PLAN DE ESTUDIOS
Maestría en Inteligencia Artificial Fundamentación •Sistemas inteligentes. •Gestión de proyectos de TI. •Manejo responsable de la información.
Profundización Robótica
Visión Artificial
PLN
Ciencia de Datos
•Geometría computacional. •Reconocimiento de patrones. •Procesamiento de imágenes. •Computación gráfica. •Modelos de optiminzación avanzada. •Aprendizaje profundo. •Aprendizaje de máquina.
•Procesamiento de imágenes médicas. •Visualización científica. •Geometría computacional. •Reconocimiento de patrones. •Procesamiento de imágenes. •Gestión tecnológica de imágenes médicas. •Computación gráfica. •Aprendizaje profundo. •Aprendizaje de máquina.
•Visualización científica. •Reconocimiento de patrones. •Métodos y aplicaciones de analítica I. •Métodos y aplicaciones de analítica II. •Gestión de datos. •Modelos de optimización avanzada. •Aprendizaje profundo. •Procesamiento de lenguaje natural. •Aprendizaje de máquina.
•Visualización científica. •Reconocimiento de patrones. •Procesamiento de imágenes. •Computación gráfica. •Métodos y aplicaciones de analítica I. •Métodos y aplicaciones de analítica II. •Gestión de datos. •Modelos de optimización avanzada. •Aprendizaje profundo. •Procesamiento de lenguaje natural. •Aprendizaje de máquina.
Investigación •Seminario de Trabajo de Grado. •Trabajo de Grado 1. •Trabajo de Grado 2.
Total créditos programa: 40 Figura 1. Posibles rutas formativas del programa.
Facultad de Ingeniería Maestría en Inteligencia Artificial