Duración: 2 años (1200 horas) | 75 créditos
RVOE: MAES260723
Modalidad: En Línea
Sistema de Becas y Financiamiento
¡INSCRIPCIONES ABIERTAS!
Maestría en Inteligencia Artificial
UNICEPES GLOBAL
La Inteligencia Artificial se ha consolidado como uno de los campos con mayor crecimiento y mejores proyecciones salariales del sector tecnológico. El auge del trabajo remoto y de los proyectos internacionales multiplica las oportunidades para perfiles técnicos capaces de diseñar, entrenar y desplegar soluciones inteligentes que resuelvan problemas reales de negocio.
Esta evolución exige profesionales que no solo dominen la teoría algorítmica, sino que sepan traducirla en productos y servicios de alto impacto: modelos de machine learning, sistemas de procesamiento del lenguaje natural, visión computacional y automatización inteligente aplicados a sectores como salud, industria, energía, educación, movilidad, finanzas y servicios públicos.
Importancia de una formación graduada en Inteligencia Artificial
Importancia de una formación graduada en Inteligencia Artificial
- Diseñar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning, redes neuronales profundas, procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión computacional y robótica inteligente aplicados a entornos reales.
- Dominar el stack tecnológico y los frameworks líderes de la industria para construir soluciones inteligentes de extremo a extremo.
- Evaluar, seleccionar y optimizar modelos y algoritmos según las necesidades de negocio y la infraestructura disponible.
- Prototipar con rapidez soluciones con potencial de transferencia directa al sector productivo, startups y proyectos de base tecnológica.
- Liderar equipos multidisciplinarios y coordinar la implementación de proyectos de IA en empresas locales, corporaciones globales o proyectos de investigación.
- Aplicar normativas y estándares internacionales que garanticen el desarrollo responsable, la privacidad de datos y la transparencia en sistemas autónomos.
- Comunicar con claridad resultados técnicos y métricas complejas a públicos directivos y no especializados.
- Conceptos centrales del programa: Inteligencia Artificial aplicada al negocio
El programa se sitúa en el espacio entre el desarrollo algorítmico avanzado y la aplicación estratégica de esas soluciones en la industria. Esto permite, por un lado, dominar el ciclo técnico completo de un proyecto de IA —desde el dato hasta el modelo en producción— y, por otro lado, aportar una visión de negocio que traduce ese desarrollo en valor real para las organizaciones.
Objetivo General
- Formar profesionales altamente especializados capaces de diseñar, implementar y evaluar soluciones basadas en técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial, contribuyendo al desarrollo científico, tecnológico, productivo y social de México mediante el uso ético, responsable y estratégico de estas tecnologías.
Objetivos Particulares
- Capacitar al estudiante en métodos fundamentales y avanzados como aprendizaje automático, redes neuronales profundas, procesamiento de lenguaje natural, visión computacional, sistemas multiagente y robótica inteligente.
- Habilitar el dominio de herramientas, lenguajes de programación y plataformas especializadas para el desarrollo de soluciones inteligentes aplicadas a entornos reales.
- Fomentar la capacidad de evaluar, seleccionar y optimizar algoritmos según el contexto y las necesidades del problema a resolver.
- Promover la generación de conocimiento original mediante proyectos de investigación alineados con las necesidades estratégicas del país y los avances globales.
- Integrar al estudiante en actividades académicas de impacto, tales como publicación de artículos, participación en congresos y proyectos interdisciplinarios.
- Estimular la innovación mediante el desarrollo de prototipos, modelos y tecnologías emergentes con potencial de transferencia al sector productivo o social.
- Promover una formación ética profunda que considere el impacto de la IA en derechos humanos, privacidad, equidad y desarrollo social.
- Formar expertos capaces de cumplir con regulaciones nacionales e internacionales, buenas prácticas y estándares sobre uso responsable de datos y sistemas autónomos.
- Preparar al estudiante para dirigir equipos multidisciplinarios y gestionar proyectos de IA en empresas, instituciones públicas, centros de investigación y startups.
- Desarrollar habilidades de comunicación clara y efectiva para la presentación de resultados técnicos a públicos especializados y no especializados.
- Estimular el pensamiento crítico, la creatividad y la capacidad de adaptación en entornos tecnológicos cambiantes y altamente competitivos.
