Máster en Inteligencia Artificial
Umeå University - Faculty of Science and Technology
Información clave
ubicación del campus
Umeå, Suecia
Idiomas
Inglés
formato de estudio
En el campus
Duración
2 años
Ritmo
Tiempo completo
Tasas de matrícula
SEK 142.800 / per year
Plazo de solicitud
Solicitar información
Fecha de inicio más temprana
02 Sep 2024
Introducción
Programa de Maestría en Inteligencia Artificial
¿Quieres contribuir a la transformación actual de nuestra sociedad digital como especialista en inteligencia artificial? El programa de Maestría en Inteligencia Artificial brinda un amplio conocimiento en inteligencia artificial y un conocimiento más profundo en áreas de perfil como fundamentos teóricos de inteligencia artificial, interacción humano-IA, robótica inteligente, aprendizaje automático o ciencia de datos. Después de su título, puede seguir una carrera de investigación o una carrera como especialista en inteligencia artificial en la industria o el sector público.
Educación cerca de la investigación de IA
En el programa de Maestría en Inteligencia Artificial, los estudiantes participan en investigaciones en curso en el amplio campo de la IA.
Mientras estudio
El programa de Maestría en Inteligencia Artificial brinda un amplio conocimiento en inteligencia artificial y un conocimiento más profundo en una de las cinco áreas de perfil de especial interés. Las áreas de perfil son fundamentos teóricos de la inteligencia artificial, la interacción humano-IA, la robótica inteligente, el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
Los requisitos previos necesarios para la admisión al programa son los conocimientos teóricos y las habilidades prácticas con respecto a la resolución algorítmica de problemas, incluidas las habilidades de programación bien desarrolladas. Esto generalmente se adquiere a través de estudios en informática. Además, los requisitos previos incluyen cursos de matemática como análisis numérico, álgebra lineal y un curso de lógica o estadística.
Elige uno de los cinco perfiles
El programa contiene cuatro cursos obligatorios de IA comunes para todos los perfiles, a los que se asistirá durante el primer año: sobre la base de la IA, sobre la IA y sus métodos y aplicaciones, sobre el aprendizaje automático y sobre el diseño de sistemas inteligentes interactivos. En la ciencia de datos del área de perfil, hay cuatro cursos obligatorios adicionales que necesita para obtener un título en Estadística matemática. Para las cuatro áreas restantes, que conducen a un título en Ciencias de la Computación con un perfil en Inteligencia Artificial, tiene mayor libertad para elegir cursos dependiendo del interés, aunque algunos cursos son muy recomendables.
Asignaciones de proyectos
Los cursos del programa consisten en conferencias, seminarios, trabajo en grupo y tutoriales en conjunto con diferentes tipos de tareas y trabajos de laboratorio. Estas tareas suelen ser obligatorias y a menudo consisten en el desarrollo de software de algún tipo. En los cursos incluidos en las áreas de perfil relacionadas con la interacción humano-IA, las tareas generalmente consisten en un proyecto estudiantil que se lleva a cabo en colaboración con una organización social que aborda un desafío social. En estos proyectos, se espera que los estudiantes colaboren en equipos interdisciplinarios y con representantes de una organización social. Las organizaciones incluyen tanto la industria como las organizaciones públicas.
Cuente con una semana laboral de 40 horas, incluso si hay menos horas programadas. En un nivel maestro, se espera que asuma toda la responsabilidad de organizar sus tareas de trabajo de estudio para que se cumplan los plazos, y para que el trabajo colaborativo dentro de los proyectos de los estudiantes sea manejable dentro del horario de oficina.
Sus maestros también son científicos en los campos en los que enseñan. Toda la enseñanza se lleva a cabo en inglés.
Programa de Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de Umeå en Vimeo.
Visión general del programa
Cursos básicos:
- Fundamentos de la lógica y la teoría o estadística de modelos para ingenieros
- Fundamentos de Inteligencia Artificial
- Inteligencia artificial: métodos y aplicaciones
- Aprendizaje automático
Áreas de perfil en informática:
- Razonamiento y toma de decisiones.
