Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos (San Andrés Cholula, Puebla)

Universidad del Valle de México Institución privada

Título ofrecido:Ingeniero en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

Título oficial

Ubicación:San Andrés Cholula - Puebla

Duración:9 Semestres

Tipo:Licenciaturas

Modalidad:Presencial

Características

Descripción

La Inteligencia Artificial (IA), es una tecnología que permite que las computadoras simulen la inteligencia humana y capacidades humanas para la resolución de problemas a través del procesamiento de lenguaje y aprendizaje automático. Algunas aplicaciones de Inteligencia Artificial en nuestra vida cotidiana son los asistentes digitales, el GPS, los vehículos autónomos y las herramientas de IA generativa como Chat GPT de Open AI.

La IA es una tecnología cada vez más necesaria debido a la gran cantidad de datos de los que disponemos, el aumento de la capacidad de cómputo, los avances en tecnología, el incremento de necesidad de sistemas inteligentes en el desarrollo empresarial y su adopción en diversas áreas productivas, gubernamentales, económicas y de entretenimiento. Así, la IA podría considerarse como la innovación tecnológica más importante en la historia.

La Inteligencia Artificial y el machine learning han revolucionado el procesamiento y la organización de datos, haciéndolos más rápidos y eficientes. Esta evolución ha generado una gran demanda de profesionales con habilidades en estas áreas, impulsando la creación de un ecosistema de cursos, programas académicos y oportunidades laborales en ciencia de datos. Dado el conjunto de competencias multidisciplinarias y la experiencia necesaria en este campo, se espera que la ciencia de datos experimente un crecimiento significativo en las próximas décadas.

De tal forma que la formación académica profesional en IA y ciencia de datos, cobra relevancia para mejorar tus oportunidades de trabajar en las profesiones del futuro, ayudando a cualquier empresa con la optimización de procesos mediante la automatización inteligente, la mejora de la orientación y la personalización para mejorar la experiencia del cliente (CX), entre otras aplicaciones.

Perfil de ingreso

    Habilidades

    • Capacidad de estudio independiente
    • Expresión oral y escrita
    • Seguimiento de instrucciones
    • Razonamiento lógico-matemático
    • Uso básico de tecnologías de información y comunicación

    Conocimientos

    • Conocimientos de ciencias básicas y exactas
    • Nociones del contexto tecnológico
    • Bases de la informática

    Aptitudes

    • Interés por los avances de la ciencia y la tecnología
    • Respetuoso de las normas y leyes
    • Interesado en el desarrollo personal y profesional
    • Aspirar a ser profesionales que agreguen valor a la sociedad

Perfil de egreso

    Habilidades

    • Establecer el proceso y las etapas del método científico en un protocolo de investigación para la resolución de un problema de investigación
    • Resolver problemas complejos de ingeniería mediante su identificación y formulación, aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
    • Aplicar algoritmos evolutivos en la implementación de sistemas inteligentes para resolver problemas complejos de optimización y aprendizaje automático

    Conocimientos

    • Diseñar redes neuronales artificiales mediante la aplicación herramientas y bibliotecas basadas en aprendizaje profundo
    • Diseñar modelos y algoritmos inteligentes a través de herramientas y técnicas avanzadas para la solución de problemas complejos
    • Aplicar técnicas de modelado y simulación de sistemas inteligentes y robóticos que puedan percibir, aprender y colaborar eficazmente en diversos procesos industriales

    Aptitudes

    • Actitud crítica, analítica y enfocada a resultados
    • Trabajo en equipo con actitud propositiva e innovadora
    • Responsabilidad, ética e integridad en el actuar

Plan de estudios

Primer Semestre


  • Estrategias de Aprendizaje y Habilidades Digitales

  • Fundamentos de la Ciencia de Datos

  • Inglés General I

  • Álgebra

  • Narrativa con Datos

Segundo Semestre


  • Empatía para Resolver

  • Cálculo

  • Programación Orientada a Objetos

  • Inglés General II

  • Lógica y Programación Estructurada

  • Aprendizaje Automático

Tercer Semestre


  • Solucionar para Cambiar

  • Cálculo Multivariable para Inteligencia Artificial

  • Aprendizaje Profundo

  • Matemáticas Discretas

  • Estructura y Organización de Datos

  • Inglés General III

Cuarto Semestre


  • Transformar para Impactar

  • Métodos Numéricos

  • Modelos de Aprendizaje y Procesamiento de Imágenes

  • Ecuaciones Diferenciales y Series

  • Programación Concurrente

  • Inglés General IV

Quinto Semestre


  • Diseñar para Compartir

  • Administración de Bases de Datos

  • Seminario de Inteligencia Artificial I

  • Bases de Datos Relacionales

  • Métodos de Clasificación

  • Inglés General V

Sexto Semestre


  • Integrar para Masificar

  • Soluciones Avanzadas para Ciencia de Datos

  • Seminario de Inteligencia Artificial II

  • Bases Metodológicas de la Investigación

  • Bases de Datos Avanzadas

  • Visualización Gráfica de Datos

Séptimo Semestre


  • Resolver para Escalar

  • Programación Avanzada para Ciencia de Datos

  • Desarrollo de Software para Inteligencia Artificial

  • Aplicaciones de Ciencia de Datos

  • Arquitectura de Almacenamiento en la Nube

  • Seminario de Inteligencia Artificial III

Octavo Semestre


  • Cultura Internacional del Trabajo

  • Computación Matemática para Ciencia de Datos

  • Herramientas y Técnicas Avanzadas para Ciencia de Datos

  • Taller del Fortalecimiento al Egreso I

  • Grandes Volúmenes de Datos

  • Seminario de Inteligencia Artificial IV

Noveno Semestre


  • Taller del Fortalecimiento al Egreso II

  • Prácticas Profesionales

Mapa

Vista de la calle