trabajo Final exige un prototipo, su documentación y una defensa ante jurado.