Plan de estudios
Nuestro plan de estudios en Inteligencia Artificial está diseñado para brindar una formación integral que abarca tanto los aspectos teóricos como prácticos de esta disciplina, con el objetivo de formar profesionales altamente especializados en una variedad de métodos de IA y sus diversas aplicaciones.
A través de nuestro enfoque en las diferentes áreas de la Inteligencia Artificial, nuestros estudiantes adquieren los conocimientos necesarios para destacarse en el campo y lograr un nivel de especialización técnica excepcional.
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 tomarás dos cursos simultáneamente.
Malla curricular
Los cursos se han organizado en cuatro componentes, de manera 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.
Encuentra aquí el plan de estudios del primer y segundo semestre de MAIA.
Semestre 1 - Fundamentos en Inteligencia Artificial
- Ciclo 1
- Introducción a la Inteligencia Artificial Contemporánea
- Principios del Machine Learning
- Ciclo 2
- Ética de la Inteligencia Artificial
- Matemáticas para Machine Learning
Disponible a través del Inteligencia Artificial: Machine learning, ética y nuevas tendencias.
Semestre 2 - Profundización en Inteligencia Artificial
- Ciclo 1
- Machine learning supervisado
- Machine learning no supervisado.
- Ciclo 2
- Aprendizaje por refuerzo
- Introducción al Deep Learning
Semestre 3: Componente electivo
- Ciclo 1
- Curso electivo 1
- Curso electivo 2
- Ciclo 2
- Curso electivo 1
- Curso electivo 2
Semestre 4 - Componente electivo + Componente práctico (Proyecto integrador)
- Ciclo 1
- Proyecto desarrollo de soluciones
- Curso electivo 1
- Ciclo 2
- Proyecto despliegue de soluciones
- Curso electivo 2
Conoce la oferta de cursos electivos y especialízate en tu temática de interés
- Visión Artificial
- Electiva 1: Visión artificial clásica
- Electiva 2: Visión artificial moderna
- Procesamiento de lenguaje natural:
- Electiva 1: Introducción al procesamiento de lenguaje natural
- Electiva 2: Modelos de deep learning para el procesamiento de lenguaje natural
- Aprendizaje por refuerzo y control:
- Electiva 1: Aprendizaje por refuerzo profundo
- Electiva 2: Control inteligente
- Sistemas autónomos y plataformas computacionales:
- Electiva 1: Inteligencia artificial en sistemas embebidos
- Electiva 2: Robótica y aprendizaje
- Representación de conocimiento:
- Electiva 1: Representación y administración de conocimiento
- Electiva 2: Web semántica
- Inteligencia Artificial Biomédica:
- Electiva 1: Inteligencia Artificial Biomédica: fundamentos
- Electiva 2: Inteligencia Artificial Biomédica: aplicaciones
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.
Cursos abiertos y Certificado MasterTrack:
La Universidad de los Andes ofrece un conjunto de cursos abiertos (MOOCs) para prepararte para el examen de admisión de la maestría. Podrás familiarizarte con la metodología y conocer a tus futuros profesores uniandinos:
- Fundamentos de probabilidad y aplicaciones - Adquiere una formación sólida en los conceptos más importantes de probabilidad y sus aplicaciones. Lograrás una adecuada comprensión y utilización de los modelos de naturaleza probabilística en la solución de problemas de la vida real que comportan riesgo e incertidumbre.
- Fundamentos de estadística aplicada - Adquiere una formación sólida en los conceptos más importantes de estadística y sus aplicaciones. Este curso hace énfasis en lograr una adecuada comprensión del análisis descriptivo de datos estadísticos, así como de los métodos básicos para la estimación de parámetros poblacionales, finalizando con el entendimiento de los modelos de Regresión Lineal Simple y Múltiple, y las oportunidades de aplicación de dichos modelos
- Programación en Python - Un curso altamente interactivo que constantemente te retará a responder preguntas, verificar tu comprensión, ejercitarte en escritura de código de programación, resolver casos de diferente complejidad y múltiples oportunidades para pasar de la teoría a la práctica.
Certificado MasterTrack
- Inteligencia Artificial: Machine learning, ética y nuevas tendencias - 4 cursos. Este programa se enfoca en brindar los conocimientos básicos necesarios, teóricos y prácticos, para lograr un nivel de especialización técnica e integral en los principales métodos de la inteligencia artificial (IA) en sus diferentes áreas y aplicaciones. Si eres aceptado en el programa de maestría, los contenidos vistos podrán ser homologados.
Duración del programa
El programa tiene admisiones anuales y una duración de 2 años. El número total de créditos es de 36, los cuales se distribuyen en los 4 semestres que lo componen.
Homologaciones
¿A quiénes aplica?
Aplica para estudiantes de MaIA que aprobaron los cursos de la primera trayectoria (MasterTrack® en Introducción a la Inteligencia Artificial) a través de Educación Continua.
¿Qué debo tener en cuenta?
- Los cursos serán homologados siempre y cuando el promedio general acumulado del estudiante se mantenga en al menos tres (3.00).
- La homologación de los créditos se podrá solicitar durante el primer periodo o ciclo académico como estudiante activo del programa Maestría en Inteligencia Artificial. Pasado este periodo, no se podrán solicitar las homologaciones.
¿Cómo es el procedimiento de solicitud de homologación?
Para realizar la solicitud de homologación de materias para el programa de Maestría en Inteligencia Artificial el estudiante debe:
- Descargar y diligenciar el formato disponible en el siguiente enlace: Solicitud de Homologación de Materias
- Enviar en PDF el formato de Solicitud de Homologación de Materias al correo solicitudes-maia@uniandes.edu.co, indicando como asunto: ‘Homologación de materias MaIA’.
