Diploma en Inteligencia Artificial

Bienvenida

En las últimas décadas, la Inteligencia Artificial (IA) ha estado cambiando nuestras vidas y nunca se ha sentido tan transversal como ahora en todos los ámbitos productivos, a pesar de su nacimiento más de 50 años atrás. Esto ha sido facilitado no sólo por los avances tecnológicos que han hecho posible que esté a nuestro alcance, sino también por el impacto que está teniendo en la economía mundial. No en vano, muchos organismos tales como el Foro Económico Mundial, ya se han enfocado en estudiar y difundir no sólo las formas en que las naciones y la sociedad se benefician de las tecnologías de IA, sino también, la forma en que ello impactará nuestra vida cotidiana, incluso en la fuerza laboral. Varios de dichos avances de la IA en el mundo, han logrado resolver problemas que hasta ahora habían sido muy complejos para el ser humano, y que se encuentran disponibles comercialmente en aplicaciones de negocio, industriales, financieras, hogar, transporte, científicas, etc.

Por otro lado, todo el auge de la IA se ha visto favorecido por avances diarios en nuevos sistemas y tecnologías sin precedentes que han logrado sobrepasar a los humanos en diversas tareas. En esto, muchas empresas tecnológicas mundiales, laboratorios de investigación, y universidades en todo el mundo, han llevado la delantera. Más aún, varios países desarrollados como USA, Canadá, Francia y Alemania, entre otros, ya han desarrollado sus propios mapas de ruta que permita ejecutar programas estratégicos nacionales de IA para convertirse en líderes en su desarrollo y comercialización.

Muchas tecnologías que hasta hace varios años eran asociadas a la ciencia ficción, ahora son parte de nuestro diario vivir: reconocimiento facial en fotografías, conducción autónoma de vehículos, reconocimiento de voz, sistemas de atención automática para clientes, análisis de emociones en redes sociales, detección de patrones en grandes cantidades de datos, planificación automática de actividades logísticas, traducción automática, predicción de fraudes, etc. En un futuro cercano, se puede esperar que más sistemas que utilizan IA impacten de manera más profunda los negocios, la fuerza laboral, y nuestras vidas diarias.

Para entender el impacto de las tecnologías de IA, y la forma en que éstas pueden ayudar en los negocios y la industria, se requiere comprender los diferentes paradigmas, técnicas, métodos y modelos que están detrás del diseño y desarrollo de sistemas de IA. En este contexto, el Diploma en Inteligencia Artificial tiene como objetivo fundamental ayudar en la alfabetización y formación de profesionales en el uso y desarrollo de tecnologías de IA en diversas áreas productivas, y así prepararlos para esta gran revolución tecnológica.

John Atkinson
Director del Programa.

Objetivos

  • Entender los conceptos básicos de las diferentes técnicas, modelos y paradigmas de IA.
  • Describir y aplicar métodos y tecnologías de IA para la solución problemas reales de la industria y negocios.
  • Desarrollar y actualizar a profesionales en diferentes tecnologías y herramientas de IA y su impacto en la toma de decisiones.

Dirigido a

Profesionales con experiencia laboral, que se desempeñan en cualquier tipo de empresas y rubros.
Específicamente a:
• Jefes de tecnología, direcciones de I+D, y jefes de proyectos, tanto del sector privado como público.
• Profesionales de áreas tales como Ingeniería Industrial, Informática, Electrónica, o afines.

Requisitos
• 2 años de experiencia laboral profesional (mínimo).
• Dominio del inglés a nivel de lectura.

Profesores

PhD in Artificial Intelligence, University of Edinburgh, UK.

PhD in Business Administration, University of Michigan, USA.

Docteur en Informatique, Université Pierre et Marie Curie, Francia.

PhD en Psicología Cognitiva, Emory University, USA

PhD en Inteligencia Artificial, Universidad Autónoma de Barcelona, España.

PhD in Computer Sciences, Purdue University, USA.

PhD in Industrial Engineering, Universidad Politécnica de Cataluña, España.

PhD in Machine Learning, Cardiff University, UK.

MSc in Robotic Systems, Carnegie Mellon University, USA.

PhD in Computer Sciences, Universite D´Orleans, Francia.

Malla Curricular

Introducción a la IA y Ciencias Cognitivas: Conceptos, paradigmas y modelos computacionales, tests de inteligencia, conceptos de computabilidad, problemas, desafíos e impacto. Ciencias Cognitivas: modelos y teorías, neurociencias, simulación computacional, tareas cognitivas: lenguaje, percepción, memoria, etc., modelamiento cognitivo (ej. ACT-R, SOAR, otros), etc.

Técnicas de Búsqueda y Heurísticas: conceptos, problemas, espacios de estados, estrategias de búsqueda forward y backward chaining, métodos de búsqueda no informada, búsqueda heurística (A, A*, etc), admisibilidad, metaheurísticas, búsqueda con restricciones, Casos de estudio.

Planificación Automática: programación automática, problemas de la planificación, paradigmas, planificación lineal, anomalía de Sussman, Problema del Frame, Planificación de orden parcial, GraphPlan, planificación reactiva, etc. Casos de estudio.

Caso de la industria.

Representación de Conocimientos: paradigmas y lenguajes de representación de conocimientos, fundamentos de lógica y cálculo de predicado, sistemas basados en reglas, redes semánticas y frames, sistemas de inferencia, razonamiento bajo incertidumbre, ontologías, aplicaciones. Casos de estudio.

Procesamiento de Lenguaje Natural: conceptos de lenguajes y sistemas formales, etapas del procesamiento de lenguaje natural, técnicas, representación de conocimiento lingüístico, problemas y ambigüedad, métodos de análisis léxico, sintáctico, semántico y discursivo, sistemas de diálogo, aplicaciones. Casos de estudio.

Aprendizaje Automático: conceptos de aprendizaje, ajuste de modelos, aspectos matemáticos y biológicos, aprendizaje simbólico versus conexionista, métodos de aprendizaje supervisado (ej. árboles de decisión, redes neuronales, support vector machines, etc.) y aprendizaje no-supervisado (ej. Clustering, etc.), métodos de búsqueda y optimización bio-inspirados (ej. Algoritmos Genéticos, ACO, etc.). Casos de estudio.

Caso de la industria.

Agentes Inteligentes: inteligencia colectiva, modelos y arquitecturas basadas en agentes, sistemas intencionales, teoría de agencia, modelos reactivos, modelos BDI, modelos híbridos, autonomía, sistemas multi-agente, teoría de juegos, negociación automática, etc. Simulación basada en agentes. Casos de estudio.

Visión y Robótica: conceptos de cinemática y dinámica, análisis de imágenes, detección e identificación, segmentación de imágenes, seguimiento de objetos, clustering, métodos de reducción dimensional. Control PID, control fuerza/movimiento, robots móviles, sensorización y procesamiento de señales, arquitecturas de diseño de robots (pipelines, reactivas, knowledge-based, etc.), diseño e implementación. Casos de estudio.

Proyecto Capstone: a lo largo del diplomado, cada participante deberá desarrollar y finalmente entregar y presentar un proyecto tecnológico integrado que aborde un problema relevante de su empresa (o se le puede asignar un desafío), y que combine las diferentes técnicas y tecnologías de IA aprendidos en los módulos. Cada proyecto será asesorado por 2 o más profesores. Los proyectos se presentan en sesiones finales del Diplomado.

Caso de la industria.

Información General

Horario
Miércoles de 17:00 a 21:00 horas.

Duración
7 meses a partir del primer semestre de 2018

Lugar
Sede Presidente Errázuriz 3485, Las Condes

Precio 170UF

  • 5% de descuento por pago al contado.
  • 10% de descuento para grupos de 3 o más alumnos pertenecientes a una misma empresa.
  • 15% de descuento por postulación anticipada.
  • 20% de descuento para ex alumnos UAI.
*Descuentos no son acumulables.

Contacto Inscripciones programa: Pilar Mujica
562-23311227
postgrados.ingenieria@uai.cl
pilar.mujica@uai.cl