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.
• 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).
Visión humanista de la inteligencia artificial
El programa busca ser un generador de cambio en la industria 4.0, toda vez que –sumado al desarrollo de las áreas técnicas en TIC– busca mostrar a los estudiantes una arista importante en el aporte de soluciones de orden social, sustentadas en la inteligencia artificial.
Líneas de investigación
Particularmente, en cuanto al procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión por computador (VC) y el desarrollo de software inteligente (DSI). Líneas de investigación que, en efecto, cubren un porcentaje importante para el desarrollo de soluciones innovadoras, basadas en inteligencia artificial en la industria 4.0.
Movilidad internacional
El programa de maestría contempla una semana de inmersión en España. El objetivo: realizar tres visitas empresariales a industrias centradas en procesos de innovación y desarrollo, a centros de investigación de la Universidad de Salamanca, y para tomar un curso en una temática acorde con la investigación propia en inteligencia artificial
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.
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.
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.
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 de inteligencia artificial y la ciencia de datos, particularmente 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 y computación de alta disponibilidad (HTC). Docente universitario de tiempo completo. Amplia experiencia en dirección de proyectos de investigación e impacto social.
Ingeniero electrónico con énfasis en telecomunicaciones, Universidad de Pamplona. Maestría en Ingeniería Electrónica, Pontificia Universidad Javeriana. Candidato a Ph.D. en Telecomunicaciones, Universidad Politécnica de Valencia, España. Con especial interés en programación de redes IoT y desarrollo de aplicaciones móviles para Android, empleando IA. En investigación, ha trabajado en redes de telecomunicaciones (algoritmos y protocolos de información), internet de las cosas (IoT), arquitecturas, análisis de datos con IA aplicado a IoT. Ha sido revisor de artículos y presidente de sesiones en algunas conferencias internacionales.
Doctor en Ingeniería de Sistemas y Computación, Universidad Nacional de Colombia. Magíster en Ciencias de la Computación, Universidad Javeriana. Especialista en matemáticas, Universidad Sergio Arboleda. Ingeniero de Sistema, Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Sus intereses de investigación se centran en sistemas de procesamiento de lenguaje natural y técnicas de aprendizaje profundo.
Doctor en Ingeniería Sistemas y Computación. Maestría en Ingeniería de Telecomunicaciones. Especialización en comunicaciones móviles. Ingeniero electrónico y de telecomunicaciones. En el programa de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, es profesor de la línea de ciencias computacionales y como electiva de sistemas complejos. Sus intereses de investigación son los sistemas descentralizados y el control de congestión en redes de datos. En su tesis doctoral trabajó un modelo computacional para el diseño e implementación de rede ad hoc. Es coordinador académico de la maestría en Inteligencia Artificial, Universidad Sergio Arboleda.
Ingeniero Físico, Universidad del Cauca. Maestría en Sistemas Mecatrónicos, Universidad de Brasilia, Brasil. Amplia experiencia como docente de planta, en áreas de ciencias básicas. Ha participado en la formulación y ejecución de varios proyectos de investigación financiados por Minciencias, en los que se destaca la formación de capital humano en investigación y generación de nuevo conocimiento. Ha participado en el programa satelital Libertad 2, en el subsistema de orientación. Especial interés en simulación y modelamiento de sistemas dinámicos. Actualmente es líder del grupo de investigación SIKU, vinculado a la Escuela de Ciencias e Ingeniería, Universidad Sergio Arboleda.
Ingeniero de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia. Maestría en Sistemas y Computación de la misma universidad. Amplia experiencia como docente universitario y como ingeniero de software. Ha desarrollado proyectos de Big Data e inteligencia artificial para la industria. Sus intereses de investigación se enfocan en áreas de inteligencia artificial, Big data y arquitecturas de computación en la nube.
ESPECIALIZACIONES:
MBA – Maestría en Administración de Negocios
Executive MBA
MAF – Maestría en Administración Financiera
MCI – Maestría en Comercio Internacional
MBA y Máster Universitario MBA en Dirección de Entidades Deportivas “Alfredo Di Stéfano”
Especialización en Comercio Internacional
Especialización en Gerencia de Marketing
DOCTORADO:
MAESTRÍAS: ESPECIALIZACIONES:MAESTRÍAS:
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MAESTRÍAS:
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