Acerca de Maestría en Inteligencia Artificial
La Maestría en Inteligencia Artificial (IA) de la Universidad UK, dictada en modalidad virtual en Perú, está orientada a formar profesionales altamente capacitados en el desarrollo, implementación y análisis de soluciones basadas en IA. El programa proporciona una sólida base teórica y práctica en áreas como el aprendizaje automático (machine learning), redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión por computadora, y big data. Esta maestría responde a la creciente demanda de expertos en inteligencia artificial en sectores clave como la tecnología, la industria, la salud y las finanzas.
Características de la Maestría en Inteligencia Artificial (IA)
- Duración: el programa tiene una duración de 1 a 2 años, dependiendo de la dedicación del estudiante.
- Modalidad: 100% virtual, lo que permite a los profesionales estudiar desde cualquier lugar y compatibilizar sus estudios con sus responsabilidades laborales.
- Plan de estudios: incluye materias como aprendizaje automático (machine learning), redes neuronales profundas (deep learning), visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (NLP), robótica, y gestión de grandes volúmenes de datos (big data). Además, se integra la ética en IA y el impacto social de las nuevas tecnologías.
- Proyectos prácticos: el programa se centra en el desarrollo de proyectos prácticos y casos de estudio en los que los estudiantes aplican modelos de IA a problemas reales, como sistemas de recomendación, diagnóstico médico automatizado, y análisis predictivo.
- Tecnologías avanzadas: los estudiantes tienen acceso a las últimas herramientas y plataformas tecnológicas utilizadas en el campo de la IA, como TensorFlow, Keras, PyTorch, y bibliotecas especializadas en procesamiento de datos masivos.
- Docentes especializados: los profesores son expertos en el campo de la inteligencia artificial y cuentan con experiencia en proyectos de investigación y desarrollo de soluciones de IA para empresas de diferentes industrias.
- Flexibilidad: la modalidad virtual permite a los estudiantes gestionar su tiempo de manera flexible, accediendo a clases grabadas, materiales interactivos y sesiones en línea en tiempo real.
Salida profesional
Los egresados de la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad UK tienen un amplio abanico de oportunidades laborales en sectores tecnológicos y en áreas que requieren automatización avanzada y análisis de datos:
- Desarrollar y optimizar algoritmos de inteligencia artificial para diversas aplicaciones, como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y sistemas autónomos.
- Utilizar IA para analizar grandes conjuntos de datos y extraer conocimientos útiles para la toma de decisiones estratégicas en empresas y organizaciones.
- Implementar y entrenar modelos de aprendizaje automático para predicción, clasificación y optimización de procesos en diversas industrias.
- Ofrecer consultoría a empresas que buscan integrar soluciones de inteligencia artificial en sus operaciones, ya sea para mejorar la eficiencia, automatizar tareas o innovar en productos y servicios.
- Crear y optimizar sistemas autónomos, como robots o vehículos automatizados, que funcionen de manera eficiente utilizando tecnologías de IA.
- Diseñar la arquitectura de software y hardware para sistemas de IA, asegurando que las soluciones implementadas cumplan con los requisitos técnicos y de negocio.
- Participar en proyectos de investigación avanzada en inteligencia artificial, desarrollando nuevas técnicas y modelos para mejorar el desempeño y las capacidades de los sistemas inteligentes.
Perfil de Ingreso
- Título universitario en áreas afines: se requiere una licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería, matemáticas, física, o carreras relacionadas con la tecnología y las ciencias exactas.
- Conocimiento en programación: los aspirantes deben tener experiencia previa en lenguajes de programación como Python, C++ o Java, ya que son fundamentales para desarrollar y aplicar algoritmos de IA.
- Habilidades analíticas: es necesario contar con habilidades sólidas en análisis de datos, matemáticas y estadísticas, ya que son la base de los algoritmos de aprendizaje automático.
- Interés en la innovación tecnológica: los estudiantes deben tener un interés claro en el desarrollo de soluciones tecnológicas avanzadas y en cómo la IA está transformando diversas industrias.
- Capacidad para resolver problemas complejos: el programa busca profesionales con habilidad para abordar y resolver problemas a través de métodos innovadores, aplicando los conocimientos de inteligencia artificial a escenarios reales.
Plan de Estudios
1 Cuatrimestre
- Aprendizaje Supervisado: Regresión y Clasificación
- Algoritmos Avanzados
- Aprendizaje No Supervisado
- Cómo Estructurar Proyectos de ML
- Aprendizaje Profundo
2 Cuatrimestre
- Aprendizaje Profundo 2: Optimización de Hiper Parámetros, Regularización y otras Técnicas
- Visión Computacional
- Procesamiento de Lenguaje Natural
- Introducción al Aprendizaje Automático en la Nube (Google Cloud)
- Intro al Aprendizaje Automático en Producción
3 Cuatrimestre
- Procesamiento de Lenguaje Natural con Modelos de Atención (estado del arte)
- Visión Computacional Avanzada
- Pipelines de Aprendizaje Automático en Producción
- Despliegue de Modelos Aprendizaje Automático en Producción
- Tensorflow en Google Cloud
4 Cuatrimestre
- Ética y la Inteligencia Artificial
- Aprendizaje Automático en la Empresa
- Fundamentos de MLOps
- Pipelines de Aprendizaje Automático en Google Cloud
- Ponentes/ Seminarios
- Proyecto Final
