Maestría en Inteligencia Artificial-MaIA


 

Título Magister en Inteligencia Artificial
Registro calificado Resolución 2565 del 21 de febrero de 2023 por 7 años
Nivel Posgrado
Duración 8 ciclos (4 semestres)
Número de créditos 36
Jornada N/A
Modalidad Virtual
Código SNIES 116021


La Inteligencia Artificial (IA) transformó la relación humana con la tecnología y es el eje actual del ecosistema digital. Sus tecnologías tienen el potencial de crear un futuro de creciente bienestar y son aliadas para llevar a cabo algunas tareas que antes eran consideradas exclusivas del ser humano como razonar, aprender o resolver problemas.

La Maestría en Inteligencia Artificial (MaIA) de la Universidad de los Andes está diseñada para profesionales de habla hispana con conocimientos básicos en programación, álgebra lineal y probabilidad y estadística. Durante el programa, los estudiantes adquieren las herramientas teóricas y prácticas necesarias para destacarse en un contexto interdisciplinario y convertirse en líderes técnicos y éticamente responsables, que aportan al desarrollo de la sociedad con tecnologías como:

  • Machine learning
  • Deep learning
  • Aprendizaje por refuerzo
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Visión artificial
  • Web semántica
  • Sistemas autónomos 

Estas tecnologías son altamente demandadas en campos de acción diversos como la producción de bienes y servicios, la toma de decisiones en las organizaciones, el aumento de la productividad económica y en el desarrollo de proyectos de impacto social.

Los estudiantes de MaIA aprenden con la misma calidad de una maestría presencial de la Universidad de los Andes y su título será equivalente al de un programa presencial (no es un “diploma virtual”). Gracias a su formato en línea, pueden continuar con sus actividades profesionales, con la flexibilidad de aprender cuándo y dónde quieran.

Perfil del Aspirante

La Maestría en Inteligencia Artificial (MaIA) de la Universidad de los Andes está diseñada para profesionales de habla hispana con conocimientos básicos en programación, álgebra lineal y probabilidad y estadística.

Este programa es ideal para profesionales que:

  • Sean egresados de áreas cuantitativas como ingeniería, economía, matemáticas, entre otras.

  • Sean egresados de otras disciplinas y tengan experiencia certificada en técnicas de inteligencia artificial, análisis de datos y/o manejo de información o de grandes bases de datos.

  • Estén interesados y motivados por adquirir las competencias que lo capacitarán para utilizar y desarrollar diferentes tecnologías disruptivas asociadas a la IA en diferentes contextos de aplicación, con un rol de experta o experto en Inteligencia Artificial o en Machine Learning.

  • Estén buscando un programa formal de posgrado en modalidad virtual que les brinde flexibilidad para continuar con su carrera, al tiempo que estudian.

Objetivos

Este programa brinda conocimientos en diferentes áreas y aplicaciones para formar profesionales con un alto nivel de especialización técnica en una variedad de métodos de IA, tomando en cuenta los cambios del entorno económico, social y tecnológico, con el fin de integrarlos en los objetivos y procedimientos asociados al desarrollo de sistemas inteligentes.

Plan de Estudios

El programa tiene 36 créditos distribuidos a lo largo de 4 semestres, con una duración total de 24 meses. Cada semestre se compone de dos ciclos de 8 semanas. Durante cada ciclo se sugieren dos cursos simultáneos.

Los cursos se han organizado en cuatro componentes, de manera que vayas adquiriendo conocimiento y habilidades de forma gradual y puedas profundizar hacia el final de la maestría en tus áreas de preferencia:

Componente básico: En este componente se imparten los fundamentos de Inteligencia Artificial relacionados con sus diferentes áreas y las bases matemáticas necesarias para la comprensión de los métodos de machine learning. También, como eje fundamental de este programa, se estudiarán los aspectos éticos de la IA.

Componente de profundización: Este componente está dedicado al estudio de las diferentes técnicas del machine learning y deep learning, en un contexto que combina la teoría y la práctica.

Componente electivo: El objetivo de este componente es darle flexibilidad al programa de tal forma que pueda adaptarse a diferentes audiencias e intereses. Está constituido por un conjunto de opciones, las cuales están asociadas a las diferentes temáticas de la IA que pueden estudiarse en el programa y que le ofrecen al estudiante diferentes caminos de especialización.

Componente práctico: El propósito de este componente es brindar al estudiante la oportunidad de integrar y aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos a lo largo de la maestría a través del desarrollo de un proyecto integrador, el cual está constituido por dos cursos: el primero tiene como objetivo la construcción de soluciones a una problemática de actualidad; el segundo, persigue la implementación y despliegue de soluciones en alguna plataforma computacional basada en la nube.

 

Plan general:

 

Semestre 1 - Fundamentos en Inteligencia Artificial

 

·       Ciclo 1

o   Introducción a la Inteligencia Artificial Contemporánea

o   Principios del Machine Learning

·       Ciclo 2

o   Ética de la Inteligencia Artificial

o   Matemáticas para Machine Learning

 

Semestre 2 - Profundización en Inteligencia Artificial

 

·       Ciclo 1

o   Machine learning supervisado

o   Machine learning no supervisado.

·       Ciclo 2

o   Aprendizaje por refuerzo

o   Técnicas de deep learning

 

Semestre 3: Componente electivo (Las materias de semestre 3 y 4 en general tienen como prerrequisito la materia TÉCNICAS DE DEEP LEARNING)

 

·       Ciclo 1

o   Curso electivo 1

o   Curso electivo 2

·       Ciclo 2

o   Curso electivo 3

o   Curso electivo 4

 

Semestre 4 - Componente electivo + Componente práctico (Proyecto integrador)

 

·       Ciclo 1

o   Proyecto desarrollo de soluciones

o   Curso electivo 5

·       Ciclo 2

o   Proyecto despliegue de soluciones

o   Curso electivo 6


Áreas de Investigación ó Énfasis

Los estudiantes pueden tomar cursos de las siguientes opciones entre otros:

 

  • Opción: Visión artificial contemporánea

  • Visión artificial I: interpretación de imágenes

  • Visión artificial II: más allá de los píxeles

  • Opción: Procesamiento de lenguaje natural

  • Fundamentos de procesamiento de lenguaje natural

  • Modelas avanzados de procesamiento de lenguaje natural

  • Opción: Aprendizaje por refuerzo y robótica

  • Aprendizaje por refuerzo profundo

  • Robótica y aprendizaje

  • Opción: Plataformas computacionales

  • Inteligencia artificial en sistemas embebidos

  • Sistemas de decisión y control inteligente

  • Opción: Inteligencia artificial biomédica

  • IA biomédica: señales, genes y moléculas

  • IA biomédica: epidemiología, cirugía robótica y biomecánica

  • Opción: Representación de conocimiento

  • Web semántica

Programa Modelo

A continuación, se propone una secuencia sugerida para cursar las asignaturas de la maestría:

Primer Semestre

 
BÁSICO

CICLO 1

MAIA4100Introducción a la Inteligencia Artificial Contemporánea

3

MAIA4110Principios de Machine Learning

2

Total Credit Hours:5

CICLO 2

MAIA4101Ética de la Inteligencia Artificial

2

MAIA4111Matemáticas para Machine Learning

2

Total Credit Hours:4

Segundo Semestre

PROFUNDIZACIÓN

CICLO 1

MAIA4210Machine Learning Supervisado

2

MAIA4211Machine Learning no Supervisado

2

Total Credit Hours:4
 

CICLO 2

MAIA4212Aprendizaje por refuerzo

2

MAIA4213Introducción al Deep Learning

3

Total Credit Hours:5

Tercer Semestre


ELECTIVO/PRÁCTICO

Se deben completar mínimo 12 créditos en cursos electivos válidos para el programa (materias de 2 créditos de nivel 4 (Maestría MAIA 43XX). Los cursos electivos del programa están sugeridos entre tercer y cuarto semestre.

CICLO 1

MAIA43XXCurso Electivo

2

MAIA43XXCurso Electivo

2

Total Credit Hours:4

 

CICLO 2

MAIA43XXCurso Electivo

2

MAIA43XXCurso Electivo

2

Total Credit Hours:4

Cuarto Semestre

ELECTIVO/PRÁCTICO

CICLO 1


MAIA4401Proyecto: Desarrollo de Soluciones

3

MAIA43XXCurso Electivo

2

Total Credit Hours:5

CICLO 2

MAIA4402Proyecto despliegue de soluciones

3

MAIA43XXCurso Electivo

2

Total Credit Hours:5

Perfil del Egresado

Cuando te gradúes podrás:

 

  • Abstraer problemáticas en contextos interdisciplinarios para determinar aquellas que puedan ser resueltas con técnicas de Inteligencia Artificial e identificar oportunidades de mejora en soluciones ya existentes.

  • Generar soluciones que respondan a requerimientos específicos y a la información disponible usando o adaptando las técnicas de Inteligencia Artificial que resulten más adecuadas.

  • Implementar soluciones en plataformas computacionales con base en métodos de la Inteligencia Artificial.

  • Tomar decisiones relacionadas con la aplicación de la Inteligencia Artificial desde un enfoque ético y crítico, que fomenten el respeto de los derechos humanos y favorezcan el desarrollo de soluciones socialmente responsables.

  • Participar de forma colaborativa en equipos para la articulación de soluciones de IA en el contexto amplio de una organización.

  • Comunicar de manera efectiva los resultados de los proyectos de IA desde un lenguaje técnico.

 

Proyección profesional

El egresado de la maestría estará en posición de insertarse en un universo industrial, empresarial o de negocios, así como en el campo de la investigación, pues en todos ellos han permeado las aplicaciones y tipos de datos que demandan conocimientos y habilidades prácticas y actualizadas para el diseño, desarrollo, evaluación, despliegue y mantenimiento de herramientas de IA. Además de su nivel de experticia técnica, el egresado tendrá una formación en ética de la IA que lo equipa para dar un manejo socialmente responsable de la información y las soluciones propuestas, evitando sesgos discriminatorios y vulneraciones a la privacidad.

Los egresados de MaIA podrán desempeñarse en cualquier organización privada o pública que tenga áreas donde se requiera usar técnicas y herramientas para integrar sistemas inteligentes. Algunos de los cargos que podrían ocupar son:

 

  • Chief Analytics Officer (CAO)

  • Chief AI Officer

  • Chief Analytics Officer

  • Artificial Intelligence Manager

  • AI Engineer

  • Data Science Analyst

 


 

Datos de Contacto

Coordinación Académica Maestría Virtual en Inteligencia Artificial (MaIA)

Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Correo: coordinacion-maia@uniandes.edu.co
Teléfono y extensiones: 3394949 ext. 2831 - 2832
Sitio web: https://sistemas.uniandes.edu.co/maestrias/maia/virtual/