Diploma en Inteligencia Artificial

Información General del Programa​

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.
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    Objetivo del Programa

    Formar a los participantes para que puedan identificar las técnicas, herramientas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial.

    Formar a los participantes para determinar los posibles usos de la Inteligencia Artificial en las áreas de su interés profesional, a través de una capacitación brindada por expertos.

    Desarrollar un proyecto integrador que le permita a los participantes visualizar una solución a un problema específico y diseñar su posible solución usando técnicas de la Inteligencia Artificial.

    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 puede 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.

    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 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 Especialización

    Duración: 12 horas

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

    (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 del Diploma en Inteligencia Artificial se realizan en modalidad online basada en la interacción directa (presencial-remota) con los relatores y trabajo a distancia mediante videos, considerando los siguientes aspectos:

    • Los cursos y proyecto se evalúan con notas de 0 a 100; nota de aprobación es mayor o igual a 60.
    • Cada módulo es de 12 horas en total (sin incluir las evaluaciones).
    • Sesiones se realizarán los lunes, miércoles y viernes desde las 18:00 horas hasta las 20:00 horas vía Zoom.
    • Se utilizará la plataforma iCampus de la Universidad Técnica Federico Santa María.
    • El formato corresponde a videos de mínimo 4 horas por módulo y tres sesiones presenciales-remotas de 2 horas cada una de interacción entre los relatores y los participantes (estas sesiones también serán grabadas para que las puedan ver posteriormente -forma asíncrona- aquellos que no pudieron participar).
    • Los vídeos estarán disponibles en la plataforma en la semana previa a los días de interacción con los relatores
    • 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 Académica

    El programa combina horas presenciales teóricas y prácticas, realización de trabajos grupales y desarrollo de un proyecto final en el área de ciberseguridad.

    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 ciberseguridad, lo que permitirá brindar a los participantes diferentes visiones y aportes en dicha área.

     

    Dirección Académica del Programa

    Dr. Mauricio Solar

    Dr. Mauricio Solar

    Doctor en Computación y Sistemas.
    Magíster Sc. en Computación y Sistemas.
    Ingeniero Civil Electrónico, USM.
    mauricio.solar@inf.utfsm.cl
    Oficina: K-606 San Joaquín USM +56223037212

    Coordinación Ejecutiva del Programa

    Sergio Murúa

    Sergio Murúa

    Consultor de empresas con vasta experiencia y conocimiento en gerenciamiento e implementación de proyectos. Profesor de pregrado y postítulos.
    M.Sc. Ingeniería Industrial, PUC Río de Janeiro Brasil, PMP® (Project Management Professional).
    Ingeniero Civil Informático, USM, Chile.
    smurua@inf.utfsm.cl

    Relatores asociados al programa

    Mauricio Solar

    Mauricio Solar

    Doctor en Computación y Sistemas.
    Magíster Sc. en Computación y Sistemas.
    Ingeniero Civil Electrónico, USM.
    mauricio.solar@inf.utfsm.cl
    Oficina: K-606 San Joaquín USM +56223037212

    María Cristina Riff

    María Cristina Riff

    Doctor en Ciencias especialidad Matemáticas e Informática.
    Ingeniero Civil Informática, USM.
    maria-cristina.riff@inf.utfsm.cl
    Oficina: F-224 Casa Central USM +56322654405

    Ricardo Ñanculef

    Ricardo Ñanculef

    Doctorado en Ciencias de la Ingeniería Informática, USM.
    Postdoc en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Universidad de Bristol (UK).
    ricardo.nanculef@usm.cl.
    Oficina: K-522 San Joaquín USM +56223037208

    Roberto León

    Roberto León

    Doctor en Ingeniería Informática USM, Chile.
    Magíster en Ciencias de la Ingeniería USM, Chile.
    Ingeniero Civil Informático, USM, Chile.
    roberto.leon@usm.cl
    Oficina: K-601 San Joaquín USM +56223037219

    Carlos Castro

    Carlos Castro

    Doctor en Informática, Universidad Henri Poincaré, Francia.
    Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática, USM, Chile.
    Ingeniero Civil en Informática, USM, Chile.
    carlos.castro@inf.utfsm.cl
    Oficina: F-216 Casa Central USM +56322654241

    José Luis Marti

    José Luis Marti

    Máster en Diseño de Información y Visualización de Datos, UPF - España.
    Magíster en Ingeniería Informática, USM.
    Ingeniero Civil Informático, USM.
    jose-luis.marti@inf.utfsm.cl
    Oficina: K-612 San Joaquín USM +56 2 2303 7203

    Alejandro Veloz

    Alejandro Veloz

    Doctor en Ingeniería Informática, USM.
    Magíster en Ciencias de la Ingeniería, USM.
    Ingeniero Biomédico, UV.

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

     

    Contacto y consultas

    Carolina Leal

    Departamento de Informática 

    Universidad Técnica Federico Santa María

    Teléfono fijo: (+56) 322654424

    WhatsApp: (+569) 4405 3325

    Email: diplomas@inf.utfsm.cl

    Descuentos

    -10% Empresa o institución que inscriba a 3 o más de sus colaboradores y con una sola orden de compra.

    -10% Ser mujer (como una forma de apoyar a disminuir la brecha de género).

    -10% Ser funcionario público, municipal, FFAA, Carabineros o PDI. Pertenecer a un pueblo originario.

    -20% Matrícula Anticipada (hasta dos semanas antes del inicio del programa)

    -30% Alumni (ser exalumno de la Universidad, cualquier título, grado o diploma).

    NOTA: El programa se realizará siempre y cuando se complete con el mínimo de participantes.

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