Este programa de estudio se gestiona íntegramente en-línea mediante e-learning (en español; o en inglés) y por ello los estudiantes admitidos podrán realizarlo desde su país de residencia en idioma español o en idioma inglés. Los participantes de idioma español deberán tener un conocimiento del inglés a nivel lectivo o su disposición a perfeccionarlo. Toda la instrucción, ejercicios y exámenes se impartirán online en el idioma del estudiante. A cada estudiante se le asignará un asistente académico de enlace con el Academic Staff, que le asistirá en todo momento por correo electrónico.
El Doctorado en Inteligencia Artificial, proporciona a los estudiantes que hayan obtenido un título de maestría, un medio para explorar su disposición personal a ser líderes en la profesión. Estudiantes ganan un dominio de la literatura de su especialidad e investigación, aunado a su práctica profesional de alto nivel, y demostrar su competencia mediante la aplicación de este conocimiento. Un doctorado es la máxima recompensa para las personas que desean alcanzar por encima de los resultados promedio y están dispuestos a afrontar los retos de la vida.
Las especialidades del doctorado se definen en el proceso de admisión con base a las dos opciones de graduación: PhD; o Doctor of Science in Artificial intelligence.
El programa se enfoca en la investigación y puede ser adaptado a los intereses específicos de cada estudiante en el campo profesional, por lo que el programa de doctorado en inteligencia artificial está diseñado para desarrollar investigadores autónomos y altamente capacitados. Se espera que los estudiantes posean habilidades de pensamiento crítico y analítico para evaluar teorías y resultados, resolución de problemas para abordar cuestiones complejas, gestión del tiempo y organización para manejar proyectos múltiples, comunicación clara y efectiva tanto escrita como oral, y colaboración para trabajar en equipo. Deben tener conocimientos profundos en matemáticas y estadística, algoritmos y estructuras de datos, lenguajes de programación como Python, R y C++, aprendizaje automático y deep learning, así como en dominios específicos de IA como procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora. Además, deben contar con destrezas en programación y desarrollo de software, uso de herramientas y librerías de IA como TensorFlow y PyTorch, análisis de datos, diseño experimental y lectura y evaluación de literatura científica. Este conjunto de habilidades, conocimientos y destrezas permitirá a los estudiantes enfrentar de manera efectiva y autónoma los desafíos de la investigación que este doctorado requiere.
Requisitos de graduación:
Profesionales con una maestría en sistemas, computación, informática, management o en disciplina afín al objeto de estudio del postgrado, de universidad reconocida y preferiblemente dos años mínimos de experiencia, están invitados a cursar este doctorado. El Programa de estudios del Doctorado está coordinado por un Academic Staff de la Universidad y abarca un conjunto de cuatro (4) a seis (6) cursos de investigación avanzada y la Tesis de Grado. El número de cursos depende de la precalificación alcanzada por el aspirante en atención a la evaluación de las credenciales que presenta en su Curriculum Vitae.
DURACIÓN: Lapso normal: dos (2) meses para cada curso y seis meses mínimos para el trabajo de tesis. Lapso intensivo: un (1) mes para cada curso y mínimo seis (6) meses para el trabajo de tesis. El lapso de duración puede verse reducido en razón de la dedicación al estudio, la cantidad de créditos convalidados por estudios previos y/o experiencia verdadera y relevante en la actividad profesional objeto de estudio. Existen restricciones. Los Programas de Doctorado de TAU, dependiendo de lo antes descrito, pueden ser completados en un lapso mínimo aproximado de 12 -18 meses para quienes tienen el perfil de ingreso, y le tomará más tiempo aquellos que requieren mayor dedicación al estudio para completar los créditos faltantes. Solicite una precalificación gratuita enviando su currículo a [email protected]
Los programas de estudio de Tecana American University (TAU) optimizan en el estudiante las habilidades, destrezas y competencias cognitivas, mediante la evaluación de experiencias educativas previas y el desarrollo de programas de estudios completivos, apoyados en tecnologías de la información y estrategias interactivas.
COMPOSICIÓN GENERAL DEL DOCTORADO
Total de créditos académicos requeridos: 54 créditos, más allá del máster. Compuesto por 36 créditos obligatorios a cursar en TAU más 18 créditos de las asignaturas electivas, tal como se explica a continuación.
• 36 créditos (4 cursos de 6 créditos c/u + 12 créditos, metodología de investigación, proyecto y tesis) que deben ser cursados en TAU, mediante una de las dos siguientes maneras: Normal (un curso por bimestre); o Intensivo (un curso por mes) dependiendo todo de la Pre-calificación emitida por la Junta de Admisiones de la Universidad.
El lapso mínimo para el trabajo de tesis no puede ser menor a seis meses.
• Electivas: 18 créditos, o sea, 3 cursos de 6 créditos cada uno, los cuales pueden ser homologados o convalidados por estudios y/o experiencias previas, si están debidamente sustentados, de lo contrario deberán ser seleccionados y cursados de la lista que le suministrará la Universidad.
Los estudiantes pre-calificados para ingresar, deben cursar y aprobar solo los cursos prescritos por la Universidad en el proceso de admisión, ya que en cada caso el PLAN DE ESTUDIO es ajustado por la facultad con base en un espectro amplio de los intereses de estudios y antecedentes de cada estudiante y solo pueden darse a conocer una vez pre-calificado.
