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Postgrado

Especialización en Inteligencia Artificial

ESCUELA DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

En el mundo, las organizaciones y gobiernos generan cada vez más datos relacionados con sus procesos, operaciones y gestión, sin embargo, el simple almacenamiento de los mismos no genera valor agregado, dichos datos deben ser transformados para poder extraer de ellos información valiosa para las organizaciones, dichas técnicas de analítica, se basan en estadística e Inteligencia Artificial (IA), sin embargo, cuando se desea trascender en la transformación de los datos en información, hacia herramientas que van más allá que la toma de decisiones, se hace esencial e imprescindible la Especialización en Inteligencia Artificial.

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Si respondiste sí a algunas de estas preguntas, entonces tal vez tienes el perfil para ser un especialista en Inteligencia Artificial

POSTGRADO EIA

¿Por qué estudiar una Especialización en Inteligencia Artificial?

En el mundo, las organizaciones y gobiernos generan cada vez más datos relacionados con sus procesos, operaciones y gestión, sin embargo, el simple almacenamiento de los mismos no genera valor agregado, dichos datos deben ser transformados para poder extraer de ellos información valiosa para las organizaciones. Ejemplos de estos datos son los indicadores de ventas por regiones, tiempos de producción de máquinas, gustos y preferencias de usuarios, índices de criminalidad por ciudad, número de accidentes en cada cruce de la ciudad, mensajes de audio de usuarios satisfechos o insatisfechos, etc. Datos como estos, entre muchos otros, son usados día a día para mejorar la gestión de los gobiernos y/o las empresas, pero hay un problema que subyace y es el hecho de que a menudo los datos son demasiados, muy diversos, no estructurados, lo que dificulta o imposibilita que un humano pueda extraer toda la información valiosa de ellos, o que al menos pueda hacerlo en un tiempo prudente.

En el mundo corporativo actual se habla a menudo de Analítica de Datos, Inteligencia de Negocios, o simplemente Analítica, para referirse a los procesos de transformación y análisis de dichos datos en información valiosa para la compañía. Dicha información usualmente es utilizada como base para la toma de decisiones, p. ej. Modelamiento de usuarios, análisis de eficiencia productiva, predicción de venta / demanda, planificación de rutas logísticas, entre otros.

Dichas técnicas de analítica, se basan en estadística e Inteligencia Artificial (IA), sin embargo, cuando se desea trascender en la transformación de los datos en información, hacia herramientas que van más allá que la toma de decisiones, se hace esencial e imprescindible el uso de técnicas de IA. Ejemplo de esto son los conocidos chatbots (programas que interactúan por chat con los usuarios de una empresa de forma autónoma), sistemas de recomendación de películas / artículos (p. ej. en YouTube, Amazon o Netflix), sistemas de navegación de vehículos autónomos o de planificación de rutas, sistemas de diagnóstico de maquinaria o procesos industriales, sistemas de reconocimiento facial para acceso a empresas o incluso acceso migratorio, entre otros.

Dichos sistemas / soluciones comentadas arriba, son apalancadores del desarrollo de las empresas que los utilizan, de forma que más allá de sólo brindarles información de cómo tomar decisiones, permite el desarrollo de nuevos productos, refuerzan las ventas, facilitan la operación de plantas, y en última instancia facilita el aumento en la productividad y rendimiento de las empresas.

Es evidente entonces la necesidad, que se gesta en las organizaciones tanto públicas como privadas, de profesionales que cuenten con las competencias requeridas para diseñar y aplicar soluciones en IA que permitan el crecimiento de las empresas, mejorando sus procesos y/o productos y habilitando a las mismas para la transformación digital.

Perfil estudiante

Público objetivo:

El programa está dirigido a profesionales de todas las disciplinas que han tenido experiencia previa en programación, que buscan tener conocimientos en el desarrollo y mejora de sistemas basados en Inteligencia Artificial, para el apoyo en la toma de decisiones, clasificación de información, automatización de procesos administrativos y otras aplicaciones.

También se dirige a:

  • Profesionales que trabajen en análisis de datos.
  •  Profesionales que trabajen con modelos predictivos.
  • Ingenieros.
  • Estadísticos.
  • Matemáticos

¿Quieres contactar al director del programa?

Director del programa:
Johan Gabriel Vélez Macías
(574) 354 90 90 Opción 1 Ext- 278
johan.velez@eia.edu.co

Perfil egresado

Perfil del egresado en Especialización en Inteligencia Artificial

Desarrollarás competencias como: pensamiento sistémico, trabajo en equipo y habilidades comunicativas; además, estarás en la capacidad de gestionar información de bases de datos, aplicar algoritmos de inteligencia artificial basados en diversos contextos y configurar y poner en funcionamiento infraestructuras de TI básicas orientadas al uso de soluciones de inteligencia artificial.

