Acerca de Maestría en Inteligencia Artificial
La Universidad UK ofrece carreras con profesores experimentados en cada una de las disciplinas académicas. Los docentes participan junto a los alumnos de clases en vivo todas las semanas. El plan de estudios brinda flexibilidad para cursar 1 materia por vez, durante un plazo de 3 semanas. Además, contarás con la más reciente bibliografía y recursos digitales para potenciar tu formación académica.
Perfil de Ingreso
La Maestría en Inteligencia Artificial está dirigida a personas con pasión por la tecnología que cuenten con las habilidades computacionales y que deseen estar a la vanguardia en machine learning, herramientas algorítmicas y los componentes básicos para el desarrollo de Inteligencia Artificial.
Perfil Profesional
El graduado dominará áreas como:
- El conocimiento necesario para abordar problemas en Visión Computacional, Procesamiento de Lenguaje, así como Aprendizaje Automático tradicional (supervisado y no-supervisado).
- Capacidad de llevar un modelo del análisis a la implementación, desde obtención de datos, creación de variables, entrenamiento de modelo y trackeo de experimentos, despliegue del mismo en la nube y monitoreo de este último.
- Oportunidad de aplicar todo lo aprendido en el proyecto final con la asesoría de experto en el tema y empezar a generar un portafolio de proyectos.
- Replicar en la medida de la posible un ambiente de industria fuera de la academia.
Modalidad de Estudio
Cursan 100% en línea, con la plataforma de vanguardia.
Plan de Estudios
1 Cuatrimestre
- Aprendizaje Supervisado: Regresión y Clasificación
- Algoritmos Avanzados
- Aprendizaje No Supervisado
- Cómo Estructurar Proyectos de ML
- Aprendizaje Profundo
2 Cuatrimestre
- Aprendizaje Profundo 2: Optimización de Hiper Parámetros, Regularización y otras Técnicas
- Visión Computacional
- Procesamiento de Lenguaje Natural
- Introducción al Aprendizaje Automático en la Nube (Google Cloud)
- Intro al Aprendizaje Automático en Producción
3 Cuatrimestre
- Procesamiento de Lenguaje Natural con Modelos de Atención (estado del arte)
- Visión Computacional Avanzada
- Pipelines de Aprendizaje Automático en Producción
- Despliegue de Modelos Aprendizaje Automático en Producción
- Tensorflow en Google Cloud
4 Cuatrimestre
- Ética y la Inteligencia Artificial
- Aprendizaje Automático en la Empresa
- Fundamentos de MLOps
- Pipelines de Aprendizaje Automático en Google Cloud
- Ponentes/ Seminarios
- Proyecto Final
