Admisión 2023
Diploma en
Inteligencia Artificial
Inicio
01 de agosto
Duración
132 Horas / 18 semanas
Horario
Martes y Jueves de 18:15 a 21:30 horas Sincrónico
Valor Arancel
$2.430.000
*20% dcto exalumnos y funcionarios UdeC
10% dcto por 3 o más personas de la misma empresa
Descripción
El programa del Diploma en Inteligencia Artificial busca desarrollar conocimientos necesarios para que los profesionales puedan incluir Inteligencia Artificial en suscampos de acción, con foco en machine learning y optimización de operaciones, y así mejorar la eficienciaen los procesos y la toma de decisiones en sus organizaciones.
Objetivos
- Comprender los beneficios, alcances y limitaciones de la Inteligencia Artificial.
- Aprender a asociar diferentes tipos de problemas al área correspondiente de la Inteligencia Artificial.
- Aplicar métodos estadísticos, técnicas de aprendizaje automático, de procesamiento de lenguaje natural y de optimización para apoyar la toma de decisiones en múltiples escenarios.
Dirigido A
El Diploma en Inteligencia Artificial se orienta a la formación de profesionales que deseen agilizar sus procesos mediante el uso de la inteligencia artificial.
ANTECEDENTES SOLICITADOS
- Grado académico o título profesional en disciplinas afines.
- Carta de presentación.
- Currículum vitae.
- Conocimientos básicos en programación y estadística
Programa
Introducción a la Inteligencia Artificial
Este módulo introductorio entrega a los alumnos una revisión de qué es y cómo se aplican sistemas de Inteligencia Artificial (IA).
Se presentan las diferentes definiciones de IA y sus alcances, las grandes áreas de desarrollo de la inteligencia artificial, y cómo se han utilizado para resolver problemas de diversa naturaleza y a diversa escala. Se describirá un modelo comúnmente usado en IA para resolver problemas: el de agente inteligente.
12 horas
Programación con Python
Este módulo está orientado a la formaciónde competencias básicas para la solución de problemas de naturaleza algorítmica elemental. Contempla el desarrollo de habilidades básicas en programación y algoritmos.
24 horas
Machine Learning
Este módulo está orientado a la entrega de conocimientos y herramientas que permitan el desarrollo de competencias en análisis de datos, fundamentales para la explotaciónde la información.
Se describen y aplicanmétodos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, necesarios para la creación de modelos descriptivos, predictivos y de comportamiento útiles en el apoyo a la toma de decisiones.
24 horas
Optimización
La optimización y la inteligencia artificial están fuertemente relacionadas. Muchos de los problemas que enfrentan las instituciones se pueden formular como problemas de optimización. Por otro lado, muchos de los algoritmos de inteligencia artificial, especialmente de machine learning , conllevan algún tipo de optimización para ser correctamente aplicadas en cada problema. En esta asignatura, se enseñará cómo formular un problema de optimización con sus componentes, junto con diferentes técnicas para la resolución de dichos problemas que pueden encontrarse en un sinfín de industrias.
24 horas
Deep Learning
Este módulo está orientado a la entrega de conocimientos y herramientas que permitan la creación de arquitecturas de redes neuronales y su entrenamiento.Comienza por una revisión de conceptos básicos de cálculo y álgebra enfocada al modelamiento de sistemas neurológicos artificiales, para luego abordar conceptos de funciones de pérdida, métodos de entrenamientoy resolución de problemas de sobre-ajuste.
24 horas
Procesamiento de Lenguaje Natural
En este módulo, se revisarán los fundamentos y técnicas para el análisis automatizado de texto, desde una perspectiva aplicada. Para esto, se establecerán los conceptos básicos para automatizar la comprensión de texto. Se revisarán algunas de las técnicas delimpieza de documentos, modelos de representación y métodos para el análisisde textos que permitan extraer información relevante a partir de los documentos.
24 horas
Docentes
PhD. Julio Godoy
Director del programa Doctor en Cs de la Computación Universidad de Minnesota.
PhD. Carlos Contreras
Doctor en Ingeniería Biomédica, Eléctrica y de Sistemas, Università di Bologna , Italia
PhD. José Fuentes
Doctor en Cs de la Computación Universidad de Concepción.
PhD. Fernando Gutiérrez
PhD Computer Science Universidad de Oregon, USA.
PhD. Guillermo Cabrera
Doctor en Cs de la Computación Universidad de Chile.
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