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MAESTRÍA EN INTELIGENCIA ARTIFICAL

SNIES 109409


JustificaciónPlan de EstudiosPerfil del aspirantedocentesotros programas

METODOLOGÍA

La formación de los estudiantes no solo aborda temas técnicos de avanzada de Inteligencia Artificial; también se dictarán cursos que garantizan una formación integral y cientifica e nuestros magisters caracterizada por un componente básico, dirigidos a la formación en emprendimiento, innovación, ética y leyes.

Desde esta perspectiva, el estudiante será un agente activo y propositivo en el proceso de adquisición y construcción de su propio conocimiento. En cuanto a la interacción profesor:estudiante, el docente suscitará dudas e interrogantes respecto de los conocimientos que ya poseen, relacionando el tema con sus experiencias y saberes anteriores, de tal modo que les ofrecerá la oportunidad de ensayar y aplicar el nuevo concepto, asegurando así la formulación adecuada tanto del problema como de las posibles soluciones, con una visión científica del campo disciplinar y pensando en soluciones interdisciplinares.

El proceso educativo que se da en el aula y fuera de ella, como ya se indicó, es de carácter investigativo y cooperativo, a fin de ir formando una comunidad de indagación, especializada en la solución multidisciplinar, por supuesto desde la perspectiva de la inteligencia artificial como un elemento transformador del mundo actual a un mundo futuro.

Así, el planteamiento curricular que se propone proporciona a los estudiantes una serie de competencias claras:

• Capacidad para introducir experiencias de Inteligencia Artificial, mediante prácticas y el desarrollo de proyectos de aplicación.

• Habilidad para construir el pensamiento investigativo y el desarrollo experimental.

• Potencial para suscitar el desarrollo de habilidades creativas, con miras a enfrentar y resolver problemas específicos de contexto de las diferentes industrias.

• Idoneidad para promover la construcción multidisciplinar de soluciones con profesionales de diversas ramas del conocimiento para la aplicación de tecnologías y métodos de Inteligencia Artificial.

• Disposición para trabajar en contextos que involucran diversidad de temas y conceptos en los que se cubren actividades y asuntos propios de la Inteligencia Artificial, de orden técnico, social, legal, ambiental y de seguridad.

    • Nombre del programa: Maestría en Inteligencia Artificial
    • Código SNIES: 109409
    • Tipo de formación: Maestría
    • Nivel Académico: Posgrado
    • Modalidad: Presencial
    • No. Resolución del registro calificado: 11379 del 2 de julio del 2020
    • Duración del programa (Créditos Académicos y tiempo estimado): 42 créditos que corresponden a un tiempo aproximado de 3 semestres
    • Departamento donde se oferta: CUNDINAMARCA
    • Municipio donde se oferta: BOGOTÁ D.C

Requisitos de admisión

• Título profesional, otorgado por una universidad reconocida por el Ministerio de Educación Nacional de Colombia o título extranjero habilitante para estudios de maestría en Colombia, convalidado ante el Ministerio de Educación Nacional de Colombia.

• Entrevista personal con el director del programa.

• Presentar un escrito sobre la motivación del estudiante para estudiar una Maestría en Inteligencia Artificial y sobre el tema que más le genere interés de esta disciplina (extensión máxima: 800 palabras).

COMPONENTE BÁSICO

    • Introducción a Inteligencia Artificial (MIA-MIIA)
    • Aprendizaje de Máquina (MIA-AM)
    • Ética, empresa e innovación con Inteligencia Artificial (MIA-EEI)
    • Aprendizaje Profundo y Reforzado (MIA-APR)

Investigación

    • Seminario de postgrado en Inteligencia Artificial (MIA-SPI)
    • Proyecto de Investigación I
    • Proyecto de Investigación II

Electivas de Profundización

    • Electiva I
    • Electiva II
    • Electiva III

Líneas de Profundización

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
    • PLN1. Procesamiento del Lenguaje Natural
    • PLN2. Sistemas conversacionales
Vision por Computador (VC)
    • Introducción al procesamiento Visual.
    • Visión Artificial
Internet de las Cosas (IOT)
    • IoT1. Principios, Dispositivos, Comunicaciones e Infraestructura para IA/IOT
    • IoT2. Computación en el Borde
Diseño de Software Inteligente
    • DSI1. Programación Funcional y computación de alto rendimeinto para IA
    • DSI2. Arquitectura e implementación de sistemas Inteligentes.

La Universidad se reserva el derecho de suspender o postergar el curso. Igualmente a hacer modificaciones al plan de estudios, horarios, a la nómina de docente y al valor de la especialización.

Perfil del aspirante

La Maestría en Inteligencia Artificial admite profesionales en áreas de ingeniería, ciencias de la computación, matemáticas o áreas afines, que deseen innovar, investigar y desarrollar productos y aplicaciones en el área de la inteligencia artificial aplicada a sectores de la industria: banca, salud, entretenimiento, información, comunicaciones, entre otros. Estos profesionales deben tener aptitudes académicas, proyección personal, ser creativos, críticos y con sólidos valores éticos y morales, teniendo siempre en mente el beneficio y bienestar de la comunidad.

