Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos (Coyoacán, Ciudad de México - DF)

Universidad del Valle de México Institución privada
Título ofrecido:Ingeniero en Inteligencia Artificial y Ciencia de DatosTítulo oficial
Título oficial
Ubicación:Coyoacán - Ciudad de México - DF
Duración:9 Semestres
Tipo:Licenciaturas
Modalidad:Presencial
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
- Capacidad de estudio independiente
- Expresión oral y escrita
- Seguimiento de instrucciones
- Razonamiento lógico-matemático
- Uso básico de tecnologías de información y comunicación
- Conocimientos de ciencias básicas y exactas
- Nociones del contexto tecnológico
- Bases de la informática
- 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
Habilidades
Conocimientos
Aptitudes
Perfil de egreso
- 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
- 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
- Actitud crítica, analítica y enfocada a resultados
- Trabajo en equipo con actitud propositiva e innovadora
- Responsabilidad, ética e integridad en el actuar
Habilidades
Conocimientos
Aptitudes
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 de Ubicación del plantel
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