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Diploma en Inteligencia Artificial

Versión online primer semestre: abril-julio 2021

Inicio segundo semestre: 01 de septiembre Consultas: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

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1.    Antecedentes Generales

Descripción

La Inteligencia Artificial (IA) es en este momento un importante foco de atención en diversos entornos y referencia obligada en gran cantidad de 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.

Es por esto, que este Diploma propuesto por el Departamento de Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María busca 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.

Entre las características del diploma se pueden destacar 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 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.  

Objetivo del Programa

Formar a los participantes para que puedan identificar las técnicas, herramientas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial y determinar sus posibles usos en las áreas de su interés profesional, a través de una capacitación brindada por expertos y desarrollando un proyecto integrador en el cual visualizarán una solución a un problema específico y diseñarán su posible solución usando IA.  

Audiencia

Podrán postular al programa profesionales de cualquier área, que buscan formarse adquiriendo conocimientos sobre la Inteligencia Artificial, sus técnicas, herramientas y aplicaciones, habilitándolos para reconocer las oportunidades de incorporar sistemas basados en Inteligencia Artificial en sus áreas de interés. Entre los posibles participantes se pueden destacar:

-Gerentes o directivos de empresas, organismos públicos o privados que deseen conocer sobre -IA y evaluar la posibilidad de integrar su utilización para mejorar sus procesos.

-Arquitectos y desarrolladores de sistemas de información y de software.

-Responsables de infraestructura y servicios TIC.

-Consultores y auditores TIC.

-Profesionales en general interesados en conocer las potencialidades y oportunidades de uso de la IA.

2.    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. 

Ciclo Fundamentos

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

Módulo I: 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

      Representación del Conocimiento

 

Módulo II: 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 III: 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 IV: Algoritmos de búsqueda (12 horas)

      Hill climbing

      Tabu search

      Simulated Annealing

      Algoritmos Genéticos

      Algoritmos Evolutivos

Ciclo Intermedio

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

Módulo V: Análisis exploratorio de datos (12 horas)

      Medidas de Similaridad y Distancia.

      Análisis de Datos Univariados. Medidas de Tendencia y Dispersión.

      Detección de Datos Atípicos.

      Análisis de Datos Multivariados. Matriz de Correlaciones.

      Análisis de componentes principales

      Análisis Cluster

 

Módulo VI: 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 VII: 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 VIII: Aprendizaje no supervisado (12 Horas)

      Reducción de dimensionalidad

      Clustering

      Reglas de asociación

      Patrones secuenciales

 

Módulo IX: 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 Especialización

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

Módulo X: Seminario de ejemplos y aplicaciones de Inteligencia Artificial (12 horas)                        

      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.

Modalidad de Clases

Las clases serán con modalidad online basada en la grabación de videos de las clases e interacción directa (presencial-remota) con los relatores, considerando los siguientes aspectos:

•      Los cursos y proyecto se evalúan con notas de 0 a 100; nota de aprobación mayor o igual a 60.

•      Formato: Un video de mínimo 4 horas semanal por módulo y tres sesiones semanales presenciales-remotas de 2 horas cada una de interacción entre los relatores y los participantes (estas sesiones también serán grabadas para que la puedan ver posteriormente -forma asíncrona- aquellos que no pudieron participar).

•      Se utilizará la plataforma Moodle para subir las clases, suministrar material del curso, recibir trabajos y mantener comunicación entre profesores y participantes

•      Los vídeos estarán disponibles en la plataforma con una semana de anticipación a los días de interacción con los relatores, cuyas reuniones se realizarán la semana indicada en el cronograma anexo (lunes, miércoles y viernes de 18 a 20h)

•      Igualmente, las actividades que serán evaluadas en cada módulo la tendrán disponibles los participantes al mismo momento de tener acceso a los vídeos y deberán entregarlas a más tardar la semana posterior a la interacción con el relator.

3.    Organización

Dirección

·         Dr. Francklin Rivas Echeverría, UTFSM, Chile (firivas@inf.utfsm.cl)

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

Académicos asociados al Programa

·       Francklin Rivas

Doctor en Ciencias Aplicadas.

Magíster Sc. en Ingeniería de Control.

Ingeniero de Sistemas.

Abogado.

·       Mauricio Solar

Doctor en Computación y Sistemas.

Magíster Sc. en Computación y Sistemas.

Ingeniero Civil Electrónico.

·       Carlos Castro

Doctor en Informática.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática.

Ingeniero Civil en Informática.

·       María Cristina Riff

Doctora en Ciencias especialidad Matemáticas e Informática.

Ingeniera Civil Informática.

·       José Luis Martí

Magíster en Ingeniería Informática.

Ingeniero Civil Informático.

·       Anna G. Pérez

Doctora en Economía Aplicada.

Magister Sc. en Estadística Aplicada.

Licenciada en Estadística.

·       Ricardo Ñanculef

Doctor en Ciencias de la Ingeniería Informática.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática.

Ingeniero Civil Informático.

·       Marcelo Mendoza

Doctor en Ciencias, mención Computación.

Magíster en Ingeniería Informática.

Ingeniero Civil Electrónico.

NOTA: La dirección del Programa se reserva el derecho de cambiar algún académico en caso de fuerza mayor.

Costo del Programa

Valor total del diploma: $2.700.000

NOTA: El programa se realizará siempre y cuando se complete con el mínimo de participantes. Derecho a reserva sólo se reembolsa en caso de no realizarse el programa.

Consultas

Ivonne Barra

Departamento de Informática

Universidad Técnica Federico Santa María

Fono: 2232028200

Email: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Carolina Leal

Departamento de Informática

Universidad Técnica Federico Santa María

Fono: 322654424

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