El egresado se podrá desempeñar de manera competente en organizaciones públicas o privadas, en áreas relacionadas con el diseño de estrategias basadas en técnicas de IA para la mejora de productos o servicios y el tratamiento y análisis de datos para clasificación o predicción de información, en cargos como los siguientes:

  • Especialista en IA.
  • Analista de datos.
  • Científico de datos.
  • Arquitecto de IA.
  • Gerente de proyectos IA.
  • Desarrollador IA.
  • Consultor IA.
  • Investigador.

COMPETENCIAS PERSONALES

Realizar actividades conjuntas con un propósito común y con una contribución productiva donde se intercambia información, se asumen responsabilidades, se resuelven conflictos y se toman decisiones para lograr los resultados esperados.

Expresar con claridad y coherencia las ideas o argumentos a través de medios escritos, orales o gráficos de acuerdo con el propósito comunicativo, las normas del lenguaje y el respeto a los derechos de autor y comprender el significado y el sentido del mensaje textual, discursivo o gráfico conducente a lograr un proceso comunicativo efectivo, en español y en inglés.

Resolver problemas, que apoyan la toma de decisiones personales y profesionales, mediante la identificación del sistema, su contexto, sus partes, sus interrelaciones y su comportamiento dinámico, y la determinación de los elementos estructurales claves sobre los que se debe actuar para resolver el problema.

Generar ideas nuevas para mejorar el desempeño individual y colectivo. Por otra parte, un profesional creativo puede resolver imprevistos, encarar nuevos retos y objetivos, diseñar nuevos proyectos, productos o servicios, relacionar ideas y proponer soluciones diferentes.

COMPETENCIAS PROFESIONALES DEL EGRESADO

El especializado en Inteligencia Artificial, estará en capacidad de:

Gestionar información de bases de datos, con el propósito de utilizarla en sistemas de inteligencia artificial.

Aplicar algoritmos de inteligencia artificial basados en diversos contextos, de acuerdo con la necesidad del usuario final.

Configurar y poner en funcionamiento infraestructuras de TI básicas orientadas al uso de soluciones de inteligencia artificial.

¿Qué estás esperando para estudiar una Especialización en Inteligencia Artificial?

otras preguntas

  • Es evidente entonces la necesidad, que se gesta en las organizaciones tanto públicas como privadas, de profesionales que cuenten con las competencias requeridas para diseñar y aplicar soluciones en IA que permitan el crecimiento de las empresas, mejorando sus procesos y/o productos y habilitando a las mismas para la transformación digital.
  • Estos sistemas son apalancadores del desarrollo de las empresas que los utilizan, de forma que más allá de sólo brindarles información de cómo tomar decisiones, permite el desarrollo de nuevos productos, refuerzan las ventas, facilitan la operación de plantas, y en última instancia facilita el aumento en la productividad y rendimiento de las empresas.
Semestre 1SemCréditos
Programación Orientada a Objetos13
Introducción a la Inteligencia Artificial12
Razonamiento Aproximado y Métodos de Optimización12
Machine Learning13
Proyecto de fin de programa I11
Ética11
Total12
Semestre 2SemCréditos
Fundamentos de Analítica de Datos23
Deep Learning23
Bid Data e Inteligencia de Datos Masivos23

Optativa

  • Visión Artificial
  • Reinforcement Learning
  • Inteligencia de Negocios
22
Proyecto de fin de programa II22
Total13

Docentes del programa

Ingeniera Forestal de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. Magíster en Áreas Silvestres y Conservación de la Naturaleza de la Universidad de Chile. Con amplia experiencia en proyectos de consultoría como ingeniera forestal, especialista en Sistemas de Información Geográfica, sensores remotos y ecología del paisaje, en temas relacionados con el ordenamiento y la planificación urbano-regional e inventarios de recursos naturales. Ha participado como docente universitaria en cursos de pregrado y postgrado, así como asistente de investigación en proyectos orientados a la conservación del medio ambiente y ecología del paisaje en ecosistemas naturales e intervenidos. Emprendedora y fundadora de la empresa Espacio Vivo Ing. S.A.S, desde 2016, dedicada a la consultoría ambiental y forestal.

Bióloga egresada de la Universidad de Caldas. M.Sc. en Biodiversidad en Áreas tropicales y su conservación, y Especialista en Sistemas de Información Geográfica. Actualmente se desempeña como investigadora en la empresa Cuántico – Global Eco Services en la que desarrolla proyectos de investigación aplicada en ecología del paisaje y conectividad ecológica para la priorización de áreas para la conservación y estrategias complementarias, la planificación territorial y la gestión de los recursos naturales para el desarrollo sostenible de territorios urbanos y rurales.

Biólogo con énfasis en Ecología de la Universidad del Valle, Magíster en Bosques y Conservación Ambiental y Candidato a Doctor en Ecología de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. Con amplia experiencia en el uso de herramientas de la informática de la biodiversidad, sensores remotos y modelación estadística para responder preguntas asociadas la fragmentación del paisaje, la conectividad ecológica funcional, la priorización de áreas para la conservación y el análisis de patrones en macroecología, en entornos urbanos y rurales.

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