Inteligencia Artificial

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La inteligencia artificial (I.A.) es un área multidisciplinaria que combina ramas de la ciencia como la lógica, la computación y la filosofía, se encarga de diseñar y crear entidades artificiales que son capaces de solucionar inconvenientes o bien efectuar labores por sí solos, usando algoritmos de comportamiento humano.

La inteligencia artificial se aplica en procesos de logística, la creación de automóviles autónomos, la medicina, la visión por computadora, la generación de música, procesamiento del lenguaje natural, etc. La Inteligencia Artificial es aplicable a casi todo lo que hacemos y puede impactar a escala global.

La inteligencia artificial unida con la robótica está transformando los negocios, por ejemplo Alibaba. Revisa el video de Business Insider UK que muestra el almacén inteligente de Alibaba los robots hacen el 70% del trabajo y transportan hasta 500 kilogramos por encima de su peso por todo el piso del almancén. Tienen sensores especiales para evitar colisionar entre sí, cuando requieren cargar sus baterías, se desplazan hasta a una estación de carga y con una carga de cinco minutos puede alimentarlos varias horas.

 

La carrera de Inteligencia Artificial se presenta en distintas modalidades cursosformacionesLicenciatura y Doctorado.

Cursos y formaciones en Inteligencia Artificial:

Los cursos cortos (Curso profesional intensivo de 5 meses) o programas en Inteligencia Artificial el aprendizaje es mediante tutorías con expertos en Inteligencia Artificial.

El curso corto está dirigido a científicos de datos, científicos cuantitativo, Data scientist, ingenieros en sistemas e ingenieros de software interesados en aprender o mejorar sus habilidades para trabajar en desarrollos de Inteligencia Artificial.

Se requiere experiencia en programación y tener conocimientos básicos de Machine Learning, Estadística, Cálculo, Álgebra, sistemas de bases de datos, conceptos básicos de computación distribuida, fundamentos de computación en la nube y virtualización.

Ingeniería en Inteligencia Artificial:

La opción de Ingeniería en Inteligencia Artificial es ofrecida por algunas universidades con una duración aproximada de 8 semestres (4 años).

Doctorado en Inteligencia Artificial:

La oferta educativa de nivel de Doctorado en Inteligencia Artificial está dirigido a titulados universitarios con interés por la investigación en el área de la Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial promueve la solución de problemas y la toma de decisiones mediante programas inteligentes utilizando algoritmos de aprendizaje autónomos.

¿Qué se estudia en Ingeniería en Inteligencia Artificial?

Durante el estudio de la carrera desarrollarás actividades, utilizarás sistemas de cómputo y estudiaras las ciencias computacionales, investigaras hardware específico, experimentarás con tecnología en el desarrollo de simuladores de inteligencia humana y aprenderás a construir redes neuronales. Durante la carrera se trabaja en el estudio de casos y se trabaja en equipo para diseñar, crear y testear software inteligente aplicando las diferentes tecnologías.

Algunas actividades que puedes aprender durante la cursada:

  • Aprender de qué forma aplicar la Inteligencia Artificial para identificar nuevas formas de interacción en negocios.
  • Aprender técnicas de redes neuronales.
  • Aprender técnicas para mejorar procesos.
  • Desarrollar productos o servicios que se puedan aplicar en finanzas.
  • Desarrollar productos y servicios basados en A-I.
  • Desarrollar programas inteligentes para tomar decisiones, corregir errores y aprender.
  • Diseñar y desarrollar programas inteligentes para solucionar problemas.
  • Testear y diagnosticar errores en un sistema de machine learning.
  • Tomar mejores decisiones basadas en predicciones.

Perfil de Ingreso

  • Con habilidades para programar.
  • Facilidad para las matemáticas y la física.
  • Fan y consumidor de tecnología.
  • Gran capacidad analítica y sintética.
  • Interesado por la tecnología y la transformación digital.
  • Le gusta divertirse, le encanta aprender y quiere innovar en el mundo de la IA.
  • Le gusta el trabajo en equipo. 
  • Ordenado, disciplinado y constante.

El egresado de Ingeniería en Inteligencia Artificial, recibe el nombre de Ingeniero en Inteligencia Artificial y por lo general puede trabajar a nivel regional, nacional e internacional como responsable de I.A. en empresas de todos los sectores.

