Diploma en Inteligencia Artificial

Matrícula disponible versión online | Inicio: 21 de septiembre de 2020

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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 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.

Objetivos

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.

Dirigido a

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.
Analistas de negocio y de información.
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.

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

Duración: 48 horas

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

Duración: 60 horas

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

Módulo V: Introducción: Data Science (12 horas)

Big-data y Data Science
Problemática y perspectivas
Ciencia de Datos: Veracidad de datos, privacidad, seguridad y ética
Formulación de problemas de datos estructurados, y no estructurados
Relevancia del lenguaje del dominio del problema
Inferencia estadística y modelos predictivos: Poblaciones y muestras
Modelos de datos estadísticos, probabilidad
Ajuste de modelos

Módulo VI: Análisis exploratorio de datos y el proceso de DataScience (12 horas)

Detección de valores atípicos
Transformaciones de datos
Estimación paramétrica
Imputación de valores faltantes
Pre-procesamiento de datos (Extracción de información, ETL,
Data cleaning, Data model unification)
Visualización de datos
Análisis de datos multivariados
Matriz de covarianzas y correlaciones
Medidas de similitud y distancia
Análisis de componentes principales
Clasificación y clustering

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 (fuzificación y de(s) fuzificación)
Generalidades de los sistemas lógicos difusos
Razonamiento en sistemas difusos
Diseño de aplicaciones usando sistemas lógicos difusos.

Ciclo Especialización

Duración: 12 horas

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.

Metodología

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 que posee el Departamento de Informática 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 (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.

Organización

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

Relatores asociados al programa

Mauricio Solar

Doctor en Computación y Sistemas.

Magíster Sc. en Computación y Sistemas.

Ingeniero Civil Electrónico.

Francklin Rivas

Doctor en Ciencias Aplicadas.

Magíster Sc. en Ingeniería de Control.

Ingeniero de Sistemas.

Abogado.

Carlos Castro

Doctor en Informática.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática.

Ingeniero Civil en Informática.

María Cristina Riff

Doctor en Ciencias especialidad Matemáticas e Informática.

Ingeniero 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 relator en caso de fuerza mayor.

Costo del programa

Derecho a reserva: 2 UF

Valor diploma: 90 UF (88 UF considerando la reserva)

NOTA: El programa se realizará siempre y cuando se complete con el mínimo de participantes, lo que aplica para cada uno de los lugares propuestos de manera independiente. Derecho a reserva sólo se reembolsa en caso de no realizarse el programa.

Contacto y 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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