Perfil de Egreso
Al concluir la Maestría en Inteligencia Artificial, el egresado será un profesional altamente especializado, capaz de diseñar, desarrollar, implementar y evaluar soluciones avanzadas basadas en inteligencia artificial, con una visión ética, interdisciplinaria y orientada a la transformación tecnológica y social de México.
Con esa base, las salidas profesionales del programa son:
- Especialista / Ingeniero en Inteligencia Artificial: diseña, entrena, despliega y optimiza modelos de IA y machine learning en producción.
- Data Scientist: extrae valor de grandes volúmenes de datos mediante modelos estadísticos y de aprendizaje automático para guiar decisiones de negocio.
- Experto en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): desarrolla sistemas que entienden, interpretan y generan lenguaje humano: asistentes virtuales, chatbots, análisis de sentimiento y traducción automática.
- Consultor en Transformación Digital e Inteligencia Artificial: asesora a empresas y startups en la integración estratégica de soluciones de IA para mejorar productividad e innovación.
- Investigador en Inteligencia Artificial: desarrolla nuevos algoritmos, arquitecturas y metodologías en departamentos de I+D+i, laboratorios de innovación, centros tecnológicos e instituciones académicas.
Asignatura 1: Introducción a la inteligencia artificial
Construye las bases del pensamiento inteligente en software. Aprende a diseñar, evaluar e implementar tus primeras soluciones de IA y machine learning, con un enfoque 100% práctico orientado a la toma de decisiones ágiles en entornos reales.
- Fundamentos de la inteligencia artificial
- Clases o subcampos de la IA
- Estadística básica
- Álgebra lineal y cálculo
- Fundamentos de programación
- Manejo y recopilación de datos
Asignatura 2: Machine Learning: aprendizaje
Pasa de la teoría al código. Domina el ciclo de vida completo de un modelo de machine learning: desde el entrenamiento y la validación de algoritmos hasta su puesta en producción para resolver problemas de negocio concretos.
- Introducción al machine learning
- Entendimiento y recopilación de datos
- Procesamiento de datos
- Elección y entrenamiento del modelo
- Evaluación y ajuste de hiperparámetros
- Desarrollo, monitoreo y mantenimiento
Asignatura 3: Machine Learning modelos
Aprende a elegir y calibrar el algoritmo perfecto para cada desafío. Analiza modelos lineales, no lineales, supervisados, no supervisados y de series temporales con métricas técnicas rigurosas y criterio matemático aplicado.
- Regresión
- Clasificación
- Clustering
- Reducción de dimensionalidad
- Redes neuronales artificiales
- Series temporales
Asignatura 4: Minar: Deep Learning
Sumérgete en las redes neuronales profundas que están revolucionando el mundo. Diseña arquitecturas convolucionales, recurrentes, generativas y modelos de aprendizaje por refuerzo implementados con frameworks de referencia como TensorFlow y Keras.
- Introducción al Deep Learning
- Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
- Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
- Aprendizaje Profundo Generativo
- Deep Reinforcement Learning
- Tensorflow y Keras para Deep Learning
Asignatura 5: Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Enseña a las máquinas a entender y generar lenguaje humano. Domina las técnicas para procesar, representar y analizar texto, desde los métodos clásicos hasta los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) como BERT y GPT, aplicados a chatbots, análisis de sentimiento y traducción automática.
- Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
- Preprocesamiento de Texto
- Análisis y Representación de Texto
- Modelos de NLP
- Teoría de LLMs
- Uso de LLMs
Asignatura 6: Bots
Diseña asistentes conversacionales inteligentes de principio a fin. Combina procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje por refuerzo para crear bots capaces de personalizar la experiencia del usuario, con un enfoque responsable en privacidad y ética.
- Introducción a los Bots y Tipologías
- Diseño y Desarrollo de Chatbots
- Procesamiento de Lenguaje Natural para Bots
- Bots en Redes Sociales y Automatización
- Aprendizaje por Refuerzo y Personalización en Bots
- Futuro y Aplicaciones Avanzadas de Bots
Asignatura 7: Minería de datos
Convierte grandes volúmenes de datos en decisiones. Aprende a detectar patrones, anomalías y tendencias ocultas mediante técnicas de asociación, análisis temporal y de redes, aplicadas a la prevención de fraude y la inteligencia de negocio.
