Presentación

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) se han convertido en herramientas estratégicas indispensables en la actualidad, impulsadas por innovaciones como ChatGPT y sistemas inteligentes que transforman la vida cotidiana y el mundo laboral. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, predecir comportamientos y optimizar procesos representa una oportunidad única para empresas e instituciones que buscan mantenerse competitivas en un mercado en constante evolución. Desde la prevención de pandemias hasta el análisis en tiempo real de operaciones industriales, estas tecnologías están redefiniendo la manera en que trabajamos, tomamos decisiones y generamos valor.

Desarrollar habilidades en IA y ML permite a los profesionales implementar soluciones concretas y efectivas: modelos predictivos para ventas, mantenimiento preventivo de maquinaria, personalización de productos, análisis de comportamiento de clientes, eficiencia energética y reducción de emisiones, entre otros. Los beneficios son tangibles: se mejora la productividad, se optimizan recursos, se anticipan riesgos y se toma ventaja competitiva frente a la rápida transformación digital. En esencia, dominar estas herramientas se traduce en una mayor capacidad para innovar, liderar proyectos tecnológicos y generar impacto dentro de la organización y la industria.

El Diplomado en Inteligencia Artificial, Machine Learning y sus Aplicaciones de la Universidad Católica San Pablo combina teoría y práctica para brindar un aprendizaje completo: desde fundamentos de programación y técnicas de pronóstico de datos hasta redes neuronales avanzadas y proyectos aplicados en e-commerce, industria y minería. Con un cuerpo docente altamente calificado y profesores invitados internacionales, los participantes adquirirán experiencia práctica en la implementación de soluciones innovadoras dentro de sus propios entornos laborales. Este programa no solo fortalece tu perfil profesional, sino que abre nuevas oportunidades en la industria tecnológica y de datos, posicionándote como un referente capaz de liderar la transformación digital de tu sector.

Objetivos

• Identificar oportunidades de aplicación de Inteligencia Artificial y Machine Learning en su organización e incorporar soluciones transformadoras de esta tecnología para tener una ventaja competitiva.
• Aprender técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para solucionar desafíos críticos de negocios.
• Desarrollar una metodología para el uso de Inteligencia Artificial y Machine Learning en problemas específicos de sus organizaciones, de una forma personalizada.
• Construir modelos predictivos para clasificación, pronóstico y agrupamiento que contribuyan a la reducción de costos y a la optimización de procesos dentro de las organizaciones. Algunos ejemplos de su aplicación incluyen el mantenimiento predictivo de maquinarias y la creación de asistentes personalizados.
• Ser parte de un perfil profesional cada vez más demandado por las organizaciones, industrias y sectores tales como minería, ingeniería, negocios, comercio electrónico, finanzas, entre otras.

Dirigido principalmente a

Dirigido a profesionales de (Ciencia de la Computación, Ingeniería de Sistemas y las otras ingenierías, educación, matemática, estadística, minería, finanzas, administración, ventas, manufactura, áreas biomédicas, entre otras) con conocimientos de lenguajes de programación, e interesados en analizar datos de forma computacional y transformarlos en información útil para una mejor toma de decisiones y por ende crear un valor añadido en las organizaciones.

* Personas con grado de bachiller, recibirán título de diplomado de posgrado.

Metodología

Nuestra metodología es dinámica e integra la teoría con tu experiencia profesional para potenciar tus competencias. No solo escucharás a expertos: también reflexionarás, debatirás y aplicarás lo aprendido mediante lecturas, ensayos y actividades prácticas cuidadosamente diseñadas para fortalecer tu crecimiento profesional.

Creditaje

25 créditos.

Temática

El Diplomado en Inteligencia Artificial, Machine Learning y sus aplicaciones en Industria de la UCSP ha sido diseñado para entrenar a los estudiantes en habilidades técnicas para realizar modelado predictivo basado en probabilidades, redes neuronales y aprendizaje profundo y cómo estas pueden aplicarse en minería, industria y otros sectores. Los graduados estarán posicionados para ser pioneros en el desarrollo de este campo y ser parte de su creciente adopción en la industria 4.0.

Plan de estudios

Introducción a Python para Inteligencia Artificial y Machine Learning

Introducir las bibliotecas de Python que permiten la manipulación de datos de forma fácil, y que serán utilizadas en las aplicaciones prácticas de los demás cursos durante el diplomado.

Machine Learning: Regresión, Clasificación y Agrupamiento

Con este módulo el alumno será capaz de aprender los fundamentos teóricos necesarios en modelos de regresión, clasificación y agrupamiento. Aplicar dichos conceptos en casos de estudio con datos reales.

Forecasting con Inteligencia Artificial.

Con este módulo el alumno será capaz de entender modelos probabilísticos para la predicción e inferencia de datos históricos secuenciales, capturando patrones y tendencias a lo largo del tiempo.

Modelos de Redes Neuronales (Hands on): MLP, CNN, Transformers

En este módulo se busca introducir la arquitectura y el funcionamiento de redes neuronales: de una capa, multicapa, profundas y modelos más actuales basados en mecanismos de atención como Transformer y Large Language Models (LLMs).

Implementación de Soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning en Industria.

En este módulo se busca proponer soluciones para problemas específicos, tomando en cuenta ejemplos presentados en las charlas de expertos en Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Proceso de evaluación

Virtual, asíncrono.

Metodología de evaluación: Participación en aula, desarrollo de casos de estudio, exposiciones, exámenes, trabajo integrador.

