Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

• Aplique algoritmos de IA y ML para extraer inferencias, diseñar aplicaciones inteligentes para resolver problemas del mundo real y automatizar el desarrollo de sistemas y componentes de IA.
• Modelar comportamientos humanos para desarrollar sistemas Human-AI y evaluar su desempeño.
• Mejorar el rendimiento general del sistema integrado para influir en el rendimiento y el aprendizaje humanos.
• Aplicar los principios sociales, éticos y legales de las tecnologías y sus aplicaciones en el campo de la IA y el ML.
• Comunicarse de manera efectiva individualmente o en equipos multifuncionales.

• Especialista en IA
• Inteligencia Artificial Aplicada y Machine Learning-Scientist
• Ingeniero de aprendizaje automático de AWS
• Programador de automatización de procesos robóticos
• Ingeniero en Inteligencia Artificial
• Programador de robótica
• Ingeniero de aprendizaje automático
• Instructor en un colegio o universidad que enseña AI y ML además de cursos de Ciencias de la Computación

La Maestría en Ciencias en AI y ML requiere la finalización de 36 créditos. Los estudiantes tomarán 12 créditos de cursos básicos, 6 créditos para aplicación profesional y 18 créditos en áreas de contenido de IA y ML.

Requisitos previos del programa

Todos los nuevos estudiantes del programa AI y ML necesitan ciertas habilidades básicas para prepararlos para el éxito en el programa AI y ML. Los títulos de AI y ML brindan una amplia comprensión de la teoría y la tecnología de este campo. Los estudiantes que no tengan los antecedentes requeridos deben cumplir con algunos o todos los requisitos previos antes de tomar los cursos básicos. Por lo tanto, para tener éxito, los estudiantes deben tener experiencia en los siguientes cursos.

• COMP 109 Algoritmo Informático y Lógica de Programación Usando Python
• COMP 260 Introducción a los Sistemas Operativos
• COMP 270 Fundamentos de Redes
• COMP 329 Estructuras de Datos y Análisis de Algoritmos
• Conceptos de la base de datos COMP 350

Cursos Básicos (4 Cursos – 12 Créditos)

Estos cursos brindan una amplia gama de conocimientos básicos para implementar interfaces de computadora, diseño de software, comunicación entre sistemas y cómo administrar sistemas de TI. Todos estos son elementos cruciales para que los profesionales de TI apliquen estos componentes básicos a cualquier sistema o proyecto dado.

• COMP 501 Sistemas Operativos Avanzados
• COMP 502 Diseño y Análisis de Algoritmos
• COMP 503 Redes y Telecomunicaciones
• COMP 504 Sistemas de gestión de bases de datos

Cursos de Aplicación (2 Cursos – 6 Créditos)

Estos cursos ofrecen una oportunidad para que los estudiantes apliquen lo que han aprendido a lo largo del programa a un proyecto práctico oa una tesis de maestría. Si bien el proyecto práctico prevé la aplicación de los conocimientos adquiridos a lo largo del programa y representaría un trabajo que podría demostrar la preparación profesional para posibles empleadores, la tesis generalmente serviría para demostrar el potencial de investigación de un estudiante y podría usarse para demostrar la preparación para el trabajo de doctorado. Independientemente de la opción, los estudiantes demostrarán conocimientos y habilidades de investigación básicos, que se utilizarán para completar el proyecto o la tesis.

• COMP 505 Métodos de Investigación
• Elige uno:
  • Proyecto final COMP 681 AI y ML
  • COMP 698 Tesis de Maestría

Cursos de Especialización (Cualquier 6 Cursos - 18 Créditos)

Estos cursos avanzados cubren la profundidad de los temas relacionados con AI y ML y permiten a los estudiantes desarrollar sus conocimientos en función de sus trayectorias profesionales previstas.

• COMP 513 Diseño y Programación Robótica
• COMP 514 Redes Neuronales
• COMP 515 Reconocimiento de patrones
• COMP 516 Aprendizaje Profundo
• COMP 517 Temas Especiales en IA
• COMP 518 Temas Especiales en ML
• COMP 521 Dispositivos Inteligentes Diseño y aplicaciones
• COMP 522 Minería de datos
• COMP 593 Pasantía I en IA y Machine Learning
• COMP 610 Computación Cognitiva
• COMP 611 Almacenamiento de datos
• COMP 613 Diseño de juegos
• COMP 614 Reconocimiento de voz
• COMP 617 Aprendizaje automático certificado por AWS
• COMP 618 10 Aprendizaje automático de Google
• COMP 693 Pasantía II en IA y Machine Learning

Nota: Los estudiantes que deseen tomar un curso ofrecido por otro programa pueden solicitarlo a su asesor al proporcionar una justificación de la relevancia de la incorporación como parte de su trayectoria profesional, su proyecto de consultoría previsto y/o interés personal. Se pueden aplicar un máximo de 2 cursos a otro programa.