
Objetivo General
Formar ingenieros competentes en el diseño, desarrollo, y evaluación de sistemas inteligentes para la toma de decisiones en entornos industriales, empresariales y de investigación que contribuyan al avance de las ciencias humanísticas y tecnológicas, con un enfoque multidisciplinario, ético y sostenible.
Perfil de Ingreso
- Habilidades lógico-matemáticas.
- Habilidades en tecnología y ciencia de la computación.
- Capacidad creativa, analítica y emprendedora.
- Liderazgo y capacidad de trabajo en equipo.
- Capacidad para el diseño y la innovación en la tecnología.
- Conciencia ética y social.
- Compromiso con el desarrollo sostenible.
Campo de Desarrollo Profecional
Un Ingeniero en Inteligencia Artificial tiene un campo laboral bastante amplio y en constante crecimiento. Más que una sola profesión, es un perfil que puede adaptarse a múltiples industrias, entre las que destacan:
Desarrollo de sistemas de IA
Puedes trabajar diseñando y programando soluciones inteligentes:
• Modelos de aprendizaje automático (machine learning)
• Sistemas de procesamiento de lenguaje natural
• Motores de recomendación (como los de Netflix o Amazon)
Ciencia de datos (Data Science)
Rol muy demandado donde analizas grandes volúmenes de datos para generar valor:
• Análisis predictivo
• Visualización de datos
• Toma de decisiones estratégicas
• Empresas como Google o Microsoft buscan constantemente este perfil.
Ingeniería en Machine Learning
Enfocado en llevar modelos a producción:
• Implementación de modelos en sistemas reales
• Optimización de algoritmos
• Escalabilidad en plataformas tecnológicas
Robótica e IoT
Aplicación de IA en sistemas físicos:
• Robots industriales
• Vehículos autónomos (como los desarrollados por Tesla)
• Sistemas inteligentes en manufactura
Ciberseguridad con IA
Uso de IA para detectar amenazas:
• Sistemas de detección de intrusos
• Análisis de comportamiento anómalo
• Automatización de respuesta ante ataques
Investigación académica o científica
Puedes desarrollarte en universidades o centros de investigación:
• Publicación de artículos científicos
• Desarrollo de nuevos algoritmos
• Docencia universitaria
Consultoría tecnológica
Ayudar a empresas a implementar IA:
• Transformación digital
• Automatización de procesos
• Estrategia de innovación
Desarrollo de productos y startups
Crear tus propios proyectos:
• Apps inteligentes
• Plataformas SaaS basadas en IA
• Emprendimiento tecnológico
Sector salud
Aplicaciones como:
• Diagnóstico asistido por IA
• Análisis de imágenes médicas
• Predicción de enfermedades
Sector financiero (FinTech)
• Detección de fraudes
• Modelos de riesgo crediticio
• Trading algorítmico
Perfil Profecional de Egreso
1.Utiliza análisis de datos, herramientas y técnicas avanzadas de inteligencia artificial para resolver problemas complejos en diferentes entornos sociales.
2. Diseña, evalúa y modela algoritmos para crear soluciones inteligentes en entornos industriales, empresariales y de investigación en una o varias áreas funcionales, cumpliendo con estándares de calidad y ética.
3. Aplica principios teóricos y prácticos para el análisis y desarrollo de sistemas inteligentes con sentido humano.
4. Desarrolla soluciones en inteligencia artificial para integrar sistemas completos que automatizan procesos, optimizan operaciones y mejoran la toma de decisiones en sectores industriales y comerciales con responsabilidad social.
5. Contribuye a la generación, comunicación y difusión de conocimiento en el campo de la inteligencia artificial mediante la participación en proyectos multidisciplinarios para la gestión de proyectos de desarrollo tecnológico en su entorno.
MATERIAS
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1° SEMESTRE
- Cálculo diferencial
- Legislación informática
- Introducción a la inteligencia artificial
- Fundamentos de programación
- Matemáticas discretas
- Desarrollo sustentable
2° SEMESTRE
- Cálculo integral
- Taller de ética
- Base de datos
- Programación orientada a objetos
- Comunicación y liderazgo
- Probabilidad y estadística
3° SEMESTRE
- Cálculo vectorial
- Analítica de datos
- Cómputo en la nube
- Algoritmia y estructura de datos
- Álgebra lineal
- Estadística inferencial
4° SEMESTRE
- Ecuaciones diferenciales
- Big Data y sus aplicaciones
- Cómputo paralelo
- Paradigmas de programación
- Sistemas electrónicos para IA
- Métodos numéricos
5° SEMESTRE
- Modelos de aprendizaje autónomo
- Fundamentos de investigación
- Cómputo suave
- Programación para IA
- Arquitectura de computadoras para IA
- Matemáticas avanzadas para la IA
6° SEMESTRE
- Aprendizaje automático profundo
- Procesamiento de señales digitales
- Análisis computacionales del lenguaje
- Paradigmas de ingeniería de SW
- Internet de las cosas
- Sistemas operativos
7° SEMESTRE
- Temas selectos de inteligencia artificial
- Visión computacional
- Desarrollo de sistemas inteligentes
- Gestión de proyectos de SW
- Robótica
- Especialidad
8° SEMESTRE
- Taller de investigación I
- Inteligencia artificial explicable
- Habilidades gerenciales
- Especialidad
- Especialidad
- Especialidad
9° SEMESTRE