Listado de algunas materias que puedes tener durante la carrera de Ingeniería en Inteligencia Artificial:

  1. Agentes Inteligentes
  2. Álgebra
  3. Algoritmos
  4. Antropología Filosófica
  5. Bases de Datos
  6. Cálculo Diferencial
  7. Cálculo Integral
  8. Cálculo Vectorial
  9. Calor y Electromagnetismo
  10. Circuitos Digitales
  11. Control Automático
  12. Dirección de Empresas
  13. Diseño de Interfaz Hombre Máquina
  14. Diseño Mecánico para Robótica
  15. Ecuaciones Diferenciales
  16. Electrónica
  17. Estructura de Datos
  18. Ética Especial: Las Virtudes
  19. Ética General
  20. Ética Profesional
  21. Ética Social
  22. Evaluación de Proyectos Tecnológicos
  23. Física
  24. Ingeniería de Software
  25. Ingeniería Financiera
  26. Inteligencia Artificial
  27. Introducción a la Inteligencia Artificial
  28. Lógica
  29. Matemáticas Discretas
  30. Mecánica para Robótica
  31. Microprocesadores
  32. Modelado de Agentes y Entornos Virtuales
  33. Patrones de Diseño de Software
  34. Probabilidad y Estadística
  35. Procesamiento Digital de Imágenes
  36. Programación
  37. Programación de Agentes para Entornos Virtuales
  38. Programación de Dispositivos Móviles
  39. Programación Gráfica
  40. Programación Orientada a Objetos
  41. Química
  42. Sistemas Distribuidos
  43. Sistemas Operativos
  44. Teología Dogmática
  45. Teología Moral

¿Qué habilidades necesito para conseguir un trabajo en inteligencia artificial? 

La automatización, la robótica y el empleo de complejos programas y programas informáticos caracterizan una carrera en inteligencia artificial (IA). Los aspirantes interesados en buscar empleo en este campo requieren educación concreta basada en los fundamentos de las matemáticas, la tecnología, la lógica y las perspectivas de ingeniería. Las habilidades de comunicación escrita y verbal asimismo son esenciales para transmitir de qué forma las herramientas y servicios de IA se emplean de forma eficaz en los ambientes de la industria.

El Ingeniero en Inteligencia Artificial persigue el objetivo de aplicar tecnología en problemas concretos y en el campo laboral tiene un abanico de posibilidades. Por ejemplo:

  • Brindar soluciones a problemas de lenguaje natural.
  • Construir, entrenar y aplicar redes neuronales.
  • Desarrollar productos y servicios basados en I.A.
  • Desarrollar proyectos de machine learning y reconocimiento facial.
  • Desarrollar soluciones electrónicas y mecánicas orientadas al diseño.
  • Diagnosticar errores en un sistema de machine learning.
  • Diseñar modelos de Machine Learning.
  • Diseñar productos y servicios basados en soluciones inteligentes.
  • Diseño de modelos de reconocimiento del habla y síntesis de música.
  • En construcción de algoritmos que imitan las habilidades humanas básicas como visión, lenguaje, reconocimiento automático del habla, traducción automática, etc.
  • En consultoría al desarrollar soluciones de alto nivel, para empresas de automatizaciones.
  • En el diseño de algoritmos de Deep Learning.
  • En la mejora de procesos de decisiones.
  • Investigar como científico de datos para Big Data.
  • Liderar equipos y administrar proyectos de soluciones inteligentes.
  • Mejorar procesos.

Habilidades útiles para carreras en I.A.

Los profesionales de I.A. más triunfantes de manera frecuente comparten peculiaridades comunes que les permiten avanzar en sus carreras. Trabajar con inteligencia artificial requiere un proceso de pensamiento metódico y la capacidad de solucionar inconvenientes con soluciones rentables y eficaces.

Asimismo requiere previsión sobre las innovaciones tecnológicas que se traducen en programas de nueva generación que dejan que las compañías sigan siendo competitivas. Además de esto, los expertos en I.A. precisan habilidades técnicas para diseñar, sostener y arreglar tecnología y programas de software.

Por último, los profesionales de IA deben aprender de qué manera traducir información enormemente técnica de forma que otros puedan comprender para realizar su trabajo. Esto requiere una buena comunicación y la capacidad de trabajar con colegas en un equipo.

Tipos de empleo en I.A.

Un empleo en inteligencia artificial se puede efectuar en una pluralidad de ambientes que incluyen compañías privadas, organizaciones públicas, educación, artes, centros de salud, agencias gubernativos y militares. Ciertas situaciones pueden requerir autorización de seguridad. Ciertos ejemplos de trabajos concretos a cargo de profesionales de I.A. incluyen:

  • Analistas y desarrolladores de software.
  • Informáticos y también ingenieros informáticos.
  • Especialistas en algoritmos
  • Investigadores científicos y consultores de ingeniería.
  • Ingenieros mecánicos y técnicos de mantenimiento.
  • Ingenieros industriales y eléctricos.
  • Técnicos quirúrgicos que trabajan con herramientas robóticas.
  • Profesionales médicos que trabajan con prótesis, audífonos y dispositivos de restauración de la visión.
  • Electricistas militares y de aviación que trabajan con simuladores de vuelo, drones y armamento.
  • Diseñadores de artes gráficas, músicos digitales, productores de entretenimiento, fabricantes de textiles y arquitectos.
  • Profesores de nivel postsecundario en escuelas técnicas y de comercio, centros de F.P. y universidades.

