Maestría en

Inteligencia Artificial

Lidera el Futuro con Inteligencia Artificial

100% en línea, programa de 14 meses

Descripción del Programa

Maestría en Inteligencia Artificial - ASLU

La Maestría en Inteligencia Artificial es un programa de posgrado de 39 créditos diseñado para brindarte las habilidades necesarias para construir sistemas inteligentes que simulen el pensamiento y el aprendizaje humano. Impartido en un formato totalmente en línea y sincrónico, este programa te permite participar en clases en vivo durante la noche desde cualquier parte del mundo, combinando flexibilidad con colaboración en tiempo real.

Ya sea que tu formación sea en ciencias de la computación u otro campo, nuestra Maestría en Inteligencia Artificial acoge a estudiantes ambiciosos de todas las disciplinas, ofreciendo los conocimientos fundamentales y la experiencia práctica necesarios para sobresalir en el campo de la IA.

Las organizaciones buscan profesionales capaces de diseñar sistemas de soporte a la toma de decisiones impulsados por AI y aplicaciones inteligentes que resuelvan problemas complejos. A medida que las industrias integran cada vez más AI para impulsar la innovación y la eficiencia, la demanda de profesionales capacitados en este campo continúa creciendo.

Nuestro plan de estudios interdisciplinario cubre temas de vanguardia como Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Robotics, e integración con Internet of Things (IoT). Obtendrás experiencia práctica a través de proyectos y un Capstone, aprendiendo a aplicar soluciones de AI de manera ética y efectiva en una amplia gama de escenarios reales.

Aspectos Destacados del Programa

Duración

14 meses (estudio a tiempo completo)

Formato

100% en línea con clases en vivo (sincrónicas) por las noches

Créditos

39 horas (crédito de posgrado)

Elegibilidad

Licenciatura en cualquier disciplina

Apoyo Financiero

Becas institucionales disponibles para estudiantes elegibles

Objetivos del Programa

Al completar el programa, podrás:

Comprender los Principios Fundamentales de la IA: Explicar los objetivos, orígenes y conceptos clave de la inteligencia artificial, incluyendo qué significa que una máquina muestre inteligencia o racionalidad.
Aplicar Técnicas de AI para Resolver Problemas: Utilizar métodos fundamentales de AI (como algoritmos de búsqueda, Machine Learning, Neural Networks y Pattern Recognition) para diseñar soluciones a problemas complejos y apoyar la toma de decisiones.
Diseñar Sistemas Inteligentes: Desarrollar e implementar sistemas impulsados por AI y herramientas de soporte a decisiones que gestionen y utilicen información de manera eficiente, mejorando resultados en redes y organizaciones.
Analizar y Razonar con Datos: Evaluar problemas del mundo real para determinar los enfoques de AI apropiados, aprovechando técnicas de representación de datos y conocimiento para una toma de decisiones efectiva, incluso bajo incertidumbre.
Integrar Prácticas Éticas: Reconocer y abordar las implicaciones éticas de las soluciones de AI, asegurando un uso responsable y comunicando de manera clara los hallazgos impulsados por AI tanto a audiencias técnicas como no técnicas.

Requisitos de Admisión

Plan de Estudios (39 Créditos)

El plan de estudios combina teoría fundamental con habilidades prácticas avanzadas en áreas clave de la AI. Los cursos son impartidos por profesores con experiencia e incluyen proyectos inmersivos para fortalecer tu portafolio.

Nombre del Curso	Descripción del Curso
IAR5000 - Inteligencia Computacional (Computational Intelligence) (3 créditos)	Introducción a los principios de la AI y modelos computacionales del comportamiento inteligente.
IAR5001 - Aprendizaje Automático y Profundo (Machine Learning and Deep Learning) (3 créditos)	Algoritmos y técnicas de redes neuronales para aprender a partir de datos.
IAR5002 - Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones (Machine Vision and Pattern Recognition) (3 créditos)	Técnicas de Computer Vision y algoritmos de Pattern Recognition para interpretar imágenes y señales.
IAR5003 - Sistemas Inteligentes (Intelligent Systems) (3 créditos)	Diseño de agentes autónomos inteligentes y arquitecturas de sistemas de AI.
IAR5004 - Ciencia de Datos (Data Science) (3 créditos)	Análisis de datos, minería de datos y gestión de información para aplicaciones de AI.
IAR5005 - Sistemas Cognitivos Artificiales (Artificial Cognitive Systems) (3 créditos)	Conceptos de la ciencia cognitiva aplicados a la AI; cómo las máquinas pueden imitar procesos cognitivos.
IAR6001 - Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing) (3 créditos)	Técnicas para procesar y comprender datos de lenguaje humano.
IAR6002 - Planificación y Razonamiento Aproximado (Planning and Approximate Reasoning) (3 créditos)	Métodos de planificación en AI y razonamiento bajo incertidumbre mediante heurísticas y aproximación.
IAR6003 - Redes Complejas y Mente, Cerebro y Máquinas (Complex Networks and Mind, Brain & Machines) (3 créditos)	Exploración de redes complejas y la intersección de la neurociencia y la AI (“mente y cerebro” en las máquinas).
IAR6004 - Integración de AI, IoT y Robótica (AI, IoT and Robotics Integration) (3 créditos)	Principios, dispositivos e infraestructura para aplicar AI en Internet of Things y sistemas robóticos.
IAR6005 - Toma de Decisiones bajo Incertidumbre (Decision Making Under Uncertainty) (3 créditos)	Modelos probabilísticos y marcos de trabajo para tomar decisiones con información incompleta.
IAR6006 - Proyecto Final de AI (AI Capstone Project) (6 créditos)	Proyecto final para aplicar los conocimientos del programa y resolver un desafío sustancial de AI en el mundo real (se completa en el último trimestre).

Nota: Los cursos no son secuenciales y pueden ofrecerse en cualquier término académico dentro de los 14 meses del programa, excepto IAR6006, que está programado para el último término académico.