Información General del Programa
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Bienvenidos al Diplomado en Inteligencia Artificial para Educación, un programa diseñado para potenciar tus habilidades y conocimientos en el campo de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la educación.
El diplomado está adaptado a las necesidades de profesionales de la educación. Desde los fundamentos de programación hasta la implementación de proyectos prácticos, nuestro enfoque integral tiene como objetivo proporcionarte las herramientas esenciales para aprovechar el potencial transformador de Machine Learning (ML) en la enseñanza o en la gestión educativa.
Al finalizar este diplomado, no solo habrás adquirido conocimientos fundamentales en ciencia de datos y programación en Python, sino que también serás capaz de diseñar e implementar proyectos de integración de ML en contextos educativos reales, empoderándote como agente de cambio en el ámbito educativo.
El diplomado está estructurado en las siguientes áreas:
? Ciencia de datos: los participantes podrán contextualizar la ciencia de datos para abordar desafíos específicos en el ámbito educativo.
? Programación: los participantes desarrollarán habilidades de programación usando Python.
? Machine Learning: los participantes desarrollarán habilidades para implementar algoritmos de ML usando Python.
? Metodologías para integración de ML en educación: los participantes desarrollarán habilidades para aplicar metodologías específicas para integrar de manera efectiva ML en la enseñanza o en la gestión educativa.
Objetivo General del Programa
Proporcionar una formación progresiva a profesionales de la educación en el uso efectivo de inteligencia artificial, desde los conceptos básicos hasta la aplicación práctica en proyectos educativos mediante Machine Learning (ML), fomentando la innovación y la mejora continua en el proceso de enseñanza y gestión educativa.
A quién va Dirigido
El Diplomado en Inteligencia Artificial para Educación está dirigido a profesionales del ámbito educativo que deseen adquirir y desarrollar habilidades en inteligencia artificial (IA) aplicada a la enseñanza y la gestión educativa. Este programa es ideal para:
Docentes: Que buscan incorporar herramientas de IA y Machine Learning (ML) en sus prácticas pedagógicas para mejorar la experiencia de enseñanza y aprendizaje.
Directores y Gestores Educativos: Que desean implementar soluciones innovadoras basadas en IA para optimizar la gestión y administración de instituciones educativas.
Especialistas en Tecnología Educativa: Que buscan profundizar en el conocimiento de la IA y su aplicación en el contexto educativo.
Investigadores en Educación: Que están interesados en explorar el impacto y las aplicaciones de la IA en el campo de la educación.
Directores del programa
Cristian Lara
Al finalizar este diplomado, no solo habrás adquirido conocimientos fundamentales en ciencia de datos y programación en Python, sino que también serás capaz de diseñar e implementar proyectos de integración de ML en contextos educativos reales, empoderándote como agente de cambio en el ámbito educativo.
Introducción a la ciencia de datos [12 horas]
Fundamentos de programación con Python [36 horas]
Fundamentos de Machine Learning [24 horas]
Metodologías para integración de Machine Learning en educación [24 horas]
Proyecto integración de Machine Learning en educación [24 horas]
Cristian Lara Valenzuela
Leonardo Hernández
Ingeniero Civil Informático UBB, Licenciado en Ciencias de la Ingeniería Informática, Magister en Dirección y Gestionar Escolar de Calidad UDD, MBA UDD. Con experiencia en Desarrollo de Sistemas Orientados a la Gestión, Planificación Estratégica (modelos de calidad y Balanced Score Card), Sistemas de Gestión de Calidad, Administrador del Sostenedor del Establecimiento Educacional Particular Subvencionado Corporación Educacional Marcela Paz Concepción, incluyendo gestión de proyectos de edificación. Director en asociación Gremial de Colegio Particulares Subvencionados RedCol Bio-Bio. Docencia en informática en instituciones de educación superior en temáticas de desarrollo de proyectos informáticos, análisis y diseño de orientado a objetos, programación orientada a objetos, java estándar y J2EE de aplicaciones de escritorio, web, backend, microservicios Spring boot, Servidores Linux, Datawarehousing, Bases de datos relacionales y multidimensionales, DataLake, Cubos OLAP, Big Data utilizando ecosistemas Hadoop, cloudera y servicios en nubes Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Platform(GCP), Business Inteligence. Certificación Microsoft AZ-900 Azure Fundamentals.