Temas y Cursos:
CORE:
AI811 Aprendizaje Automático (Machine Learning): Este curso abarca los conceptos y algoritmos fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo métodos supervisados y no supervisados, regresión, clasificación, clustering, y reducción de dimensionalidad.
AI815 Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (Neural Networks and Deep Learning): Se centra en los modelos de redes neuronales, incluidas las redes neuronales profundas (DNNs), arquitecturas como CNNs (Redes Neuronales Convolucionales) y RNNs (Redes Neuronales Recurrentes), y técnicas avanzadas de entrenamiento.
AI816 Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing - NLP): Este curso trata sobre la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, incluyendo el análisis sintáctico y semántico, la traducción automática, y el aprendizaje de representaciones de texto.
AI817 Visión por Computadora (Computer Vision): Enfocado en cómo las computadoras pueden interpretar y procesar imágenes y videos del mundo real, incluyendo técnicas de reconocimiento de patrones, segmentación de imágenes, y aprendizaje profundo aplicado a la visión.
AI818 Teoría de la Optimización (Optimization Theory): Cubre las técnicas matemáticas y algoritmos para optimizar funciones, un componente clave en el entrenamiento de modelos de IA, con temas como programación convexa, métodos de gradiente, y algoritmos de optimización estocástica.
AI819 Inteligencia Artificial Avanzada (Advanced Artificial Intelligence): Abarca tópicos avanzados en IA, como los sistemas de razonamiento automático, la planificación y toma de decisiones, la inteligencia artificial distribuida, y la ética en la IA.
AI820 Fundamentos Matemáticos para la Inteligencia Artificial (Mathematical Foundations for AI): Este curso proporciona la base matemática necesaria para entender y desarrollar algoritmos de IA, incluyendo álgebra lineal, teoría de probabilidades, estadística, y cálculo.
AI800 Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
AI801 Machine Learning y Deep Learning
AI803 Inteligencia Artificial y el Cloud Computing
AI804 Visión de la Tecnología Artificial
AI805 Evolución de los sistemas computacionales - Cognitive Devices
AI806 Análisis y Procesamiento del NPL (Lenguajes Natural)
AI807 Administración y Dirección de Proyectos
AI808 Aspectos Legales y Éticos
AI809 Proyectos, Aplicaciones y Líneas de Negocios
IA810 Gestión de Infraestructuras
AI811 Aprendizaje Automático
AI812 Análisis Predictivo
AI813 Computación Cognitiva
AI814 Procesamiento del Lenguaje Natural y Visualización de Datos
999A Doctoral Dissertation or Thesis
Complementary subjects adapted to the level of study: ... Neuroscience .....; Emotional Intelligence ....; Psychology, Neuro-Linguistic Programming.
Las áreas de inteligencia artificial que se está abriendo paso en el espacio, es la gestión de infraestructuras mediante una combinación de aprendizaje automático, análisis predictivo, computación cognitiva, procesamiento del lenguaje natural y visualización de datos, entre otras.
El trabajo académico del estudiante consiste en desarrollar cada Curso Avanzado Independiente de Investigación, basado en investigación bibliográfica, recursos online, directrices metodológicas del programa y demás recursos disponibles para la investigación. El examen final de cada curso consiste en redactar y aprobar el Informe Final de Investigación de 35 páginas, sin contar páginas preliminares ni anexos, original y auténtico. El Informe de Investigación representa el resultado final del proceso de investigación de cada curso y debe estar estructurado y compuesto de conformidad con el formato que exige la Universidad.
La tesis, se emprenderá previa aprobación de la propuesta por parte del Academic Staff de la Universidad, preferiblemente no mayor de 100 páginas, sin contar páginas preliminares ni anexos, ni menor de 90 páginas, original y auténtico.
Uno de los trabajos de investigación aprobados, debe ser publicado como artículo científico o Research Paper en revistas científicas de cobertura mundial aceptada por TAU. La Universidad puede gestionar ayudas para estas publicaciones mediante convenios existentes.
Todas las presentaciones se harán vía Internet.
[ TITULACIONES Y CERTIFICACIONES ]
Nuestros alumnos recibirán su título y notas Apostillado por la Haya a los efectos legales oportunos.
" El trámite de apostilla certificará la autenticidad de la firma de los documentos públicos en un país firmante del Convenio de La Haya, de 5 de octubre de 1961, por el que se suprime la exigencia de legalización de los Documentos Públicos Extranjeros que deban surtir efectos en otro país firmante del mismo. Con todo esto, el egresado de TAU, consigue consolidar su Curriculum, prestigio y profesionalidad a nivel internacional".
Los estudiantes de países no adscritos a la Convención de la Haya, deben solicitar a la Universidad el procedimiento de legalización consular.
INVERSIÓN y forma de pago: hacer clic aquí.
Duración: dos meses para cada curso y seis meses mínimo para el trabajo de Tesis Doctoral. Puede ser antes dependiendo de la dedicación al estudio.
Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/doctorados
Inscripción, clic aquí.
Contacto, clic aquí.