- Fundamentos, Preparación de Datos y Feature Engineering
- Minería de Patrones y Asociaciones
- Análisis de Outliers y Detección de Anomalías
- Minería de Datos Temporales y de Secuencias
- Minería de datos espaciales, Grafos y Datos web
- Aplicaciones de la Minería de Datos
Asignatura 8: Minar: Data Science
Integra el ciclo completo de la ciencia de datos, desde la exploración hasta el modelo en producción. Suma computación en la nube y modelos predictivos y prescriptivos, con un enfoque en el uso ético y responsable de la inteligencia artificial.
- Introducción a la Ciencia de Datos
- Ciclo de vida de la ciencia de datos
- Computación en la Nube
- Análisis Descriptivo, Predictivo y Prescriptivo
- Ética y Responsabilidad
- Aplicaciones de Ciencia de Datos
Asignatura 9: Aplicaciones de negocio
Lleva la IA a la práctica en los sectores que más la demandan hoy: marketing, finanzas, retail, manufactura, energía y farmacéutica. Analiza casos reales de implementación y sus implicaciones éticas y operativas en cada industria.
- Marketing y ventas
- Finanzas
- Retail
- Manufactura
- Energía
- Farmacéutica
Asignatura 10: Trabajo Final de Maestría
Demuestra todo lo aprendido con un proyecto de Inteligencia Artificial propio, de principio a fin: desde la definición del problema hasta un prototipo funcional. Un proceso guiado en fases —planificación, documentación, desarrollo y entrega— que culmina con la defensa ante un comité evaluador.
Duración, estructura de créditos y titulación
La duración estimada de la Maestría es de 1520 horas, 96 créditos, 2 años. Distribuidos en los siguientes periodos:
- Informática aplicada a la producción y gestión de recursos audiovisuales
- La industria audiovisual y gestión de sus contenidos
- Diseño, creación y escritura de guiones
- Producción audiovisual
- Prácticas externas
- Proyecto de fin de Maestría
Estructura de créditos
En cada fase el estudiante debe cumplir las exigencias en créditos establecidas por la UNICEPES y fijadas por el Comité Académico.
Titulación
La Universidad Centro Panamericano de Estudios Superiores – UNICEPES, otorga el Grado de Maestro (a) en Sostenibilidad Turística y Ecoturismo y ha obtenido los acuerdos de Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE No. MAES201008 | Clave de la Dirección General de Profesiones) y se encuentra incluido en el Sistema Educativo Nacional, otorgados por la Secretaría de Educación Pública (SEP), así como de las instancias oficiales correspondientes.
Así mismo, con Reconocimiento en todos los países en los que México haya suscrito convenios bilaterales o multilaterales para reconocimiento mutuo de grados y títulos, entre ellos.
Requisitos de Admisión
Mexicanos
- Acta de nacimiento (copia)
- CURP
- INE
- Grado de licenciatura (copia notariada)
- Cédula profesional de licenciatura (copia notariada)
- *Certificado final de estudios de licenciatura (copia notariada)
- *Carta exposición de motivos de ingreso firmada
- Currículum vitae Actualizado
- Solicitud de Inscripción
- Solicitud de beca
- Fotografía digital para Kardex (en formato .jpg, vestimenta formal, sobre un fondo blanco liso y con el rostro despejado)
- Realizar pago de inscripción y definir el plan de pagos
Extranjeros
- Registro partida de nacimiento (copia)
- Cedula de Ciudadanía / DNI
- Grado de licenciatura (copia notariada y apostillada)
- Cédula profesional de licenciatura en caso de contar con ella (copia notariada y apostillada)
- *Certificado final de estudios de licenciatura (copia notariada y apostillada)
- *Carta exposición de motivos de ingreso firmada
- Hoja de Vida Actualizada
- Solicitud de Inscripción
- Solicitud de beca
- Fotografía digital para Kardex (en formato .jpg, vestimenta formal, sobre un fondo blanco liso y con el rostro despejado)
- Realizar pago de inscripción y definir el plan de pagos
Nota:
- Importante que las copias sean completamente legibles y las que contengan el sello original del notario.
- Cualquier documento en un idioma distinto al español deberá ser traducido por una persona oficial (traductor certificado).
- * Proceso de selección y asignación de becas
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Maestría en Inteligencia Artificial