Curso de Especialización en
Inteligencia Artificial para Ingeniería
Programa estructurado por niveles · Modalidad virtual · Certificación universitaria
Daniela Vargas
Investigadora en Inteligencia Artificial y Machine Learning en la Universidad Tecnológica de Delft (Países Bajos), con experiencia en el diseño, evaluación y despliegue de soluciones de IA aplicadas a contextos reales de ingeniería.
Su trabajo se centra en el uso responsable y eficiente de modelos de Machine Learning y Large Language Models (LLMs), abordando aspectos clave como productividad profesional, calidad de resultados, seguridad, ética, control de costos y verificación técnica. Cuenta con formación y experiencia en forense digital, IA aplicada y ingeniería de datos, integrando criterios académicos con necesidades reales de la industria.
Ha sido reconocida por Tata Consultancy Services (TCS) entre las 10 mejores programadoras de América, distinción que respalda su excelencia técnica y su impacto profesional en el ámbito tecnológico.
En este programa, la docente aporta una visión internacional, práctica y rigurosa, orientada a que los participantes desarrollen competencias aplicables, construyan prototipos funcionales y adopten buenas prácticas de implementación de IA en entornos de ingeniería y disciplinas afines.
PROGRAMA DE ESPECIALIZACIÓN
Inteligencia Artificial para Ingeniería
S/ 350.00
Opción en 3 cuotas disponibles
- Duración total: 14 semanas
- Carga académica: 140 horas certificadas
- Modalidad: Clases en vivo (docente internacional)
- Inicio: 26 de enero de 2026
- 40 sesiones en vivo
- 5 trabajos de aplicación práctica
- 1 mini-proyecto intermedio
- 1 proyecto final integrador
- Material de estudio y software
- Certificación universitaria
COMPETENCIAS QUE DESARROLLARÁS
COMPETENCIAS PROFESIONALES EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Al finalizar el programa, el participante será capaz de aplicar técnicas modernas de Inteligencia Artificial para analizar datos, automatizar procesos, diseñar prototipos funcionales y desplegar soluciones técnicas, integrando criterios de calidad, seguridad, ética y control de costos.
El enfoque del curso prioriza la productividad profesional, la toma de decisiones basada en evidencia y la implementación responsable de IA en contextos reales de ingeniería y disciplinas afines.
Lista de competencias específicas
- Analizar y preparar datos para problemas reales de ingeniería (clasificación, regresión, series de tiempo y anomalías).
- Utilizar Machine Learning e IA generativa con criterio técnico, entendiendo alcances, límites y riesgos.
- Diseñar flujos de automatización inteligente para documentos, procesos y reportes técnicos.
- Construir prototipos funcionales con LLMs, incluyendo prompting avanzado, RAG y uso de APIs.
- Evaluar modelos y soluciones considerando calidad, métricas, costos y desempeño.
- Aplicar principios de ética, privacidad, seguridad y verificación en sistemas de IA.
- Comunicar resultados técnicos de forma clara para entornos profesionales y organizacionales.
Competencias diseñadas
para ingeniería aplicada, no para demostraciones teóricas.