Maestría en Inteligencia Artificial
- Duración
- 2 años
- Modalidad
- Presencial
- Sedes
La Maestría en Inteligencia Artificial de la Escuela de Ingeniería forma profesionales capaces de diseñar, desarrollar y desplegar sistemas autónomos inteligentes. Está dirigida a graduados de ingeniería, informática y ciencias exactas y naturales con base en matemática, análisis cuantitativo y programación.
Cuatro pilares
El plan parte de los fundamentos matemáticos —optimización, probabilidad, modelado estocástico, teoría de la información— porque entender la base de los modelos es lo que permite dominar las técnicas actuales y aprender las que vengan. El eje central cubre machine learning, deep learning, procesamiento de lenguaje natural, visión computarizada y aprendizaje por refuerzos, además de ética de la IA.
Software y práctica profesional
Como la IA vive en software, un bloque de programación e informática trabaja algoritmos y estructuras de datos, ingeniería de software y de datos y el paso de los modelos a producción. Los talleres y seminarios profesionales acercan cómo se trabaja en la industria y acompañan el trabajo final.
Plan de estudios
- Optimización
- Probabilidad y estadística
- Modelado estocástico
- Teoría de la información
- Machine Learning
- Deep Learning
- Procesamiento de lenguaje natural
- Visión y percepción computarizada
- Sistemas autónomos y aprendizaje por refuerzos
- Ética y problemáticas de la IA
- Herramientas de programación e informática
- Algoritmos y estructuras de datos para la IA
- Ingeniería de Software y de Datos
- Inteligencia Artificial en Producción
- Taller de trabajo final
- Seminarios y talleres profesionales
Requisitos de admisión
Título universitario de grado del campo de las ingenierías, la informática o las ciencias exactas y naturales; se evalúan otros perfiles con conocimientos matemáticos y habilidades analíticas adecuados. Se requiere experiencia en programación y comprensión de textos en inglés, y una entrevista con el director de la Maestría.
Acreditación oficial
Acreditada por CONEAU — Dictamen favorable CONEAU N° 620-2024