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Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

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.

Carrera de 3 años

Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Expediente en trámite

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.

  • 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.
  • 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.

Dirección de la Carrera

Ricardo Piña

Ricardo Piña

Coordinador

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