Últimos días de matrícula | inicio: 28 de abril de 2021 | Modalidad Online

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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.

· Ana 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

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. 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