Calendario 2024: 03 de junio al 26 de octubre.

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Descripción

La Inteligencia Artificial (IA) ha sido últimamente un importante foco de atención en diversos entornos y referencia obligada en diversas áreas. Esto hace que todas las personas deban saber la realidad sobre la IA y conocer las actividades en las cuales pueda apoyar o no a cada una de las personas u organizaciones.

• Entre las características del Diploma se destacan las siguientes:
• Es un programa de continuidad de estudios para profesionales, enfocado en brindar conocimientos sobre la Inteligencia Artificial, sus técnicas, metodologías, herramientas y aplicaciones, habilitando a los participantes para reconocer las oportunidades de incorporar sistemas basados en Inteligencia Artificial en sus áreas de interés.
• El programa combina horas presenciales, teóricas y prácticas, realización de trabajos grupales y desarrollo de un proyecto final de titulación consistente en el diseño conceptual o un caso de estudio con implementación de una aplicación de Inteligencia Artificial en su área de interés.
• El equipo de profesores está compuesto por un seleccionado grupo de académicos y profesionales, con sólidos conocimientos y una amplia experiencia en el campo de la Inteligencia Artificial, lo que permitirá brindar a los participantes diferentes visiones y aportes en la IA y formar sus propios criterios sobre las potencialidades y oportunidades de su utilización en sus áreas de interés.
• Convalidación de asignaturas en el Magister de Tecnologías de la Información (MTI).

Plan de Estudios

La malla curricular del Diplomado está estructurada en tres ciclos (Fundamentos, Intermedio y Especialización). Los dos primeros cubrirán los aspectos fundamentales y teóricos de la Inteligencia Artificial, mientras que el tercero estará compuesto de seminarios dirigidos a la presentación de ejemplos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en diversas áreas temáticas.

Horas del Diploma: 120 horas totales 

Ciclo Fundamentos

Duración: 48 horas

En este ciclo se revisan los conceptos y fundamentos de la Inteligencia Artificial a través de los siguientes contenidos específicos:

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial y sus fundamentos (12 horas)

• Fundamentos de la inteligencia artificial.
• Comparación entre inteligencia natural e inteligencia artificial.
• Evolución histórica de la inteligencia artificial.
• Principales técnicas de la inteligencia artificial.
• Agentes Inteligentes.
• Resolución de Problemas de búsqueda.
• Lógica de Primer orden y Representación del Conocimiento.

Módulo 2: Sistemas Basados en Conocimiento (12 horas)

• Generalidades de los sistemas Basados en Conocimiento.
• Componentes de los Sistemas Basados en Conocimiento.
• Ingeniería de Conocimiento.
• Diseños de aplicaciones usando Basados en Conocimiento.

Módulo 3: Optimización y Programación con Restricciones (12 horas)

• Conceptos de Modelos y optimización.
• Principios de programación lineal.
• Principios de programación entera.
• Principios de programación con restricciones.

Módulo 4: Algoritmos de búsqueda (12 horas)

• Hill climbing.
• Tabu search.
• Simulated Annealing.
• Algoritmos Genéticos y Evolutivos.

Ciclo Intermedio

Duración: 60 horas

En este ciclo se revisan las Técnicas de Inteligencia Artificial a través de los siguientes contenidos específicos.

Módulo 5: Introducción: Data Science (12 Horas)

• Introducción a la Ciencia de Datos, Problemática y Perspectivas.
• Tipos de Datos. Datos estructurados y no estructurados.
• Veracidad de datos, privacidad y seguridad.
• Aspectos éticos y sociales.
• Discusión de casos.

Módulo 6: Análisis exploratorio de datos (12 horas)

• Medidas de Similaridad y Distancia.
• Elementos de Teoría de Probabilidades.
• Análisis de Datos Univariados. Medidas de Tendencia y Dispersión.
• Detección de Datos Atípicos.
• Análisis de Datos Multivariados. Matriz de Correlaciones.
• Análisis de Varianza Intra e Varianza Inter.
• Estimación Paramétrica Clásica.
• Regresión Lineal.

Módulo 7: Redes Neuronales - Deep learning (12 horas)

• Introducción a las Redes Neuronales Artificiales.
• Conceptos básicos de aprendizaje automático.
• Modelos Neuronales FANN.
• Arquitecturas profundas para clasificación, regresión y otros.
• Algoritmo de entrenamiento BP.
• Redes neuronales de convolución.
• Redes neuronales recurrentes para aprendizaje de secuencias.
• Aplicaciones actuales.

Módulo 8: Aprendizaje no supervisado (12 Horas)

• Reducción de dimensionalidad.
• Clustering.
• Reglas de asociación.
• Patrones secuenciales.

Módulo 9: Lógica Difusa (12 horas)

• Teoría de conjuntos difusos.                
• Mecanismos de difusión y nitidez (Difusificación y desdifusificación)                            
• Generalidades de los sistemas lógicos difusos.                          
• Razonamiento en sistemas difusos.                                            
• Diseño de aplicaciones usando sistemas lógicos difusos.         

Ciclo de Especialización

Duración: 12 horas

En este ciclo se revisan las Seminarios de ejemplos y aplicaciones de Inteligencia Artificial a través de la siguiente estructura:

• Seminario de Ejemplos y aplicaciones de Inteligencia Artificial (4 horas). Invitados especiales nacionales e internacionales.
• Desarrollo y presentación de Proyecto integrador del Diploma (8 horas).

Como proyecto final cada participante deberá realizar un diseño conceptual o un caso de estudio con implementación de una aplicación de Inteligencia Artificial en su área de interés y se hará una presentación y discusión con todos los participantes.

Dirección Académica del Programa

Dr. Mauricio Solar (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)

Coordinación Ejecutiva del Programa

M Sc. Sergio Murúa (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)