La Maestria en Inteligencia Artificial tiene un Comité Académico, constituido por el director de la maestría, coordinadores académicos de cada una de las líneas electivas, y el decano del pregrado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Sergio Arboleda. Esta comisión es designada por un periodo de dos años con posibilidad de renovación.

Dentro de las funciones del Comité Académico está admitir profesionales de otras áreas, con o sin experiencia en áreas afines a la Inteligencia Artificial, si demuestran suficiencia en conocimientos clave. Si el comité lo considera pertinente, solicitará al estudiante la inscripción y aprobación de cursos nivelatorios en matemáticas y programación, previo al inicio del programa.

Perfil del egresado

El egresado de la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad Sergio Arboleda, es un profesional con altos estándares académicos, científicos y de calidad. Está comprometido con el desarrollo de su comunidad y por tanto podrá liderar, desarrollar e innovar en proyectos tecnológicos en inteligencia artificial, basados en procesamiento de lenguaje natural, visión por computador, internet de las cosas o diseño de software inteligente, todo lo cual propende por la transformación digital de las organizaciones. Son, igualmente, competentes para generar soluciones tecnológicas a partir del trabajo colaborativo y de manera multidisciplinar para las distintas áreas de aplicación; aportan al desarrollo sostenible de la sociedad colombiana en su evolución y cambio tanto tecnológico como económico.

Maestríaen inteligencia Artificial Universidad Sergio Arboleda ciencias exactas e ingeniería

Jorge Phillips

B.Sc. Computer Science, Massachusetts Institute of Technology (M.I.T.). Dos maestrías con títulos M.Sc. en Computer Science y en Ingeniería Eléctrica, Stanford University, Estados Unidos. Ph.D. en la misma institución, en Inteligencia Artificial y Management. Ha ocupado altos cargos en los sectores público, intergubernamental, académico e industrial tanto en Colombia como internacionalmente. Fue secretario presidencial en Colombia. Presidente del IBI (organismo mundial de informática) en Roma, Italia; vicepresidente de la Comisión Mundial de Flujos de Datos Transfronteras en Roma; presidente de la Red Multisectorial de Información para el desarrollo, Grupo de los 77 y representante de Colombia ante el Centre Mondiale d’Informatique, París, Francia. Creó y dirigió́ el Programa Nacional de Informática, primero en el mundo en su género y precursor de las Agendas de Conectividad. Ha sido consultor corporativo e industrial informático, y asesor en los gobiernos de Colombia, Ecuador, Perú́, Eslovenia y República Dominicana, en infraestructura de internet, tecnología informática y telemática, políticas de privacidad, derechos informáticos, agricultura, tierras y comercio electrónico.


Wilmer Mesías López

Ingeniero de Sistemas. Posgrado en Gerencia de Proyectos de Telecomunicaciones. Doctorando en Estudios Sociales de América Latina (c), ética, empresa e innovación con inteligencia artificial. Amplia experiencia en el sector de la educación, en diversos roles y cargos enfocados en la mejora continua de la calidad como coordinador, director y decano de programas académicos de IES: Universidad El Bosque, Corporación Universitaria Nacional, Fundación Los Libertadores y Universidad Sergio Arboleda, entre otras. Experiencia en proyectos relacionados con la conformación de ecosistemas digitales para servicios al ciudadano, especialmente con la Alta Consejería Distrital de las TIC y el Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones.


Óscar Elías Herrera Bedoya

Doctor en Telecomunicaciones, Universidad Politécnica de Valencia, España. Magíster en Negocios (EMBA) (c), Universidad Sergio Arboleda, y en Comunicación y Desarrollo de Servicios Móviles, Universidad Politécnica de Valencia, España. Especialista en Proyectos de Ingeniería e Innovación, de la misma universidad. Ingeniero de Telecomunicaciones, Universidad Santo Tomás. Actualmente es docente de la Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería, Universidad Sergio Arboleda. Fue asesor del despacho de la Fiscalía General de la Nación, decano de la Escuela de Ingenierías TIC, Universidad Piloto de Colombia; docente-investigador de la misma universidad. Hace parte del Grupo de Investigación InnovaTIC, liderando la línea de desarrollo de software. Director de Investigaciones, Escuela de Ingeniería, Universidad Sergio Arboleda. Director del Grupo de Investigación y Desarrollo Tecnológico y Ciencias del Espacio de la misma universidad. Amplia experiencia en la formulación, planificación y gestión de proyectos, manejo de recursos, y software. Como consultor ha prestado asistencia técnica y desarrollo de plataformas de gestión ON-LINE para empresas de formación y gestión del talento.


