Maestría en
Inteligencia Artificial Aplicada
- En línea. 12 meses de duración
- Financia sin coste
Resolución de aprobación CES RPC-SO-28-No.472-2023 Registrado en la SENESCYT
Aplicación para títulos universitarios de 3er grado
Aprende de forma virtual
¿Por qué este programa?
Formar profesionales altamente capacitados en el campo de la inteligencia artificial, con conocimientos teóricos y habilidades prácticas para diseñar, desarrollar y aplicar soluciones basadas en IA en diversos sectores, contribuyendo así al avance y la innovación en esta disciplina y su aplicación en beneficio de la sociedad.
Salidas profesionales
Al finalizar la maestría estarás preparado para trabajar en:
- Especialista en Machine Learning capacitado para desarrollar, implementar y optimizar algoritmos de aprendizaje automático, resolviendo problemas específicos en diversos sectores como finanzas, salud y tecnología.
- Ingeniero de Inteligencia Artificial capaz de diseñar y desarrollar soluciones de IA personalizadas, combinando habilidades de desarrollo de software y aprendizaje automático para atender necesidades específicas de la industria.
- Científico de Datos para utiliza herramientas de IA para extraer, analizar y generar insights valiosos de grandes conjuntos de datos, ayudando a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
- Investigador de Inteligencia Artificial dedicado a la investigación y al avance de la inteligencia artificial, trabajando en entornos académicos, institutos de investigación o departamentos de I+D en empresas tecnológicas.
- Gerente de Proyectos de IA para liderar y supervisar proyectos de implementación de IA, trabajando con equipos de ingenieros y desarrolladores para garantizar la entrega a tiempo y dentro del presupuesto.
- Analista de Ética de IA centrado en examinar las implicaciones éticas de la IA, trabajando en diversos sectores para garantizar que las implementaciones de IA sean justas, transparentes y responsables.
- Docente universitario y capacitador en inteligencia artificial y ciencias de datos.
Beneficios de estudiar la maestría
- 312 horas de mentoría en tiempo real.
- Material académico gamificado.
- Título de maestría oficial reconocido por la SENESCYT.
- Docentes nacionales y extranjeros con varios años de experiencia académica y profesional.
- Capacidad de desarrollo de aplicaciones profesionales y estudios de doctorado en los campos de inteligencia artificial, ciencia de datos, entre otros.
Superando esta maestría conseguirás:
Título
- Magíster en Inteligencia Artificial Aplicada por la Universidad Hemisferios (Posgrado autorizado por el CES y reconocido por SENESCYT).
- Próxima convocatoria: Abierta (40 cupos disponibles)
- Duración: 12 meses, 1440 horas
- Modalidad: 100 % En Línea
- Descuento: 5% por pago al contado
- Inversión: Consulta con tu Asesor
Conocimientos
Múltiples habilidades que te abrirán puertas.
Beneficios de estudiar la Maestría de Inteligencia Artificial Aplicada:
- Fomentar la comprensión teórica profunda y la habilidad práctica en los fundamentos de la inteligencia artificial a través de un plan de estudios riguroso que combina conferencias, tutoriales, laboratorios y proyectos, para que los estudiantes puedan comprender, implementar y aplicar algoritmos de inteligencia artificial en una variedad de contextos y problemas.
- Promover habilidades en la implementación de soluciones de inteligencia artificial en un conjunto diverso de industrias y contextos, mediante la realización de estudios de caso del mundo real y proyectos de fin de curso que requieren la aplicación de teorías y algoritmos de inteligencia artificial.
- Desarrollar habilidades de investigación avanzada en el campo de la inteligencia artificial a través de cursos y talleres de investigación, junto con oportunidades para trabajar en proyectos de investigación actuales en inteligencia artificial, para que los estudiantes puedan contribuir a la vanguardia del conocimiento en inteligencia artificial y estar preparados para la investigación de doctorado.
- Promover la comprensión de las implicaciones éticas, sociales y legales de la inteligencia artificial mediante cursos específicos que exploran estos temas, junto con la incorporación de consideraciones éticas en todos los aspectos del programa, para que los estudiantes estén equipados para tomar decisiones informadas y éticas en su trabajo en el campo de la inteligencia artificial.
- Fortalecer habilidades de comunicación y gestión de proyectos necesarias para liderar iniciativas de inteligencia artificial a través de la instrucción directa, práctica y feedback en la presentación efectiva de ideas, la escritura de informes técnicos y la gestión de proyectos, preparando a los estudiantes para roles de liderazgo en inteligencia artificial, donde tendrán que comunicarse efectivamente con una variedad de audiencias y gestionar proyectos de principio a fin.
Ventajas de la Metodología en línea
Experiencia de aprendizaje eficaz:
Acceso a través del Campus Virtual, de forma sencilla, amigable e intuitiva, a todos los recursos, didácticas y contenidos necesarios para alcanzar el desarrollo de las competencias y destrezas necesarias.
Gracias al diseño y la secuencia didáctica, el alumno determina la carga y ritmo de trabajo, pudiendo en todo momento a través de la plataforma solicitar la guía y apoyo de los profesores y tutores.
Tutorías personalizadas:
Tutorías, clases y experiencias prácticas virtuales en tiempo real que permiten a los alumnos interactuar con el profesor para desarrollar aspectos prácticos y relevantes del contenido de la materia.
