Ingeniería en Inteligencia Artificial
Objetivo General
Formar profesionales capaces de desarrollar sistemas basados en inteligencia artificial y tecnologías emergentes, para la solución de problemas en las organizaciones de diferentes sectores y la sociedad, promoviendo el desarrollo sustentable bajo un enfoque global con sentido ético y humanista.
Perfil de Ingreso
Las características deseables en los perfiles de ingreso de las y los candidatos para el programa académico son:
Conocimientos
- Haber cubierto el bachillerato en las áreas físico-matemáticas.
- Poseer cuando menos un nivel básico de inglés.
Habilidades
- Manejo de las ciencias exactas.
- Dominio de las herramientas básicas de computación.
- Capacidad de trabajo en equipo.
- Poseer competencias fundamentales en el uso del lenguaje hablado y escrito.
Actitudes
- Sentido de liderazgo.
- Actitud crítica.
- Creatividad e imaginación.
- Espíritu emprendedor.
- Capacidad de adaptación a los cambios.
- Cultura del esfuerzo y el trabajo.
Campo de Trabajo
- Annotation analyst
- Entrenador de Inteligencia Artificial
- Técnico en inteligencia artificial
- Desarrollador de IA
- Desarrollador de Chatbots
- Especialista en Reconocimiento de Patrones
- Experto en procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Experto en automatización y robótica de procesos o RPA (Robotic Process Automation)
- Ingeniero de aprendizaje automático
- Ingeniero de Inteligencia Artificial
- Ingeniero de visión artificial
- Ingeniero de prompts
- Investigador en Inteligencia Artificial
- Líder de proyecto AI
- Diseñadores de Experiencia de Usuario (UX) impulsados por IA
Funciones Profesionales
- Dirige equipos multidisciplinarios para el desarrollo de proyectos con IA
- Desarrolla algoritmos, modelos y aplicaciones basadas en IA
- Integra sistemas de IA en las organizaciones
- Implementa soluciones de inteligencia artificial en diferentes industrias
- Programa soluciones de aprendizaje profundo, aprendizaje automático, visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural
- Elaborar prototipos de IA para dar soluciones a demandas reales del mercado
- Testing y Mantenimiento de Modelos de IA
El egresado al concluir los cuatro ciclos de formación correspondientes deberá poseer los siguientes:
Conocimientos Generales
- Automatización
- Aprendizaje máquina
- Inteligencia computacional
- Sistemas expertos
- Procesamiento de lenguaje natural
- Procesamiento de señales
- Reconocimiento de patrones
- Representación del conocimiento
- Visión artificial
- Sensores y sistemas de percepción
- Tecnologías de información
- Seguridad y ética en la IA
- Ciencias básicas
- Matemáticas
- Metodologías para la gestión de proyectos
Habilidades
- Crea, entrena y valida modelos de aprendizaje automático.
- Desarrolla aplicaciones inteligentes empleando: aprendizaje profundo, IA generativa, reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial.
- Utiliza algoritmos y técnicas de inteligencia computacional para el diseño de sistemas inteligentes.
- Aplica la automatización robótica para la optimización de procesos.
- Emplea diferentes sistemas operativos, lenguajes de programación y entornos tecnológicos para desarrollar soluciones de IA.
- Gestiona proyectos para el desarrollo de soluciones de IA.
- Integra tecnologías y herramientas de inteligencia artificial.
- Analiza y comprende información técnica y científica en el idioma inglés.
Actitudes
- Aprende por iniciativa e interés propio.
- Aplica creativamente conocimientos y técnicas en la solución de problemas.
- Actúa profesionalmente con sentido ético y humanístico.
- Fomenta la innovación y liderazgo en la búsqueda de soluciones en su quehacer profesional.
- Propicia el trabajo colaborativo, la disciplina, el espíritu proactivo y emprendedor al participar y dirigir equipos de trabajo multidisciplinarios.
- Promueve espacios para el diálogo, la crítica de transformación y la realimentación de ideas.
- Se comunica de forma efectiva para coadyuvar en el intercambio de ideas, negociaciones y en el desempeño del trabajo colaborativo.
- Duración
- Licenciatura:8 semestres (4 ciclos)
- Profesional Asociado:4 semestres (2 ciclos)
El plan de estudios se conforma de asignaturas denominadas:
- BásicasTodas son obligatorias
- Elección libre4 para Profesional Asociado y 12 para Licenciatura
- Preespecialidad5 para Licenciatura
- Cocurriculares2 Obligatorias: 1 Taller Artístico y 1 Taller Deportivo
- Extracurriculares6 Niveles de Inglés Obligatorios
Miembros de la mesa directiva de ANIEI
Asociación Nacional de Instituciones de Educación en Tecnologías de Información.