Algunas tareas que realiza un profesional de IA:

Responsabilidades de un Gerente de Desarrollo Comercial con Inteligencia Artificial (Business Development Manager, AI)

  1. Dar soporte del equipo de desarrollo de negocios para ayudar a impulsar el mercado general de una empresa y la estrategia técnica en lo que respecta a la inteligencia artificial.
  2. Ayudar a definir segmentos de mercado específicos, base de clientes y verticales industriales.
  3. Soporte en el desarrollo comercial para los mercados objetivo.
  4. Ejecutar planes estratégicos para el desarrollo empresarial y trabajando junto a equipos de ventas, equipos de servicio, socios, marketing, legal, soporte, etc.
  5. Desarrollar prototipos de sistemas inteligentes para compartir por ejemplo, chatbots, robo-advisors, sistemas de aprendizaje profundo para modelado de comportamiento, etc.
  6. Desarrollar listas de casos de uso.

Tareas que desarrolla un Científico de Datos con Inteligencia Artificial (Data Scientist):

  • Desarrollar modelos Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL)
  • Analizar profundamente datos, descubriendo las causas de raíz y diseñando soluciones a largo plazo.
  • Asistir y entregar un proyecto explorando datos, construyendo y validando modelos predictivos, e implementando modelos completos para entregar impacto comercial en una organización.
  • Ayudar a construir modelos de Deep Learning.
  • Trabajar con consultores de Big Data de Servicios Profesionales para analizar, extraer, normalizar y etiquetar datos relevantes.
  • Asistir en la identificación de los modelos de deriva y re-entrenamiento.
  • Investigar e implementar nuevos enfoques Machine Learning y Deep Learning.

Responsabilidades de un Arquitecto Principal de Soluciones en Inteligencia Artificial y Machine Learning (Principal Solutions Architect - AI/ML)

  • Construir soluciones inteligentes utilizando Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL)
  • Diseñar soluciones de aprendizaje automático y aprendizaje automático para resolver problemas de los clientes y reducir los costos de los clientes.
  • Evangelizar las tecnologías y servicios.
  • Desarrollar y mantener relaciones con los asesores técnicos para la adopción e implementación exitosas de servicios.
  • Trabajar en colaboración con el equipo de ventas para crear y ejecutar planes de negocios.
  • Identificar requisitos del cliente y retroalimentación en los equipos de ingeniería.

Administrador de desarrollo de software y aprendizaje automático (Software Development Manager - Machine Learning)

  • Liderar un equipo que trabaje servicios impulsados por Machine Learning.
  • Dirigir un equipo de ingenieros y trabajar con científicos para crear y entregar modelos en producción.
  • Ayudar a construir una infraestructura robusta para Machine Learning.
  • Utilizar el procesamiento del lenguaje natural y las técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas del mundo real a gran escala.
  • Experimentar con Deep Neural Networks diariamente.
  • Investigar e implementar soluciones creativas para problemas del mundo real en el descubrimiento de productos.
  • Diseñar soluciones para la detección automática de elementos mal clasificados.
  • Diseñar aplicaciones para identificar productos, comprender ritmos musicales y películas, imágenes, texto.
  • Producir las mejores soluciones en su clase para el descubrimiento de productos.

Funciones de un especialista en Big Data e Inteligencia Artificial

  • Coordinar el desarrollo en proyectos de Automatización Inteligente (Inteligencia Artificial).
  • Definir soluciones tecnológicas en entornos BIG DATA.
  • Trabajar con diferentes departamentos e infraestructuras trasladando necesidades de negocio a problemas de Inteligencia Artificial y comunicando soluciones y resultados.
  • Mantenerse actualizado con tendencias y últimos desarrollos en Inteligencia Artificial y BIG DATA.
  • Soporte y acompañamiento a necesidades de un proyecto.

Funciones Principales de un especialista en Inteligencia Artificial

  • Desarrollar proyectos en tecnologías nuevas y emergentes
  • Identificar tendencias y potenciales casos de uso para las tecnologías disponibles de AI
  • Desarrollar tecnología, adaptar la existente y realizar pilotos para las unidades de negocio en AI.
  • Gestión del conocimiento y formación en AI.

Software y plataformas que se utilizan en Inteligencia Artificial

En general hay distintas herramientas para construir aplicaciones inteligentes. Las plataformas combinan algoritmos inteligentes de toma de decisiones con datos, lo que permite a los desarrolladores crear una solución comercial. Los desarrolladores utilizan con frecuencia plataformas y software para crear el algoritmo de aprendizaje y la aplicación inteligente. Algunos ejemplos: