Duración:17 Meses
Tipo:Maestrías
Modalidad:En línea
¿Cómo es la Maestría en Inteligencia Artificial de la Uk?
- Cursaras 1 materia a la vez, durante 3 semanas.
- Estudiarás con videos interactivos, en la másmoderna plataforma.
- Tendrás clases en vivo todas las semanas.
- Contarás con la más reciente bibliografíay recursos digitales.
- Tendrás acceso a la red de profesores ygraduados de la Uk.
- Podrás participar de los eventos y conferenciasorganizados por la Uk.
- Contarás con apoyo personalizado de vinculaciónlaboral o emprendedor mediante Uk LAB.
¿A quién está dirigido?
A personas con pasión por la tecnología que cuenten con las habilidadescomputacionales y que deseen estar a la vanguardia en machinelearning, herramientas algorítmicas y los componentes básicos para eldesarrollo de Inteligencia Artificial
Nuestros profesores con experiencia actual en empresas líderes seaseguran de enseñarte los conceptos y herramientas aplicables en elmercado laboral. La obtención de un título oficial en menos de tres años,y las certificaciones intermedias, te permitirán acelerar tu crecimientoprofesional.
Al finalizar la Maestría en Inteligencia Artificial dominarás :
- El conocimiento necesario para abordar problemas en Visión Computacional, Procesamientode 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 delmismo en la nube y monitoreo de este último.
- Oportunidad de aplicar todo lo aprendido en el proyecto final con la asesoría de expertoen 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.
1er Cuatrimestre
- Aprendizaje Supervisado: Regresión y clasificación
- Algoritmos avanzados
- Aprendizaje No Supervisado
- Cómo estructurar proyectos de ML
- Aprendizaje Profundo
2do 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
3er 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
4to 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
Requisitos de Admisión
Las habilidades y conocimientos básicos que se esperan de los estudiantes son los siguientes.
- Estadística: probabilidad e inferencia estadística.
- Matemáticas: cálculo en varias variables y álgebra lineal.
- Computación: experiencia con lenguajes de programación(de preferencia Python)
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