Lic. en Inteligencia Artificial y Datos
Perfil de Ingreso
El aspirante a la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Datos deberá poseer interés por la innovación tecnológica, el análisis de información y el desarrollo de soluciones digitales orientadas a la transformación de los procesos sociales, científicos y empresariales mediante el uso de herramientas computacionales y modelos inteligentes.
Se espera que el estudiante cuente con conocimientos básicos en matemáticas, lógica, informática y manejo de herramientas digitales, así como habilidades para el razonamiento analítico, la resolución de problemas, la comunicación efectiva y el trabajo colaborativo. Asimismo, deberá mostrar disposición para el aprendizaje autónomo, la investigación, la actualización permanente y la adaptación a entornos tecnológicos en constante evolución.
El aspirante deberá manifestar interés por áreas relacionadas con la programación, análisis de datos, automatización, sistemas computacionales, innovación tecnológica y aplicación de modelos de inteligencia artificial, además de mantener una actitud ética, crítica y responsable frente al uso de la información y las tecnologías emergentes.
De igual manera, que posea creatividad, capacidad de observación, pensamiento estratégico y compromiso social, que le permitan desarrollar soluciones tecnológicas incluyentes y sostenibles orientadas a la mejora de los distintos sectores productivos y sociales.
Actitudes
El egresado de la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Datos podrá desempeñarse profesionalmente en instituciones públicas y privadas, empresas tecnológicas, centros de investigación, organismos gubernamentales, corporativos, industrias y organizaciones dedicadas al desarrollo e implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial, análisis de datos y transformación digital.
Su formación le permitirá integrarse en áreas relacionadas con el desarrollo de software inteligente, ciencia de datos, análisis predictivo, minería de datos, aprendizaje automático, automatización de procesos, procesamiento de lenguaje natural, redes neuronales, inteligencia artificial generativa y administración de plataformas digitales.
Podrá colaborar en equipos multidisciplinarios dedicados al diseño, implementación y evaluación de sistemas inteligentes para la optimización de procesos administrativos, financieros, industriales, educativos, comerciales, médicos y de seguridad informática, mediante el uso ético y estratégico de la información.
Asimismo, tendrá competencias para desempeñarse en áreas de análisis y gobernanza de datos, ciberseguridad aplicada a sistemas inteligentes, diseño de modelos probabilísticos, desarrollo de algoritmos, gestión de infraestructura tecnológica y servicios en la nube, contribuyendo a la innovación y competitividad de las organizaciones.
El egresado podrá ejercer funciones como científico de datos, analista de inteligencia artificial, desarrollador de soluciones basadas en machine learning y deep learning, arquitecto de datos, especialista en automatización inteligente, consultor tecnológico, investigador, gestor de proyectos de innovación digital y emprendedor en el ámbito tecnológico.
Además, contará con la preparación necesaria para participar en proyectos de investigación aplicada, docencia, consultoría y emprendimiento tecnológico, promoviendo el desarrollo de soluciones inclusivas, sostenibles y alineadas con los principios éticos, normativos y de responsabilidad social vinculados al uso de la inteligencia artificial y los datos.
Plan de Estudios
1er Cuatrimestre
Álgebra
Fundamentos de Programación
Lógica
Base de datos
2do Cuatrimestre
Análisis Matemático
Estadística
Sistemas Operativos
Sistemas de Comunicación Digital
3er Cuatrimestre
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Programación Avanzada
Redes Digitales Avanzadas
Redacción de Textos Científicos
4to Cuatrimestre
Matemáticas para Machine Learning
Probabilidad Avanzada para Inteligencia Artificial
Metodologías de Gestión de Proyectos
Investigación Aplicada en Inteligencia Artificial
5to Cuatrimestre
Administración y Gestión de Servicios en la Nube y Big Data
Diseño y Análisis de Algoritmos
Minería de Datos
Equidad e Inclusión en el Desarrollo Tecnológico
6to Cuatrimestre
Aprendizaje Automático I (Machin e Learning)
Programación para Ciencia de Datos
Modelos Probabilísticos para Inteligencia Artificial
Gobernanza de Datos y Ética Algorítmica
7mo Cuatrimestre
Aprendizaje Automático de Modelos Avanzados
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Inteligencia Artificial Orientado a las Seguridad Informática
Innovación y Tecnología para la Inclusión
8vo Cuatrimestre
Inteligencia Artificial Generativa (GAN, Transformers, LLMs)
Redes Neuronales y Deep Learning
Optimización de Modelos de la Inteligencia Artificial
Política, Regulación y Gobernanza de la Inteligencia Artificial
9no Cuatrimestre
Emprendimiento y Liderazgo Tecnológico
Experiencia Profesional Supervisada
Proyecto Integrador en Inteligencia Artificial
Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial