Cursos de la Maestría en Inteligencia Artificial UPC

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Esta es tu oportunidad para tomar los cursos de la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.

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.

Ciclo 1: Del 5 de agosto al 28 de septiembre de 2024.  

  • Introducción a la Inteligencia Artificial Contemporánea
  • Principios de Machine Learning

Inicio de clase: Primera semana de agosto.

Último día de clase: Última semana de septiembre.

Fecha límite de inscripción Ciclo 1: viernes 26 de julio de 2024.

Ciclo 2: Del 7 de octubre al 30 de noviembre de 2024.

  • Ética de la Inteligencia Artificial
  • Matemáticas para Machine Learning

Inicio de clase: Segunda semana de octubre.

Último día de clase: Última semana de noviembre.

Fecha límite de inscripción Ciclo 2: viernes 27 de septiembre.

Fecha límite de inscripción: 20 de julio 2024.

Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.

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Conoce nuestra oferta actual aquí:

  • Ciclo 1: Del 5 de agosto al 28 de septiembre
  • Introducción a la Inteligencia Artificial Contemporánea
  • Principios de Machine Learning
  • Ciclo 2: Del 7 de octubre al 30 de noviembre
  • Ética de la Inteligencia Artificial
  • Matemáticas para Machine Learning

Dirigido a

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.

Ten en cuenta que

Los cursos están sujetos a cambios de horario y podrán ser cancelados si el cupo mínimo esperado no se alcanza.

Los compañeros de clase serán estudiantes regulares de posgrado y pregrado de la Universidad.

Los estudiantes tendrán acceso al Sistema de Bibliotecas.

El acceso al centro deportivo para los estudiantes se encuentra habilitado.

Los estudiantes inscritos están regidos por el reglamento de posgrado de la Universidad.

Puedes inscribirte al programa o sus cursos bajo la Categoría Extensión:

Los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo al reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.

Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:

1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.0

2. Si es admitido, se aprueban y homologan los cursos cuya nota sea igual o mayor a 3.0 sobre 5.0, siempre y cuando el ponderado total de las notas de los 4 cursos sea igual o mayor a 4.0 sobre 5.0.

3. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.

La Dirección de Educación Continua otorgará un certificado de aprobación a los estudiantes que cumplan con los requisitos académicos definidos por la Facultad de Ingeniería. Nota mínima aprobatoria 3.0.

Metodología

Los cursos se organizarán en módulos semanales que contarán con material de trabajo autónomo como videos, actividades, ejercicios, entre otros. Podrás trabajar individualmente y en grupo con estos materiales en línea, antes de reunirte con el profesor y los compañeros de clase en las sesiones sincrónicas virtuales que tendrás cada semana. La comunicación entre estudiantes y profesores se realizará a través de la Plataforma Slack para la interacción estudiante a estudiante.