La Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada busca formar profesionales que lideren los procesos de ideación y desarrollo de productos y servicios de inteligencia artificial en las organizaciones. Gracias a nuestro fuerte relacionamiento empresarial, la maestría permite ir más allá de la transmisión de conceptos, y ofrece a los estudiantes una experiencia en la cual se irán enfrentando a diversos retos que les permitirán consolidar su portafolio mientras estudian.

Prepárate para ser un agente de cambio y líder en la transformación digital del campo tecnológico en Colombia.

Modalidad

Virtual

Duración

3 semestres (1 año y medio)

Titulación

Magister en Inteligencia Artificial

Valor del semestre

$12.500.000
*Los valores se incrementan de acuerdo al IPC anual

¿Por qué elegir este programa?

Orientación a la práctica

Orientación a la práctica

Orientación a la práctica: Los cursos tendrán un gran componente práctico con retos reales de las empresas patrocinadoras, algunos de estos retos serán certificables para la hoja de vida de los estudiantes.
Teoria aplicada

Teoria aplicada

El programa ha sido diseñado para crear y aumentar la experiencia laboral de los estudiantes mientras se estudia. Esto gracias a que, en cada semestre, se desarrollará un proyecto real de la industria.
Certificación académica

Certificación académica

Durante el transcurso de la maestría los estudiantes recibirán certificaciones duales academia – industria que son insignias digitales vinculables a redes profesionales.
Doble titulación

Doble titulación

Posibilidad de doble titulación con la Maestría en Ciencia de Datos.
Virtualidad

Virtualidad

Clases virtuales 100% en vivo, con posibilidad de acceder a la grabación de las clases para obtener más flexibilidad.

Este programa es para ti..

Consolida y lidera los procesos de ideación y desarrollo de productos y servicios revolucionarios. Desarrolla ideas para liderar el cambio y marcar la diferencia en el mundo de la tecnología.

La Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada está dirigida a:
  • Ingeniería de Sistemas, Computación y áreas afines.
  • Ingeniería Electrónica, eléctrica, mecatrónica, Biomédica, Física y áreas afines.
  • Ingeniería Industrial.
  • Ingeniería Agronómica y Bioquímica.
  • Matemáticas.
  • Estadística.
  • Física.
  • Biología
  • Otros pregrados con componentes cuantitativos, tecnológicos y de programación.

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Formulario general programas posgrado

Informes

+57 311 2626583


Competencias que obtendrás

Líder

Líder

Desarrollarás sistemas y modelos innovadores de Inteligencia Artificial a partir de las necesidades de las organizaciones usando tecnología, datos, conocimiento de expertos, modelos, algoritmos y metodologías apropiadas.
Tecnologías

Tecnologías

Identificarás la fuente y el destino de los datos, junto con las distintas tecnologías y posibilidades de servicio que se requieren para estructurar su tráfico, visualización y almacenamiento en un sistema basado en Inteligencia Artificial.
Visualización de datos

Visualización de datos

Configura los servicios de computación en la nube para el desarrollo, implementación y despliegue de modelos de inteligencia artificial basados en grandes conjuntos de datos.

Plan de estudios

| Semestre 


01

  • Extracción y Almacenamiento de Datos
    2 Créditos
  • Análisis exploratorio y visualización de datos
    2 Créditos
  • Aprendizaje automático (Análisis cuantitativo)
    2 Créditos
  • Electiva I
    2 Créditos
  • Proyecto I de Innovación Tecnológica en IA
    2 Créditos

| Semestre 


02

  • Aprendizaje profundo (Fundamentos de Analítica II)
    2 Créditos
  • Procesamiento de imágenes y visión por computador
    2 Créditos
  • Electiva II
    2 Créditos
  • Electiva III
    2 Créditos
  • MLOps
    2 Créditos
  • Proyecto II de Innovación Tecnológica en IA
    2 Créditos

| Semestre 


03

  • Procesamiento de Lenguaje Natural
    2 Créditos
  • Electiva IV
    2 Créditos
  • Electiva V
    2 Créditos
  • Aspectos legales y éticos de la Inteligencia Artificial
    2 Créditos
  • Proyecto III de Innovación Tecnológica en IA
    2 Créditos
De acuerdo a la ruta de aprendizaje, podrás elegir entre las siguientes electivas:

  • Cloud computing para IA
  • Inteligencia artificial Generativa
  • Sistemas de recomendación
  • Algoritmos de optimización
  • Computación cuántica
  • Diseño de productos y servicios de Inteligencia artificial
  • Procesos de innovación basados en Inteligencia artificial
32 créditos en total

Profesores 

Jose Armando Ordóñez

Consultor certificado por Microsoft e IBM con más de 20 años de experiencia en las áreas de Análisis de datos e Inteligencia artificial. Experiencia como socio fundador Y CEO de diversos startups. Experiencia Postdoctoral con más de 100 publicaciones científicas a nivel mundial, reconocido como investigador nivel Senior del Ministerio de Ciencia Tecnología e Innovación. Experiencia en la formulación y gestión de proyectos de base tecnológica para el sector privado y público.

Luis Eduardo
Ferro Díez

Staff Software Engineer en Qualcomm, Madrid, España. Más de 17 años de experiencia en la industria, dentro de los cuales ha ocupado diferentes roles del proceso de desarrollo de software, en particular Cloud, DevOps, MLOps, Infraestructura y Machine Learning. A lo largo de su carrera, ha trabajado en varias industrias como la banca, el turismo B2B, información geoespacial, investigación aplicada en inteligencia artificial y realidad mixta (XR). Máster en Informática y Telecomunicaciones de la Universidad Icesi.

Gabriel Tamura Morimitsu

PhD en Ingeniería (Universidad de Los Andes, Colombia) y en Ciencias de la Computación (Université de Lille, Francia). Profesor Titular y Director del Centro de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Icesi, Profesor Adjunto de la Universidad de Victoria (Canadá). Ha sido visitante científico en el Centro de Investigación en Informática y Automática (INRIA, Francia), así como en el Grupo de Investigación RIGI del Departamento de Ingeniería de Software de la Universidad de Victoria (Canadá), miembro del subcomité IEEE CC2020 (Estados Unidos) de definición de competencias en Ingeniería de Software, y miembro del Comité Técnico de definición de competencias en Ciencia de Datos y Big Data del Centro de Excelencia y Apropiación de Big Data (Colombia).  

Anibal
Sosa

Profesor del Departamento de Ciencias Físicas y Exactas de la Universidad ICESI. PhD en Ciencias Computacionales de la Universidad de Texas, El Paso (USA), con títulos de Maestría en Ciencias Computacionales de la misma Universidad y Maestría en Matemáticas de la Universidad del Valle. Investigador en matemáticas aplicadas a problemas inversos del grupo de investigación I2T de la Universidad ICESI. Sus intereses de investigación incluyen la aplicación de las técnicas de optimización aplicadas a problemas inversos en diferentes áreas como geofísica, teoría de portafolio y optimización numérica. Así mismo actualmente trabajo en el área de inteligencia artificial y optimización para análisis de datos. Exbecario Fulbright con media docena de artículos publicados en revistas indexadas y más de una docena de artículos presentados en conferencias nacionales e internacionales.

Andrés Alberto Aristizábal

Profesor de tiempo completo en el Departamento de Computación y Sistemas Inteligentes de la Universidad Icesi en Cali, Colombia. Con casi 20 años de experiencia como investigador y docente en diversas universidades nacionales e internacionales, ha impartido cursos de pregrado, posgrado y educación continua, además de liderar proyectos en áreas como lenguajes de programación, estructuras discretas, analítica de datos y aprendizaje automático. A lo largo de su carrera, ha realizado investigaciones tanto en Francia (École Polytechnique), Polonia (Instytut Informatyki Uniwersytetu Wrocławskiego) como en Colombia (Icesi y Javeriana), colaborando tanto en proyectos de investigación como con la industria en el campo de la analítica de datos, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El Dr. Aristizábal es Doctor en Informática por el École Polytechnique de París en Francia e Ingeniero de Sistemas y Computación de la Universidad Javeriana de Cali.