Plana docente

Dra. Julissa Villanueva Llerena

Doctora en Ciencia de la Computación (USP, Brasil). Experta en IA, Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural. Responsable de proyectos aplicados en salud y derecho, con publicaciones internacionales

Dr. José Eduardo Ochoa Luna

Doctor en Ciencias (USP, Brasil). Director de RICS y coordinador de la Maestría en Ciencia de Datos UCSP. Especialista en Graphical Models, ML y Deep Learning.

Dr. Daniel Gutiérrez Pachas

Doctor en Computación y Matemática Computacional (USP, Brasil). Director del Departamento de Computación UCSP. Experto en sistemas estocásticos y optimización.

Dr. Yván Túpac Valdivia

Doctor en Ingeniería Eléctrica (PUC-Rio). Especialista en Forecasting y análisis de datos temporales. Profesor UCSP y miembro activo de IEEE y SPE.

Dr. Edward Cayllahua Cahuina

Doctor en Computación (Brasil y Francia). Experto en visión computacional y reconocimiento de patrones. Profesor UCSP.

Mgtr. Kelly Vizconde La Motta

Maestra en Computación, cursando doctorado. Directora de Kids & Code y docente UCSP. Experta en pensamiento computacional e IA.

Mgtr. Rosa Paccotacya Yanque

Magíster en Computación (Brasil). Especialista en IA responsable, explicable y visión por computadora. Profesora e investigadora UCSP

Mgtr. Edward José Pacheco Condori

Maestría en Informática (PUC-Rio). Experto en computación en la nube, big data y visualización. Investigador Dell Technologies y docente UCSP.

Mgtr. Manasses Antoni Mauricio Condori

Maestría en Computación (UCSP). Especialista en IA aplicada a imágenes médicas y predicción. Lead Data Scientist en Interbank.

Dra. Rosmery Violeta Quispe Zavala

Doctora en Modelado Computacional (Brasil). Experta en simulación y proyectos de extracción de petróleo. Docente e investigadora UCSP.

* La Universidad cuenta con el derecho de modificar la asignación de docentes cuando existan razones de fuerza mayor, caso fortuito o no atribuible a la Universidad.

Calendario

* La Escuela de Postgrado se reserva el derecho de cambiar la plataforma virtual.
* La Escuela de Postgrado UCSP se reserva el derecho de cancelar o postergar el programa si no alcanza el mínimo de alumnos matriculados hasta 7 (siete) días hábiles anteriores a la fecha indicada para el inicio del programa.

Tiempo de dedicación al programa

* Horas lectivas: 200, Horas no lectivas: 400

Inversión

• Preventa: S/ 4,500.
• Precio al contado: S/ 5,000.
• Precio total: S/ 5,280 fraccionado en cuotas de:
  • Cuota Inicial de S/ 660.00.
  • 7 cuotas de S/ 660.00.
    Descargar cuadro de pagos
• Descuentos:
  • 10% de descuento a comunidad UCSP y antiguos alumnos.
  • 10% de descuento a colaboradores de empresas asociadas a la Cámara de Comercio e Industria de Arequipa.
  • 10% de descuento corporativo (3 personas).

* Para mayor información consulta con nuestra asesora educativa.
* Para ver las orientaciones para devolución de pagos darle clic aquí.
* Aceptamos pagos con todas las tarjetas.
* Los descuentos no son acumulables.
* Los descuentos a la comunidad UCSP, antiguos alumnos y corporativo no aplican en precio de preventa.
* El monto de matrícula es de S/ 200 y está incluida en todas las modalidades de pago y es única al momento de la admisión.

Certificación

Diploma de Postgrado en Inteligencia Artificial, Machine Learning y sus aplicaciones.

* Personas con grado de bachiller, recibirán título de diplomado de posgrado.

Requisitos de admisión

INSCRIPCIÓN

• Ficha de inscripción correctamente llenada.
• Documento de identidad:
  • Peruanos: Copia simple de DNI.
  • Extranjeros: Copia simple del carné de extranjería, pasaporte o documento de identidad oficial de su país de origen.
• Documento académico:
  • Peruanos: Reporte SUNEDU, en caso de no contar con el reporte, copia legalizada del diploma de bachiller.
  • Extranjeros: Copia legalizada por la autoridad competente del país de origen del diploma del grado de bachiller (o título profesional), para extranjeros.

MATRÍCULA

• Compromiso de honor firmado.
• Contrato de prestación de servicios educativos firmado.

*La documentación que se presenta es evaluada por el Comité de Admisión del programa de postgrado que determina si el postulante reúne el nivel esperado de los participantes.
*La información que el postulante ingrese en la inscripción es su responsabilidad, la UCSP presume su veracidad.
*Se considera apto para matrícula al postulante que cumpla con todos los requisitos de admisión.
*Si el postulante realiza el pago con anterioridad al proceso de admisión y se comprueba el no cumplimiento de algún requisito de admisión, no se considerará la matrícula.

Condiciones de permanencia y culminación

Se precisan en los siguientes reglamentos que deberán ser referenciados en la publicidad y venta:

• Reglamento de Admisión para la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-admision-para-la-escuela-de-postgrado/
• Reglamento de Estudiantes de la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-estudiantes-de-la-escuela-de-postgrado/
• Reglamento General de Grados y Títulos: https://ucsp.edu.pe/archivos/transparencia/R-VICE-08-Reglamento-General-de-Grados-y-Titulos.pdf

• Disposiciones particulares de Grados y Títulos de la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/disposiciones-particulares-de-grados-y-titulos-de-la-escuela-de-postgrado/

Requerimientos tecnológicos

• Contar con PC o Laptop.
• Cámara web (interna o externa) con mínimo de 720p de resolución.
• Micrófono (interno o externo).
• Acceso a internet – la velocidad recomendada es de 4 Mbps para descarga y 1 Mbps para subida o superior.
• Navegador Google Chrome o Firefox actualizado.