• El Magíster en Inteligencia Artificial (MIA UC) busca formar profesionales de excelencia y líderes en el campo de la Inteligencia Artificial y el uso de Data Science, que sean capaces de aplicar metodologías analíticas, lenguajes de programación y herramientas tecnológicas de manera efectiva, para así resolver problemas reales tanto del sector público como del sector privado, acordes a las necesidades actuales.

     

    El Magíster en Inteligencia Artificial entrega una formación con el sello de excelencia y calidad UC

  • PALABRAS DEL DIRECTOR

    Marcos Sepulveda

    (Ph.D), Director del Magíster en Inteligencia Artificial

    "Estamos sin duda en medio de una cuarta revolución industrial, quizá la más profunda que ha habido hasta ahora. En el centro de esta revolución, que involucra aspectos tan diversos como el mercado del trabajo, la educación, la gestión de las empresas y organizaciones, el transporte y las comunicaciones, está la Inteligencia Artificial. Algunos incluso se refieren a ella como "la nueva electricidad", para comparar con una tecnología de propósito general que impactó en forma profunda a la sociedad a fines del siglo XIX.

    El programa incluye todos los elementos técnicos necesarios para formar una base sólida, tanto en Data Science como en Aprendizaje de Máquina, así como también la aplicación de estas nuevas herramientas en proyectos de áreas específicas. Te invitamos, entonces, a conocer en más detalle nuestro programa, el cuerpo de profesores de excelencia y la malla de cursos, para así descubrir de qué forma el MIA UC puede entregarte una formación de primer nivel en Inteligencia Artificial."

  • Cupos limitados

    Próximo ingreso 2020

    PROGRAMA PRESENCIAL

    Sala MIA, Casa Central

    Facultad de Comunicaciones

    Alameda 340, Santiago

    HORARIO

    Lunes 18:30 – 21:30 hrs

    Martes 18:30 – 21:30 hrs

    Jueves 18:30 – 21:30 hrs

  • MALLA CURRICULAR


    El programa del Magíster en Inteligencia Artificial consta de 20 cursos en total, el cual se distribuye en 14 cursos mínimos y 6 optativos, entre una amplia lista de cursos. En los últimos dos bimestres, el estudiante comienza a desarrollar una actividad de graduación que vincula los conocimientos y las destrezas adquiridas durante la formación en el programa. El problema a desarrollar en la actividad de graduación está relacionado con la aplicación de las herramientas aprendidas en el Magíster, a temáticas afines a la experiencia profesional o directamente con tareas propias de la responsabilidad profesional del estudiante.

     

    Cursos Mínimos:

    Fundamentos Matemáticos para Inteligencia Artificial

    Profesor: Cristóbal Guzmán

    Bases de Datos

    Profesor: Domagoj Vrgoc

    Introducción a Data Science

    Profesor: Pablo Barceló

    Aprendizaje Supervisado

    Profesor: María José García

    Aprendizaje No Supervisado

    Profesor: Isabelle Beaudry

    Ética Aplicada a Inteligencia Artificial

    Profesor: Olof Page

    Métodos Probabilísticos para Aprendizaje de Máquina

    Profesor: Alejandro Jara

    Computación de Alto Rendimiento

    Profesor: Elwin van´t Wout

    Deep Learning

    Profesor: Hans Löbel

    Deep Learning Avanzado

    Profesor: Hans Löbel

    Plataforma de Big Data para Data Science

    Profesor: Iván Lillo

    Recuperación de Información

    Profesor: Juan Manuel Barrios

    Visualización de Información y Analítica Visual

    Profesor: Denis Parra

    Gobernanza de Datos

    Profesor: Andrés Pumarino

    Actividad de Graduación

    Profesor: Andrés Neyem

  • Cursos optativos (seleccionar 1 en cada fila):

    Proyecto Aplicado I

    Profesor: Marcos Sepúlveda

    Seguridad Computacional

    Profesor: Cristian Rojas

    Análisis Estadísticos con Datos Faltantes

    Profesor: Alejandro Jara

    Minerías de Procesos

    Profesor: Jorge Muñoz

    Sistemas Recomendadores

    Profesor: Denis Parra

    Métodos Bayesianos

    Profesor: Luis Gutiérrez

    Proyecto Aplicado II

    Profesor: Andrés Neyem

    Procesos de Negocio

    Profesor: Marcos Sepúlveda

    Análisis de Tiempo de Falla

    Profesor: Luis Gutiérrez

    Minería de Medios Sociales y Ciencia de Redes

    Profesor: Denis Parra

    Series de Tiempo

    Profesor: Ricardo Olea

    Modelos Lineales Generalizados

    Profesor: María José García

    Aplicaciones

    Profesor: Denis Parra

    Aspectos Legales de las TI

    Profesor: Andrés Pumarino

    Análisis Multivariado

    Profesor: Jorge González

    Gestión de Proyectos

    Profesor: Manuel Cepeda

    Gestión Estratégica

    Profesor: Reinaldo López

    Métodos Bayesianos Avanzados

    Profesor: Fernando Quintana

  • Requisitos de ingreso

    • Grado Académico de Licenciado en Ciencias de la ingeniería, Matemáticas o Estadística; o Título Profesional Universitario equivalente.
    • Un mínimo de dos años de experiencia laboral, en áreas afines.
    • Acreditar nivel intermedio de inglés a nivel B1 (o superior).
    • Aprobar el proceso de selección.

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    Adicionalmente, se deben presentar todos los certificados y antecedentes que se detallan en la sección
    Fechas y Requisitos, para luego coordinar una entrevista personal. Posteriormente, y luego de la evaluación exhaustiva de todos los antecedentes, el Comité Académico del programa selecciona a los profesionales que serán aceptados.

  • CONTACTO

     

     

     

     

  • UBICACIÓN Y CONTACTO

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