inteligencia - Tecnológico Superior de Jalisco en Línea

OBJETIVO

Formar profesionales de posgrado altamente especializados en la aplicación de la Inteligencia Artificial a problemas reales, con la finalidad de que sean competentes en el desarrollo e implementación de sistemas inteligentes innovadores para la solución de problemas de incidencia social, respetando los criterios de sostenibilidad y de ética.

PERFIL DE INGRESO

Los candidatos deberán ser egresados de una carrera de Ingeniería o Licenciatura en un área afín a computación y/o inteligencia artificial. Se recomienda que tengan conocimientos previos en algún lenguaje de alto nivel y en el manejo de bases de datos. Además de tener facilidad para comprender conceptos abstractos y formular algoritmos para la resolución de problemas.

PERFIL DE EGRESO

El egresado contará con el conocimiento y la capacidad necesaria para desarrollar, innovar, y transferir sistemas basados en Inteligencia Artificial, para resolver problemas reales de ingeniería y ciencias, cumpliendo con los criterios de sostenibilidad y de equidad, para el beneficio de la sociedad.

LISTADO DE ASIGNATURAS BÁSICAS

SISTEMAS DIFUSOS INTELIGENTES

Objetivo: Conocer la teoría y conceptos básicos de lógica difusa, así como los métodos para la construcción de sistemas difusos en aplicaciones de control inteligente, reconocimiento de patrones, bases de datos difusas, entre otras, para resolver problemas con alta incertidumbre.
Contenido Sintético:
- Introducción a los Sistemas Difusos
- Conjuntos Difusos
- Lógica Difusa
- Modelación Difusa
- Aplicaciones de Sistemas Difusos

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU ÉTICA

Objetivo: Conocer los fundamentos, técnicas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial, permitiendo diseñar e implementar soluciones a problemas complejos en diversas áreas del conocimiento, garantizando su uso ético y responsable.
Contenido Sintético:
- Introducción a la inteligencia artificial
- Fundamentos de búsqueda y algoritmos bioinspirados
- Conocimiento y razonamiento para agentes autónomos
- Áreas de la inteligencia artificial y sus aplicaciones
- Ética de la inteligencia artificial y su regulación
- Inteligencia Artificial en la Sociedad

MODELOS ESTADÍSTICOS PARA EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y CIENCIA DE DATOS

Objetivo: Conocer y aplicar conceptos básicos de probabilidad y estadística en la solución de problemas del mundo real con métodos de aprendizaje automático y ciencia de datos.
Contenido Sintético:
- Descripción y visualización de datos
- Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
- Pruebas de hipótesis, paramétricas y no paramétricas
- Estadística Bayesiana

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Objetivo: Conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje automático para dar soluciones innovadoras a problemas complejos.
Contenido Sintético:
- Introducción al aprendizaje automático
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por refuerzo

LÍNEAS DE GENERACIÓN Y APLICACIÓN DEL CONOCIMIENTO (LGAC)

L1 Sistemas Inteligentes para Control y Robótica

Descripción:

Los sistemas inteligentes permiten un control eficiente en plantas no lineales, y el control difuso en particular puede lograr comportamientos más suaves. El control neuronal puede lograr un comportamiento adaptativo mediante el aprendizaje en línea. También se pueden combinar varias técnicas inteligentes para formar sistemas híbridos que aprovechen las ventajas de cada una. Esta línea tiene un gran impacto en el control de sistemas robóticos, logrando su autonomía y movimientos precisos. Además, el control puede aplicarse en áreas como manufactura, procesos industriales y otras aplicaciones.

L2 Modelos de Aprendizaje Inteligentes y Ciencia de Datos

Descripción:

Los modelos de aprendizaje artificial y la ciencia de datos son cada vez más indispensables para el desarrollo de nuevas tecnologías y la solución de problemas complejos en campos como el tratamiento de lenguaje natural, agricultura de precisión, sistemas de video vigilancia inteligentes, sistemas biométricos, identificación de contaminantes y modelos de recomendación.

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