Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

A partir de la captación y procesamiento de datos serán capaces de entrenar sistemas de Inteligencia Artificial que brinden soluciones a un amplio abanico de actividades industriales, comerciales y profesionales. Dado que la Inteligencia Artificial es un área en pleno desarrollo, también podrán realizar investigaciones sobre nuevas aplicaciones a innovar.

Será capaz de colaborar con ingenieros, profesionales de agro, científicos, sistema bancario, médicos, biólogos, profesionales de RRHH, de sistemas informáticos, de estadística, mercadotecnia, gerentes, economistas, y todo el ecosistema que se conforma alrededor de las denominadas “startups” que requieren soluciones innovadoras en forma permanente.

Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Expediente en trámite

Plan de Estudio

Primer Año

Primer semestre

Algebra I
Análisis Matemático I
Estadística y Exploración de Datos I
Introducción a la Inteligencia Artificial
Programacion I
Introduccion a los Estudios Superiores

Segundo semestre

Algebra ll
Análisis Matemático ll
Estadística y Exploración de Datos ll
Ingles
Computación Científica

Segundo Año

Tercer semestre

Aprendizaje Automático I
Bases de datos Relacionales
Minería de Datos
Hardware y Sistemas Operativos
Práctica Profesionalizante I

Cuarto semestre

Aprendizaje Automático ll
Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos
Procesamiento del Lenguaje Natural I
Redes y Comunicaciones
Práctica Profesionalizante ll

Tercer Año

Quinto semestre

Aprendizaje Automático lll
Procesamiento del Lenguaje Natural ll
Programación ll
Práctica Profesionalizante lll

Sexto semestre

Procesamiento de Imágenes.
Etica y Deontología Profesional
Sistemas Expertos
Práctica Profesionalizante Iv

El plan de estudios puede cambiar según la modalidad en la que se curse.

El trabajo del egresado será

Recopilar y normalizar datos desde bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL y no estructuradas como textos, imágenes y audio obtenidos de diversas fuentes como por ejemplo Internet y procesar y analizar grandes volúmenes de datos (Big Data).
Encontrar y reconocer patrones en los datos recopilados.
Entrenar sistemas de Aprendizaje Automático en general.
Testear sistemas de Aprendizaje Automático en general.
Evaluar y comparar modelos de Aprendizaje Automático.
Efectuar tareas de sintonía (tunning) de los modelos de Aprendizaje Automático.
Efectuar tareas de Ciencia de Datos (Data Science)
Utilizar las técnicas de Aprendizaje Automático para efectuar pronósticos en base a los datos obtenidos en diversas áreas.

Perfil profesional

Desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial basados fundamentalmente en las metodologías de Aprendizaje Automático (Machine Learning).
Crear sistemas de Inteligencia Artificial capaces de aprender de los datos obtenidos para las metodologías de Aprendizaje Automático.
Desarrollar sistemas capaces de pronosticar valores numéricos o de efectuar clasificaciones.
Ajustar sistemas de Aprendizaje Automático.
Algunas aplicaciones de clasificación actuales que estarán capacitados a desarrollar son:
- Procesamiento de Lenguaje Natural
  - Minería de Opinión
  - Análisis de Sentimientos
  - Análisis de Polaridad
- Procesamiento de Imágenes
  - Reconocimiento de objetos
  - Reconocimiento de rostros
- Detección de Anomalías, detección de fraudes
- Inteligencia (análisis y pronósticos) de Negocios.
- Sistemas de recomendaciones.
Estarán capacitados para desempeñarse en actividades de Ciencia de Datos.
Estarán capacitados para participar en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data)
Estarán capacitados para adaptar las metodologías aprendidas a nuevas situaciones.