¿Por qué debería tomar el diplomado?

Porque con este diplomado podrás desarrollar tecnologías como el Chat GPT (desarrollado por OpenAI), el cuál ha generado gran conmoción en todo el mundo.

Porque recibirás la formación al más alto nivel en el área que más rápidamente está introduciendo cambios en la sociedad actual, la cual te prepara para desarrollar, asesorar, dirigir proyectos de innovación científica y tecnológica, basados en las técnicas más modernas de inteligencia artificial.

Beneficios

Introducirte en el diseño, entrenamiento y utilización de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo para la toma de decisiones basadas en las técnicas y tecnologías del estado del arte.

Te proporcionaremos elementos de software que te permiten el desarrollo rápido y efectivo de productos basados en inteligencia artificial en tu trabajo.

Mediante esta formación altamente calificada podrás hacer uso de la inteligencia artificial como un factor de desarrollo importante en el país llevando a cabo un proyecto con la asesoría de expertos en el área.

Tendrás acceso ilimitado al material de apoyo disponible en el repositorio de GitHub y a las clases grabadas.

A quién va dirigido?

A cualquier persona por razones de su trabajo o por el deseo de capacitarse en ésta área de alta demanda.

Es recomendado para gerentes de empresas, desarrolladores de aplicaciones, gerentes de personal, personas de planeación y alta gerencia, estadísticos, ingenieros, etc.

No obstante que el diplomado es del más alto nivel, solamente se presuponen conocimientos mínimos de cálculo, álgebra lineal y programación, aunque en los primeros módulos se hace una introducción a los conceptos requeridos para entender los módulos avanzados.

PLAN TEMÁTICO

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NUESTROS CONFERENCISTAS

Álvaro Mauricio Montenegro Díaz

Ph.D. en Estadística, Associate Professor, Director SICS Research Group, Departamento de Estadística: Universidad Nacional de Colombia

Profesor asociado de dedicación exclusiva del Departamento de Estadística. Matemático de la UNAL, Auditor de Sistemas de la UAN, Magister y Doctor en Estadística de la UNAL. Ha sido asesor de varias instituciones del Estado como el Ministerio de Salud y Protección Social, Ministerio de Ciencia y Tecnología, Consejo Superior de la Judicatura, Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación – ICFES. Ha sido director del Departamento de Estadística, director de Sistemas de Información de la Universidad Nacional, profesor de Minería de datos, Aprendizaje profundo, Ciencia de Datos, Big-Data, Estadística Bayesiana, Teoría de Respuesta al Ítem entre otras.

Campo Elías Pardo Turriago

PhD – Profesor asociado de dedicación exclusiva del Departamento de Estadística. Ingeniero Químico de la UNAL, Magister y Doctor en Estadística de la UNAL.

Ha sido asesor de varias instituciones del Estado como el Ministerio de Salud y Protección Social, Ministerio de Ciencia y Tecnología. Ha sido director curricular del Departamento de Estadística, profesor de análisis de datos multivariados, aprendizaje no supervisado y otros.

Daniel Mauricio Montenegro Reyes

Msc. en Matemática Aplicada. Investigador en el área de Inteligencia Artificial del Instituto Colombiano para la evaluación de la educación -ICFES.
Profesor en la Universidad Central.

Hace parte del equipo de Investigación en el área de Inteligencia Artificial del Instituto Colombiano para la evaluación de la educación -ICFES.

Profesor de la Universidad Central en Modelamiento Matemático, Métodos Numéricos, Redes Neuronales, Aprendizaje profundo entre otros.

Ha sido asesor de la Oficina de Admisiones de la Universidad Nacional.

Matemático de la UNAL, Magister del Instituto de tecnología de la Universidad de Technion (Israel) en Matemática Aplicada. 

Camilo José Torres Jiménez

Profesor auxiliar del Departamento de Estadística. Matemático con línea en Informática y Magister en Estadística de la UNAL

Ha sido programador, administrador de bases de datos (DBA), consultor y líder de proyectos de minería y análisis de datos de varias instituciones como el Observatorio de Ciencia y Tecnología, el Ministerio de Ciencia y Tecnología, la Corporación CT&S, la Pontificia Universidad Javeriana, entre otros. Ha sido profesor de cursos de fundamentación matemático-estadística, análisis de datos multivariados y lenguajes de programación en varias universidades como la Central, Javeriana, Santo Tomas y UNAL.

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Horario

Empieza el 10 de abril 2023 y termina el 10 de junio 2023.
Lunes, Miércoles y Viernes: 6:00pm-8:00 pm, hora Colombia.
Sábados: 8:00 am -12:00 m hora Colombia.
Virtual (clases en vivo) 100 horas.




Mas Información

Celular: +57 317 519 68 15
Email: info@aprendizajeprofundo.co
Email: uniext_depest@unal.edu.co

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