Cursos de la Carrera de Especialización en
Inteligencia Artificial

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A continuación se presenta la información detallada de los cursos de la Carrera de Especialización en Inteligencia Artificial:

Inteligencia artificial

Docentes a cargo: Ing. Lautaro Delgado.

Temario:
1. Teoría de juegos.
2. Búsqueda.
3. Regresión, clasificación y clusterización.
4. Redes Bayesianas.
5. Clasificador Bayesiano.
6. Naive Bayes.
7. Máxima verosimilitud.
8. Esperanza-maximización.


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Probabilidad y estadística para inteligencia artificial

Docentes a cargo: Ing. Magdalena Bouza.

Temario:
1. Espacios de probabilidad.
2. Variables aleatorias.
3. Modelos multivariados.
4. Esperanza condicional.
5. Estimadores puntuales.
6. Estimadores por intervalo.
7. Reglas de decisión.
8. Enfoque Bayesiano.


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Análisis matemático para inteligencia artificial

Docentes a cargo: Dra. Verónica Pastor, Ing. Martin Errazquin.

Temario:
1. Espacios vectoriales.
2. Operaciones matriciales.
3. Autovalores y autovectores.
4. Descomposición en valores singulares.
5. Cálculo multivariable.
6. Gradiente.
7. Optimización convexa y no convexa.


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Gestión de proyectos

Docentes a cargo: Mg. Ing. Patricio Bos, Mg. Ing. Christian Yanez Flores, Ing. Celeste Corominas.

Temario:
1. Fases y Procesos del proyecto.
2. Procesos de Iniciación: Requerimientos, Interesados.
3. Procesos Planificación: Requerimientos, Alcance, Gestión del tiempo, Riesgos, Factibilidad técnica y económica, Gestión de costos, Calidad, Recursos humanos.
4. Procesos de Ejecución.
5. Proceso de Control y Seguimiento.
6. Procesos de Cierre.


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Análisis de datos

Docentes a cargo: Ing. Magdalena Bouza.

Temario:
1. Análisis estadístico de datos numéricos y categóricos.
2. Técnicas de visualización de datos.
3. Variables aleatorias y teoría de la información.
4. Datos e ingeniería de características.
5. Test estadísticos univariados.
6. Test estadísticos multivariados.
7. Reducción de la dimensión.


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Aprendizaje de máquina I

Docentes a cargo: IIng. Yamil Yoel Lopez.

Temario:
1. Datos.
2. Entrenamiento, validación y testeo.
3. Validación cruzada.
4. Métricas.
5. Evaluación.
6. Regresión y clasificación.
7. Aprendizaje supervisado.
8. Árboles de decisión.
9. kNN.
10. Redes neuronales.


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Aprendizaje profundo

Docentes a cargo: Ing. Ezequiel Jorge Espósito.

Temario:
1. Clasificación binaria.
2. Regresión.
3. Gradiente descendente.
4. Gradiente descendente estocástico.
5. Vectorización.
6. Funciones de activación.
7. Propagación de error.
8. Niveles.
9. Bloques básicos.


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Visión por computadora I

Docentes a cargo: Ing. Maxim Dorogov

Temario:
1. Imágenes.
2. Filtros.
3. Bordes y esquinas.
4. Transformada de Hough y Fourier.
5. Extracción de características.
6. Movimiento.
7. Seguimiento (Kalman y partículas).
8. Clasificación.
9. Detección.
10. Segmentación.


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Aprendizaje de máquina II

Docentes a cargo: Ing. Yamil Yoel Lopez.

Temario:
1. Espacios en dimensión reducida.
2. Aprendizaje no supervisado.
3. Clusterización.
4. k-Means.
5. Reducción de dimensión.
6. Análisis de componentes principales.


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Procesamiento del lenguaje natural

Docentes a cargo: Ing. Hernán Contigiani.

Temario:
1. Bolsa de palabras.
2. N-grama.
3. TF-IDF.
4. Word2Vec.
5. Vectores de palabras (Glove, FastText).
6. Representación de oraciones.
7. Similaridad entre textos.
8. Seq2Seq.
9. BERT y ElMo.


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Visión por computadora II

Docentes a cargo: Dr. Lic. Javier Kreiner, Ing. Andrés Brumovsky.

Temario:
1. Redes neuronales convolucionales.
2. Arquitecturas: ResNets, R-CNN, YOLO y UNet.
3. Redes neuronales recurrentes.
4. Descripción de imágenes.
5. Aplicaciones en la industria.


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Cursos Electivos

Las propuestas varían en cada oportunidad.
En el siguiente link se pueden consultar las materias electivas.


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Taller de trabajo final

Docentes a cargo: Mg. Ing. Christian Yanez Flores, Mg. Ing. Matias Alvarez, Ing. Celeste Corominas, Ed. María Soledad Gomez, Dra. Ing. Mariela Videla, Esp. Ing. Pedro Rosito, Esp. Ing. Gabriel Gavinowich, Esp. Ing. Lionel Gutiérrez.

Temario:
Durante este curso de carácter obligatorio se elaborar la memoria del trabajo final de la carrera y su presentación pública.


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