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
Duración
Titulación
Valor del semestre
¿Por qué elegir este programa?
Orientación a la práctica
Teoria aplicada
Certificación académica
Virtualidad
Doble titulación
Cursos nivelatorios
Este programa es para ti..
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.
Competencias que obtendrás
Líder
Tecnologías
Visualización de datos
Plan de estudios
| Semestre
01
- Extracción y Almacenamiento de Datos
2 Créditos - Análisis de datos I
2 Créditos - Aprendizaje automático I
3 Créditos - Aprendizaje automático II
2 Créditos - Aprendizaje automático III
2 Créditos - Proyecto I de Innovación Tecnológica en IA
2 Créditos
| Semestre
02
- Aprendizaje automático IV
2 Créditos - Aprendizaje automático V
2 Créditos - Electiva I
2 Créditos - Electiva II
2 Créditos - Electiva III
2 Créditos - Proyecto II de Innovación Tecnológica en IA
3 Créditos
| Semestre
03
- Procesamiento de Lenguaje Natural
2 Créditos - Electiva IV
2 Créditos - Electiva V
2 Créditos - Ética
2 Créditos - Proyecto III de Innovación Tecnológica en IA
3 Créditos
- Cloud computing para IA
- Inteligencia artificial Generativa
- Sistemas de recomendación
- Algoritmos de optimización
- Procesos de innovación basados en Inteligencia artificial
La Universidad Icesi se reserva el derecho de modificación y/o mejoras del plan curricular propuesto respondiendo a tendencias o requerimientos del contexto, lo cual será informado oportunamente a los estudiantes matriculados en el programa.
Profesores
Jose Armando Ordóñez
Luis Eduardo
Ferro Díez
Gabriel Tamura Morimitsu
Anibal
Sosa
Andrés Alberto Aristizábal
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
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
Requisitos
- Experiencia profesional en cualquier campo.
- Historial académico.