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Diploma en Inteligencia Artificial
Matrícula disponible | Próxima versión: mayo 2022
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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
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Carolina Leal
Departamento de Informática
Universidad Técnica Federico Santa María
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