Sesiones impartidas cada dos semanas, en jueves tarde, viernes tarde y sábado.
(* El horario se ajustará a la secuencia docente buscando ser compatible con la actividad laboral)
Unidad de titulación
La duración de la unidad de titulación será de 240 horas. Los estudiantes podrán optar por completar las siguientes opciones:
- La titulación se realizará a través del desarrollo de un examen complexivo teórico-práctico que se desarrollará inmediatamente al completar las asignaturas del programa (la titulación está incluida en la duración del programa).
Contenidos del programa:
Capacidad para comprender y aplicar técnicas de procesamiento de imágenes, reconocimiento y clasificación de objetos, seguimiento de objetos, reconstrucción 3D, y detección y reconocimiento facial.
- Fundamentos de procesamiento de imágenes.
- Reconocimiento y clasificación de objetos.
- Seguimiento de objetos.
- Reconstrucción 3D.
- Detección y reconocimiento facial.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Aplicar técnicas de ciencia de datos para procesar, analizar y obtener conocimientos significativos a partir de conjuntos de datos complejos.
- Fundamentos de la ciencia de datos.
- Métodos de aprendizaje automático.
- Análisis de datos exploratorio.
- Minería de datos.
- Procesamiento de datos a gran escala.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Generar visualizaciones claras y efectivas que permitan comprender y comunicar información a partir de datos complejos.
- Principios de visualización de datos.
- Tipos de gráficos y visualizaciones.
- Herramientas de visualización de datos.
- Visualización de datos multidimensionales.
- Visualización interactiva y narrativa de datos.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Dominio de programación orientada a objetos, estructuras de datos complejas, programación concurrente, depuración avanzada y diseño de algoritmos eficientes.
- Programación orientada a objetos.
- Estructuras de datos avanzadas.
- Programación concurrente y paralela.
- Manejo de excepciones y depuración avanzada.
- Diseño y desarrollo de algoritmos eficientes.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje por refuerzo, evaluación y selección de modelos, y preprocesamiento de datos en problemas de análisis y predicción
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje por refuerzo.
- Evaluación y selección de modelos.
- Preprocesamiento y selección de características.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Tiene el conocimiento sobre la implicación de los principios y reglas éticas que guían su actividad profesional.
- Visión humanista.
- Ética del servicio público.
- Responsabilidad ética.
- Alcance de la responsabilidad profesional.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Desarrollar habilidades para comprender, analizar y generar texto de manera automatizada, facilitando tareas como la traducción automática, el resumen de documentos, la detección de sentimientos y la generación de respuestas conversacionales.
- Análisis y preprocesamiento de texto.
- Modelado de lenguaje.
- Extracción de características.
- Análisis de sentimiento y clasificación de texto.
- Generación de lenguaje natural.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Capacidad de diseñar y desarrollar sistemas inteligentes que puedan percibir, comprender, razonar y aprender de manera similar a los seres humanos.
- Modelado de la percepción.
- Razonamiento y toma de decisiones.
- Procesamiento del lenguaje natural.
- Aprendizaje y adaptación.
- Interacción humano-máquina.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Capacidad de comprender, diseñar y aplicar estrategias de coordinación, comunicación y colaboración entre agentes, así como el conocimiento de diferentes arquitecturas y aplicaciones de sistemas multiagente.
- Teoría de agentes.
- Arquitecturas de agentes.
- Coordinación y comunicación.
- Aprendizaje y adaptación en agentes.
- Aplicaciones y casos de estudio.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Habilidad de implementar y gestionar de manera efectiva modelos de inteligencia artificial en entornos de producción, asegurando su escalabilidad, rendimiento y fiabilidad.
- Arquitectura y diseño de sistemas de producción.
- Preparación y transformación de datos en tiempo real.
- Implementación y despliegue de modelos.
- Monitoreo y evaluación del rendimiento.
- Seguridad y ética en el despliegue de modelos.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Capacidad de analizar y abordar los desafíos éticos y de privacidad relacionados con la inteligencia artificial, así como desarrollar un enfoque responsable y ético en el diseño, desarrollo y uso de sistemas de IA en la sociedad.
- Ética y responsabilidad en la IA.
- Privacidad y protección de datos.
- Sesgos y discriminación en la IA.
- Responsabilidad legal y marco regulatorio.
- Impacto social y laboral.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Desarrollar habilidades para crear un plan de investigación, recopilar y analizar datos, comprender el proceso de titulación mediante el examen complexivo y analizar el proceso de titulación en su conjunto.
- Plan de investigación.
- Recopilación y análisis de datos e información.
- Análisis del proceso de titulación a través de examen complexivo.
- Análisis del proceso de titulación.
- Aprendizaje con el docente: 24
- Aprendizaje práctico: 2
- Aprendizaje autónomo: 94
Perfil de Ingreso
El programa está dirigido para profesionales titulados de tercer nivel de grado que preferentemente pertenezcan al campo amplio de “Tecnologías de la información y la comunicación (TIC)”, de acuerdo con el reglamento de armonización de la nomenclatura de títulos profesionales y grados académicos. Pero, debido a la naturaleza del programa, los postulantes que tengan un título de tercer nivel de grado en un campo amplio diferente deberán acreditar experiencia profesional y académica de al menos un año afín al programa.