- Aprendizaje automático
- Interacción humano-IA
- Robótica Inteligente
Áreas de perfil en Estadística matemática:
- Ciencia de los datos
Cursos básicos en informática:
Si apuntas a una de las áreas de perfil en Ciencias de la Computación, obtendrás un título en Ciencias de la Computación con un perfil en IA y también tendrás que tomar estos dos cursos obligatorios:
- Diseño de sistemas inteligentes interactivos
- Proyecto de tesis para el Grado de Maestría en Ciencias de la Computación (especialización en Inteligencia Artificial)
Cursos básicos de estadística matemática:
Si desea seguir el perfil de Data Science, obtendrá un título en Estadística matemática y tendrá que tomar estos cinco cursos obligatorios:
- Procesos estocásticos y simulación
- Diseño de experimentos y modelado estadístico avanzado
- Análisis de datos multivariados
- Big Data y análisis de datos de alta dimensión
- Proyecto de Tesis para el Grado de Maestría en Ciencias en Estadística Matemática
Oportunidades profesionales
La inteligencia artificial está incorporada en nuestras herramientas digitales para hacer uso de la gran cantidad de datos que se recopilan, para dar un valor adicional a la medida de las personas y situaciones, y para construir infraestructuras digitales para la sociedad. Nuestra sociedad digital se está transformando rápidamente en formas que afectan la forma en que trabajamos, nos educamos y nos entretenemos, socializamos y participamos en la sociedad. Como consecuencia, la sociedad enfrenta una demanda cada vez mayor de competencia en inteligencia artificial que es necesaria para impulsar el desarrollo de manera beneficiosa para la sociedad. La demanda de la industria y las organizaciones públicas de experiencia en inteligencia artificial aumentará aún más en el futuro previsible.
Desarrollar futuras herramientas digitales.
Con la competencia amplia y central en inteligencia artificial que dará el programa, sus futuras áreas de trabajo dependerán principalmente de sus propias áreas de interés. Las tareas laborales pueden ir desde desarrollar las herramientas digitales futuras para mejorar el medio ambiente, la salud, la educación de los niños, hasta herramientas para abordar problemas sociales como la democracia, la justicia, la seguridad o la construcción de infraestructuras, software para automóviles autónomos y otros sistemas de transporte. Puede desarrollar diferentes tipos de soporte de decisiones e inteligencia de negocios, arquitecturas de inteligencia artificial, estrategias de gestión de datos e inteligencia artificial responsable.
Ejemplos de títulos de trabajo:
- Arquitecto AI
- Gerente de Producto AI
- Ingeniero de Software de Tecnología AI
- Científico de datos
- Diseñador de Interacción AI
- Eticista de IA
- Doctorando
- Ingeniero de investigación
Admisiones
Plan de estudios
Visión general del programa
Cursos básicos:
Fundamentos de Lógica y Teoría de Modelos o Estadística para Ingenieros
Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Inteligencia artificial: métodos y aplicaciones
Aprendizaje automático
Áreas de perfil en Ciencias de la Computación:
• Razonamiento y toma de decisiones.
• Aprendizaje automático
• Interacción humano-IA
• Robótica Inteligente
Áreas de perfil en Estadística Matemática:
• Ciencia de los datos
Cursos básicos en Ciencias de la Computación:
Si apuntas a una de las áreas de perfil en Ciencias de la Computación obtendrás una licenciatura en Ciencias de la Computación con perfil en IA y además tendrás que realizar estos dos cursos obligatorios:
Diseño de Sistemas Inteligentes Interactivos
Proyecto de tesis para el Grado de Maestría en Ciencias de la Computación (especialidad en Inteligencia Artificial)
Cursos básicos en Estadística Matemática:
Si pretendes seguir el perfil de Ciencia de Datos obtendrás la licenciatura en Estadística Matemática y tendrás que realizar estos cinco cursos obligatorios:
Procesos estocásticos y simulación
Diseño de Experimentos y Modelado Estadístico Avanzado
Aprendizaje estadístico con datos de alta dimensión.
Big Data y análisis de datos de alta dimensión
Proyecto de Tesis para el Grado de Maestría en Ciencias en Estadística Matemática