Facultad de Ingeniería - UNAM

Ingeniería de Sistemas de Inteligencia Artificial

240 Horas Opción a Titulación

Objetivo General

Capacitar a estudiantes y profesionales de la ingeniería en el dominio de la Inteligencia Artificial, proporcionando conocimientos teóricos y prácticos sobre algoritmos avanzados, aprendizaje automático y modelos de lenguaje grandes (LLMs).

Enfoque Práctico: El diplomado busca desarrollar habilidades críticas para diseñar, implementar y optimizar soluciones de IA aplicables eficazmente a problemas reales de la industria.

Estructura Académica

Módulo 1: Python para manejo de datos (25 h)
  • Programación práctica en Python.
  • Estructuras de datos (listas, diccionarios) y POO.
  • Librerías: Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.
Módulo 2: Introducción a la Inteligencia Artificial (25 h)
  • Panorama general y clasificación de la IA.
  • Agentes Inteligentes y entornos.
  • Ciclo de vida de un proyecto de IA.
  • Aspectos éticos, sociales y legales.
Módulo 3: Aprendizaje Automático / ML (60 h)
  • Aprendizaje Supervisado (Regresión, Clasificación).
  • Aprendizaje No Supervisado (Clustering).
  • Uso de scikit-learn y métricas de evaluación.
Módulo 4: Deep Learning (40 h)
  • Fundamentos de Redes Neuronales.
  • TensorFlow y PyTorch.
  • Redes Convolucionales (CNNs) y Recurrentes (RNNs).
Módulo 5: Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) (40 h)
  • Introducción a GPT y Transformers.
  • Fine-tuning y RAG.
  • Ingeniería de Prompts.
Módulo 6: Agentes de IA (30 h)
  • Agentes reactivos y autónomos.
  • Integración con APIs (OpenAI, DeepSeek).
  • Sistemas multi-agente.
Módulo 7: Proyecto Final (20 h)

Desarrollo y presentación de una solución a un problema real de ingeniería.

Instructores

Ing. Kevin Axel Romero

Ing. Kevin Axel Romero

Dra. Cinthia Rodríguez

Dra. Cinthia Rodríguez

Lic. José Rodrigo Moreno

Lic. José Rodrigo Moreno

Ing. Eduardo Resendiz

Ing. Eduardo Resendiz