José Luis Carrasco Sáez
Investigador, académico, emprendedor y divulgador científico. Doctor en Educación, Magister en Informática Educativa y Gestión del Conocimiento, e Ingeniero Civil en Informática. Experiencia en docencia de pregrado y postgrado, jefatura de carreras, liderazgo de equipos multidisciplinarios, procesos de acreditación, gestión de carreras, proyectos de inversión público-privados, innovación curricular, gestión de la innovación y desarrollo de ecosistemas emprendedores para entornos vulnerables. Actualmente se desempeña como Académico del Departamento de Electrónica e Informática, en la Sede Concepción de la Universidad Técnica Federico Santa María. Además, forma parte del grupo de investigación DANAIR en el mismo Departamento, como responsable de la línea de informática educativa. También es profesor colaborador del Doctorado en Inteligencia Artificial (CRUCH Biobío-Ñuble).
Diego Espejo Alquinta
Ingeniero Civil Acústico de la Universidad Austral de Chile y MSc. en Informática en la misma institución. Ha participado en proyectos de investigación FONDECYT y FONDEF vinculados a desarrollos en redes neuronales artificiales en la preservación del paisaje sonoro, clasificación de fuentes sonoras ambientales y la estimación de magnitud y distancia de sismos. Investigador asociado de proyecto FOVI en la caracterización de tejidos para cirugías mínimamente invasivas a través de señales vibroacústicas. A su vez, ha colaborado en actividades de docencia en asignaturas de Procesamiento Digital de Señales, Acústica Computacional, Musisonología y Análisis de Vibraciones para la carrera de Ingeniería Civil Acústica. En la actualidad, se desempeña como Ingeniero de Investigación en el Laboratorio de Minería de Audios y Datos (AuMiLab) de la Universidad Austral de Chile. Sus áreas de especialización incluyen el procesamiento digital de señales, ciencia de datos, Machine Learning y, en particular, el Audio Machine Learning.
Diego Espejo Alquinta
Ingeniero Civil Acústico de la Universidad Austral de Chile y MSc. en Informática en la misma institución. Ha participado en proyectos de investigación FONDECYT y FONDEF vinculados a desarrollos en redes neuronales artificiales en la preservación del paisaje sonoro, clasificación de fuentes sonoras ambientales y la estimación de magnitud y distancia de sismos. Investigador asociado de proyecto FOVI en la caracterización de tejidos para cirugías mínimamente invasivas a través de señales vibroacústicas. A su vez, ha colaborado en actividades de docencia en asignaturas de Procesamiento Digital de Señales, Acústica Computacional, Musisonología y Análisis de Vibraciones para la carrera de Ingeniería Civil Acústica. En la actualidad, se desempeña como Ingeniero de Investigación en el Laboratorio de Minería de Audios y Datos (AuMiLab) de la Universidad Austral de Chile. Sus áreas de especialización incluyen el procesamiento digital de señales, ciencia de datos, Machine Learning y, en particular, el Audio Machine Learning.
Rhoddy Viveros Muñoz
Ingeniero Civil Eléctrico, Dr. en ingeniería de la RWTH Aachen University. Especialista en realidad virtual acústica e inteligencia artificial. Ha realizado estudios de postdoctorado en la Universidad de Cardiff, Reino Unido y en la Universidad Austral de Chile, aplicando aprendizaje de máquina a soluciones de ámbito audiológico. Sus áreas de investigación consideran la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo, la percepción de habla en ruido, la cognición auditiva, la modelización acústica y los mecanismos cerebrales de la percepción del habla. Actualmente se desempeña como Académico de la Universidad Técnica Federico Santa María, sede Concepción, siendo parte del claustro de profesores del programa de doctorado en Inteligencia Artificial de la región del Biobío.
* La Universidad se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa.
