Posgrados / Santa María

Maestría en Inteligencia Artificial

Fin del Aprendizaje

Al terminar la Maestría el egresado es una persona integral entusiasta, analítico, identifica variables del entorno, utiliza y desarrolla modelos instrumentales de la inteligencia, obtiene la solución eficiente de problemas reales, adapta de manera creativa el cómputo convencional a situaciones no convencionales, representa conocimiento complejo de un entorno en medios artificiales, da tratamiento automatizado a problemas complejos, aplica principios y técnicas de búsqueda, desarrolla hipótesis con medios artificiales, aplica el conocimiento y las herramientas de la inteligencia artificial en varios procesos de negocios, identifica las variables de los diversos escenarios del mundo real para construir una versión artificial, dirige campañas de uso de información para fines de optimización de recursos, logra mejorar la calidad de vida mediante el uso de tecnología, participa en el análisis, adaptación e incorporación a la práctica los avances de la Inteligencia Artificial.

Posgrado en modalidad MIXTA

Contactos
Dra. Flor de María Tavera Ramírez

Coordinadora General de Posgrados

44 31 13 11 00, ext. 2027
ftavera@uvaq.edu.mx
+52 1 443 406 10 64

Mtro. Rogelio Sánchez Pallares

Coordinador de la Maestrìa

44 31 13 11 00, ext. 2028
 rsanchezp@uvaq.edu.mx

Perfil de Ingreso

1

Conocimientos sobre

⦁ Matemáticas
⦁ Lógica
⦁ Bases de programación
⦁ Principios básicos de telecomunicaciones
⦁ Principios de análisis y diseño de sistemas
⦁ Estadística

2

Habilidades

  • Razonamiento analítico y lógico, hacer inferencias correctas, inducciones, deducciones y analogías que le permitan analizar diversas problemáticas presentadas en su quehacer diario.
  • Manejo adecuado del lenguaje oral y escrito del idioma español y conocimientos básicos del inglés.
  • Habilidad de organización y compromiso, a través de buenos hábitos de estudio e interés por la investigación.
  • Capacidad de realizar búsquedas de información científica y tecnológica en distintos medios.
  • Capacidad de abstracción, análisis y observación.
3

Aptitudes

  • Ser proactivo y autodidacta.
  • Gusto y Manejo de la tecnología.
  • Trabajo en equipo.
  • Capacidad para desarrollar, estructurar y defender ideas.
  • Responsabilidad, constancia y disciplina.
  • Cuenta con valores morales que impliquen la disposición al bien, el respeto por la dignidad humana y la capacidad de servir.
  • Respeta y tolera puntos de vista diferentes, a la diversidad cultural, de género y costumbres.

Perfil de Egreso

El Maestro en Inteligencia Artificial tiene las siguientes competencias:

1

Conocimientos

  • Comprende el entorno global de las organizaciones para generar nuevos modelos de negocios basados en el uso de medios artificiales.
  • Conoce y aplica técnicas de Inteligencia Artificial para procesamiento de datos.
  • Conoce componentes tecnológicos para el diseño e implementación de la Inteligencia Artificial.
2

Habilidades

  • Analiza y genera modelos matemáticos que puedan ser solucionados mediante algoritmos computacionales.
  • Obtiene relaciones de entre la información para tomar decisiones como respuesta a las soluciones planteadas de manera artificial.
  • Lidera y coordina equipos multidisciplinarios para el diseño e implementación de soluciones basadas en Inteligencia Artificial.
  • Desarrollar prototipos de soluciones innovadoras aplicables en la industria mediante Inteligencia Artificial.
    Crea y evalúa técnicas de Inteligencia Artificial.
  • Resuelve problemas planteados en el mundo real mediante simulaciones en el mundo virtual.
3

Actitudes

  • Visión del futuro.
  • Liderazgo.
  • Responsabilidad.
  • Ética profesional.
  • Solidaridad y compromiso.
  • Disposición para el trabajo colaborativo.

Plan de Estudios

1er. semestre
  • Estructura de datos y teoría de algoritmos
  • Aprendizaje, simulación y agentes
  • Matemáticas avanzadas
  • Responsabilidad social
2º semestre
  • Cómputo evolutivo
  • Web semántica
  • Lógica matemática
  • Metodología de la investigación
3er. semestre
  • Optimización en ingeniería
  • Redes bayesianas y neuronales
  • Tratamiento del lenguaje natural
  • Taller de investigación
4º semestre
  • Sistemas expertos
  • Sistemas autónomos y multi-agentes
  • Visión por computadora
  • Diseño de investigación