Javier Gustavo Diaz Cely

Senior Manager líder de la práctica de Applied Intelligence de Accenture. Ingeniero de Sistemas, con Maestría en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Patrones y Aplicaciones de Sorbonne Universités (Pierre et Marie Curie), Doctorado en Informática orientado a Inteligencia Artificial de la misma Universidad, y Maestría en Finanzas Corporativas, del Conservatorio Nacional de Arts et Métiers de Paris.  

Ian Mateo Rodríguez López

Co-fundador y director de Operaciones en MVPERCEPTION, Cali, Colombia Con 7 años de experiencia en diseño, dirección, desarrollo e implementación de proyectos de ingeniería para automatizar procesos industriales utilizando visión e inteligencia artificial. Ha trabajado en conjunto con grandes empresas manufactureras en el suroccidente colombiano, donde ha desarrollado soluciones tecnológicas que han aumentado la productividad y la calidad de los procesos. Titulado en Ingeniería Electrónica y Magíster en Ingeniería de la Universidad del Valle, cuenta con 2 publicaciones en revistas científicas indexadas y 4 años de experiencia como investigador experto en proyectos de innovación aplicada en el SENA, enfocado en tecnologías de la industria 4.0, colaborando activamente con el sector público, privado y académico para impulsar soluciones tecnológicas innovadoras.

Milton Orlando Sarria Paja

Profesor del Departamento de Computación y Sistemas Inteligentes de la Universidad ICESI. PhD en Telecomunicaciones de la Universidad de Quebec (institut national de la recherche scientifique - INRS), Montréal (Canadá), con títulos de Maestría en Ingeniería - Automatización Industrial e Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional de Colombia. Investigador en temas relacionados con aprendizaje automático y procesamiento digital de señales (Audio e Imágenes) y sus diferentes aplicaciones. Sus intereses de investigación incluyen la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático en sistemas biométricos, igualmente tengo experiencia trabajando con diferentes modalidades de voz incluido susurros, afectiva, y patológica. Ex becario de MINCIENCIAS con publicaciones a nivel nacionales en internacional en revistas indexadas y en conferencias especializadas.

David Miguel
Ávila

Senior Machine Learning Engineer en Factored AI, empresa fundada en Palo Alto, CA, US. [Experiencia] Actualmente, David se desempeña como ingeniero de machine learning especializado en infraestructura de ML y MLOps, con más de 5 años de experiencia en programación y sistemas de ML. Ha trabajado en diferentes proyectos con datos en batch (lotes) y streaming, donde ha desarrollado y diseñado pipelines de datos y ciclos de vida para modelos de ML. Su enfoque principal es la creación de sistemas escalables y sostenibles para la implementación de modelos de ML, desde la recolección y preprocesamiento de datos hasta la monitorización y mantenimiento de modelos en producción. Apasionado por la construcción de sistemas de ML robustos para resolver problemas del mundo real, entregando el valor esperado desde la concepción del problema propuesto. [Estudios] Pregrado en Ingeniería Mecánica (BSc) y Maestría en Ingeniería Mecánica, ambos títulos de la Universidad de Los Andes, Bogotá, Colombia.

Daniel Augusto Amariles

Senior Software Designer en Studio de Data & AI en Globant. Máster en Ciencia de Datos de la Universitat Oberta de Catalunya. Cuenta con certificaciones Big Data Profesional y Big Data Architect. Ha participado en más diversas publicaciones sobre arquitecturas de datos, modelos e indicadores. Lidera el desarrollo de sistemas de integración de datos en varios centros de investigación científica.

Requisitos

¿Qué buscamos?
Formar a los profesionales que liderarán los procesos de ideación y desarrollo de los productos y servicios de inteligencia artificial en las organizaciones.

Contáctanos aquí

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Teléfono: +57 (602) 555 2334 Ext. 4011  
Correo electrónico: posgrados@icesi.edu.co  
Lauri Ariza
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