Rubén Manrique

Doctor en Ingeniería, Universidad de los Andes. Máster en Sistemas y Computación, en la misma universidad y en la Universidad Nacional de Colombia. Ingeniero Electrónico, Universidad Distrital. Fue docente investigador en la Universidad Sergio Arboleda. Se desempeñó como ingeniero y líder de desarrollo de software en diversas instituciones públicas y privadas, y en laboratorios de investigación del departamento de informática de la PUC-Río y Unirío, Brasil. Dentro de sus intereses de investigación están las tecnologías de la web semántica, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y construcción automática de grafos de conocimiento. Ha realizado numerosas publicaciones nacionales e internacionales y ha sido revisor de diversas conferencias internacionales.


Nicolás Amézquita Gómez

Ph.D. in Computer Science and Engineering – Computer Vision and Object Recognition. Master’s Degree in Computer Security and Intelligent Systems, Polytechnic University of Catalonia-Barcelona Tech (UPC). Ph.D. (c). in Artificial Intelligence. – Advanced Studies Degree in Artificial Intelligence, Universidad Pedagógica y Tecnología de Colombia – UPTC. Ingeniero Electrónico. Maestría en Sistemas Inteligentes. Doctor en Ciencias de la Computación, con énfasis en visión y reconocimiento de objetos por computador. Docente del departamento de Ingeniería Electrónica, encargado del área de visión artificial y visión por computador. Con amplia experiencia investigativa aplicada en Europa y en Estados Unidos, en reconocidos centros de investigación, sobre temas de inteligencia artificial en el tratamiento de imágenes.


Juan Manuel Aranda López King

Doctor en Ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana. Máster en Ingeniería Electrónica y de Computadores e Ingeniero Electrónico, Universidad de los Andes. Experiencia en eficiencia energética de redes inalámbricas de sensores, redes multimodales, evaluación de soluciones y sistemas basados en internet de las cosas (IoT) para aplicaciones en agricultura, logística y educación, así como en ciudades inteligentes. Es certificado internacional en IoT por Intel y en internet de todos por Cisco Networking Academy-Fundación Junior Achievement Colombia. Fue asistente de investigación e Ingeniero Senior en el Centro de Excelencia y Apropiación en Internet de las Cosas. Fue investigador visitante en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Nordhausen, Alemania, en el tema de prototipado de sistemas inalámbricos, basados en wake-up radios. Actualmente es profesor asociado en la Universidad Sergio Arboleda. Sus áreas principales de interés son comunicaciones y redes inalámbricas, internet de las cosas y machine learning.


Camilo Rodríguez

Máster en Sistemas y Computación e Ingeniero de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia. Amplia experiencia como docente universitario y como ingeniero de software en la industria. En los últimos años ha participado en proyectos relacionados con Big Data, Machine Learning y arquitecturas de datos en el sector empresarial.


Ronald Hurtado Velasco

Máster en Sistemas Mecatrónicas. Ingeniero Físico. Actualmente se desempaña como director del grupo de investigación SIKU. Coinvestigador en proyecto de Colciencias No. 0208-2013 (2013-2016). Líder de subsistema (ADCS) en misión satelital Libertad 2. Líder de proyectos internos (Semilleros de investigación – Jóvenes investigadores). Docente de Planta.


Ricardo González

Doctor en Computación y Máster en Ciencias de la Computación, Universidad Simón Bolívar, Venezuela. Licenciado en Computación, Universidad Central de Venezuela. Áreas de trabajo: redes inalámbricas de sensores, IoT, desarrollo de aplicaciones móviles, sistemas distribuidos, evaluación de desempeño y modelado de sistemas distribuidos y redes. Ha desarrollados actividades en instituciones como la Pontificia Universidad Javeriana, Universidad Simón Bolívar, Venezuela, Universidad Federal de Minas Gerais, Brasil, Universidad de las islas Baleares, España y Universidad Central de Venezuela. Experiencia en asesorías en TIC y en gerencia de proyectos de investigación.


John Corredor Franco

Ph.D. en Computación de Alto Rendimiento y Máster en Informática Avanzada y Procesamiento Paralelo, Universidad Autónoma de Barcelona, España. Ingeniero de Sistemas, Universidad de los Andes. Participación en proyectos en el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de los datos. En particular, con aplicaciones del aprendizaje de máquinas, minería de datos, visión por computador, predicción del rendimiento en computación de alto rendimiento, arquitectura de computadoras multinúcleo, sistemas operativos, sistemas híbridos para la inteligencia artificial, teoría de comunicaciones, optimización, arquitecturas paralelas, robótica, metodologías de enseñanza para la ingeniería, paradigmas de programación, computación de alta disponibilidad (HTC), entre otros temas. Docente universitario de tiempo completo. Amplia experiencia en dirección de proyectos de investigación e impacto social. Actualmente es profesor asociado en la Universidad Sergio Arboleda y en la Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería, programa de Ingeniería Electrónica e Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones.




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