Especialización en Inteligencia Artificial.

SNIES: 108975
Título otorgado: Especialista en inteligencia artificial
Duración: 2 semestres
Modalidad: Presencial
Horario: Por confirmar
*Horario sujeto a cambios.
Lugar: Medellín y Envigado 
Registro calificado: 015204 del 18 de diciembre de 2019


¿Qué es 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, 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.

¿Por qué estudiar la Especialización en inteligencia artificial?

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.


 ¿Por qué estudiar la Especialización en Inteligencia Artificial en la EIA?

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 del aspirante de la Especialización en Inteligencia Artificial.

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

Entre otros:

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

Perfil del Egresado de la Especialización en Inteligencia Artificial.

Es un profesional con sólida formación teórica y práctica en Inteligencia Artificial.

Competencias personales:

• Pensamiento sistémico
• Trabajo en equipo
• Competencia comunicativa

Competencias profesionales:

El especialista 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.

El egresado de esta especialización puede desempeñarse de manera competente en cargos como los siguientes:

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

 Plan de estudios:

Semestre 1

• Ética
• Programación Orientada a Objetos
• Introducción a la Inteligencia Artificial
• Razonamiento Aproximado y Métodos de Optimización
• Machine Learning
• Proyecto de Fin de Programa I

Semestre 2

• Fundamentos de Analítica de Datos
• Deep Learning
• Optativa
• Big Data e Integración de Datos Masivos
• Proyecto de Fin de Programa II