Coordinación del Programa
Dra. Laura Margarita Hernández Terrones
Jefa del Departamento de Ciencias Básicas e Ingenierías
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1279
Mtra. Nancy Aguas García
Coordinadora de Ingeniería en Inteligencia Artificial
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1288
C. Bertha J. Martínez Novelo
Asistente del Departamento de Ciencias Básicas e Ingenierías
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1258
Mtra. Zuemy de Lourdes Zapata Solís
Asistente Académico
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1165
Cintya Virginia Berzunza Torres
Enlace de Acompañamiento Estudiantil
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1144
Profesores de Tiempo Completo
Mtra. Nancy Aguas García
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1288
Ingeniera en Sistemas Computacionales por la Universidad de las Américas Puebla, con Maestría en Ingeniería de Sistemas por el Instituto Politécnico Nacional, Master en Ingeniería Telemática por la Universidad de Virgo y certificación como Ingeniero de Software por NYCE. Ha realizado diversos proyectos tecnológicos en la industria. Sus áreas de interés son: Ingeniería de software, administración de proyectos, reconocimiento de voz y software educativo. Ha participado como ponente tanto en congresos nacionales como internacionales. Miembro del Sistema Estatal de Investigadores, de la Mesa Directiva de la Asociación Nacional de Instituciones de Educación en Tecnologías de la Información, del Consejo Académico del IAPQROO, del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) y mentora del programa Mujeres Líderes en STEM de la US-Mexico Leaders Network y cuenta con perfil PRODEP. Ha fungido como par evaluador de CONAIC y CACEI, organismos acreditadores de la calidad educativa, y como evaluadora de premios estatales y nacionales derivados de convocatorias de CONACYT. Pertenece a la academia de Programación e Ingeniería de Software así como Administración así como al Núcleo Básico de la Maestría en Negocios Electrónicos. Actualmente coordina el programa educativo de Ingeniería en Datos e Inteligencia Organizacional y la maestría en Negocios Electrónicos.
Dr. Héctor Fernando Gómez García
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1184
Profesor Investigador de Tiempo Completo adscrito al programa educativo de Ingeniería en Datos e Inteligencia Organizacional. Doctor en Ciencias con orientación en Computación y Maestro en Ciencias con orientación en Computación y Matemáticas Industriales por el Centro de Investigación en Matemáticas, A.C, de la ciudad de Guanajuato (CIMAT). Coordinador de la Maestría en Visualización de la Información y líder de la Academia de Matemáticas de la Universidad del Caribe. Candidato a Investigador Nacional en el Sistema Nacional de Investigadores del Conacyt del 2010 al 2012. Ha desarrollado diversos proyectos de investigación en procesamiento digital de imágenes y visión computacional. Pertenece al Cuerpo Académico de Educación y Sociedad (CAESO) desde donde impulsa la aplicación de técnicas de minería de datos e inteligencia artificial en la docencia. Es miembro del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) y del National Council of Teachers of Mathematics (NCTM).
Mtro. Francisco Manzano Pinzón
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1016
Licenciado en Ciencias de la computación por la Facultad de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Yucatán y Maestría en Ciencias de la Computación por el CINVESTAV-IPN Unidad Guadalajara. Tiene experiencia profesional en el área de análisis y desarrollo de software en empresas de alcance nacional e internacional. Ha sido miembro del sistema estatal de investigadores nivel I. Ha participado en proyectos de redes temáticas PRODEP. Las líneas de investigación que cultiva son el análisis y diseño de algoritmos con base en la teoría de grafos y algoritmia, así también sus aplicaciones en sistemas distribuidos y modelado de redes complejas. Actualmente es miembro del Programa Educativo de Ingeniería en Datos e Inteligencia Organizacional y de la Maestría en Logística de la Universidad del Caribe.
Dra. Candelaria Elizabeth Sansores Pérez
of. +52 (998) 881 4400 ext. 1001
Ingeniera en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Mérida, Maestría y Doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad Complutense de Madrid, España, con mención Doctor Europeus con el Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Francia. Ha participado y dirigido diversos proyectos con financiamiento externo CONACYT, PRODEP y Europeos. Fundadora del Laboratorio de Simulación de Sistemas Complejos en la Universidad del Caribe, Cancún. Ha sido miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I, y miembro del Sistema Estatal de Investigadores Nivel III. La línea de investigación que cultiva es el modelado y simulación de sistemas complejos por medio de sistemas multi-agente, un área interdisciplinar que integra técnicas de la inteligencia artificial, sistemas distribuidos, sociología, psicología y teoría de la decisión.