• MALLA CURRICULAR

    Magíster en Inteligencia Artificial - MIA UC

    120 créditos totales

    Equivalentes a 21 cursos.

    70 créditos cursos mínimos

    Equivalentes a 14 cursos.

    30 créditos cursos optativos

    Equivalentes a 6 cursos de entre una lista de 18 (sujeta a cambios y renovación)

    20 créditos Actividad de graduación*

    Equivalente a un curso semestral. Tiene por objetivo vincular los conocimientos y las destrezas adquiridas durante la formación en el programa.

  • El Programa contempla un total de 120 créditos, de los cuales 70 créditos corresponden a cursos mínimos, 30 créditos a cursos optativos, y 20 créditos a la actividad de graduación. La orientación del programa es profesional, con un énfasis en la aplicación de la ciencia de datos y el aprendizaje de máquina. La gran mayoría de los cursos incluyen trabajo práctico aplicado con herramientas computacionales. 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. En este contexto, 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. Este proyecto es evaluado por un profesor supervisor y defendido ante una comisión del Programa.

  • Secuencia Curricular

    Primer Bimestre

    • IMT3850 Fundamentos Matemáticos para Inteligencia Artificial
       
    • INF3831 Bases de Datos
       
    • IMT3860 Introducción a Data Science

    Segundo Bimestre

    • EPG4001 Aprendizaje Supervisado
       

    • EPG4002 Aprendizaje no Supervisado
       

    • FIL2000 Ética aplicada a Inteligencia Artificial

    Tercer Bimestre

    • EPG4003 Métodos Probabilísticos
       

    • IMT3870 Computación de Alto Rendimiento
       

    • INF3812 Deep Learning

    Cuarto Bimestre

    • INF3813 Deep Learning Avanzado

    Grupo 1:

    • INF3822 - Proyecto Aplicado I

    • INF3280 - Gestión Estratégica

    • EPG4008 - Análisis Estadístico con Datos Faltantes

    Grupo 2:

    • INF3803 - Minería de Procesos

    • INF3863 - Sistemas Recomendadores

    • EPG4005 - Métodos Bayesianos

    Quinto Bimestre

    • INF3862 Plataformas de Big Data

    Grupo 3:

    • INF3823 - Proyecto Aplicado II

    • INF3262 - Gestión de procesos de Negocio

    • EPG4007 - Análisis de Tiempos de Falla

    Grupo 4:

    • INF3801 - Minería de Medios Sociales
      EPG4004 - Series de Tiempo
      EPG4006 - Modelos Lineales Generalizados

    Sexto Bimestre

    • INF3841 Recuperación de Información
       

    • INF3842 Visualización de Información

    Grupo 5:

    • INF3821 - Aplicaciones
    • INF3570 - Aspectos Legales de las TI
    • EPG4009 - Análisis Multivariado

    Séptimo Bimestre

    • INF3851 Gobernanza de Datos
       

    • INF4980 Actividad de Graduación*

    Grupo 6:

    • INF3852 - Gestión de Proyectos 
    • EPG4010 - Métodos Bayesianos Avanzados
    • INF3250 - Seguridad Computacional

    Octavo Bimestre

    • INF4980 Actividad de Graduación*

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