Objetivo del Programa:

• Curso Data Science: Comprender cómo el análisis y visualización de datos mediante el uso de bibliotecas, permite la extracción y predicción de patrones en la data que permite tomar decisiones en tiempo real.
• Curso Machine Learning: Conocer y aplicar los conceptos básicos del aprendizaje automático a través de diversos escenarios de resolución de problemas, la definición conceptual y los algoritmos más populares para construir modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Curso Deep Learning: Comprender el alcance Deep Learning y cómo las nuevas arquitecturas de redes neuronales artificiales han revolucionado la IA. Seleccionando y aplicando herramientas, técnicas y recursos cloud para entrenar algoritmos y modelos que den solución a problemas complejos.
• Módulo Business Applications: El módulo Business Aplications, busca integrar todos los aprendizajes de inteligencia artificial en desarrollos de plataformas cloud ya empaquetados y listos para ser utilizados a partir de la comprensión de los datos y caso de uso de cada uno de los participantes, analizando sus potencialidades y capacidad de despliegue rápido.
• Módulo Project Innovation: Generar propuestas de solución innovadoras a problemas y oportunidades de mercado, mediante la ideación, prototipaje y validación de nuevos productos y servicios basadas en inteligencia artificial.

Resultados esperados del Programa:

• Al finalizar con éxito el Curso o Programa, los estudiantes deberán ser capaces de Codificar, analizar y visualizar los datos, utilizando herramientas y bibliotecas que permitan encontrar patrones y predecir tendencias futuras a partir de ellos.
• Codificar, analizar y visualizar los datos, utilizando herramientas y bibliotecas que permitan encontrar patrones y predecir tendencias futuras a partir de ellos.
• Aplicar los conceptos básicos del aprendizaje automático a través de diversos escenarios de resolución de problemas, la definición conceptual y los algoritmos más populares para construir modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Explicar los fundamentos del Deep Learning y sus aplicaciones. Habilidad para seleccionar y aplicar herramientas, técnicas y recursos cloud para entrenar algoritmos y modelos que den solución a problemas complejos.
• Implementar soluciones de inteligencia artificial empaquetadas en plataformas cloud, que permitan generar flujos de información, almacenar, procesar y desplegar datos en la nube para su visualización y toma de decisiones.
• Identificar problemas y oportunidades de mercado que puedan ser abordados mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial. Habilidad para generar ideas innovadoras y creativas para nuevos productos y servicios que aprovechen las capacidades de la inteligencia artificial. Competencia en la aplicación de técnicas de ideación para desarrollar conceptos sólidos de productos y servicios basados en inteligencia artificial

Módulos:

• Módulo I: Curso Data Science.
• Módulo II: Curso Machine Learning.
• Módulo III: Curso Deep Learning.
• Módulo IV: Business Applications.
• Módulo V: Project Innovation.

Ania L. Cravero L.

• Doctora en Ciencias de la Computación y Sistemas Informáticos.
• Académica del Departamento de Ciencias de la Ingeniería en la Universidad de La Frontera (UFRO).
• Especialista en Inteligencia de Negocios, Big Data, Gobernanza de Datos e Ingeniería de Datos, combinando investigación aplicada con el desarrollo de soluciones innovadoras en gestión y análisis de datos.
• Ha sido Directora del Nodo de Innovación y Transferencia Tecnológica (I+T).
• Desde octubre de 2024, es Presidenta de la Sociedad Chilena de Ciencias de la Computación (SCCC), promoviendo la colaboración entre investigadores, profesionales y estudiantes en el ámbito de la informática y las tecnologías de la información en Chile.

Ricardo A. Gacitúa B.

• Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Lancaster, Reino Unido.
• Académico en la Universidad de La Frontera (UFRO) con trayectoria en procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje de ontologías, minería
  de texto e informática semántica.
• Ha sido conferencista en congresos internacionales y profesor invitado en
  programas doctorales en Colombia y Chile.
• Destacado como Chief Information Officer (CIO) y Gerente General de R&G Consultoría, liderando proyectos tecnológicos en América Latina.
• Galardonado con el premio ORSAS en el Reino Unido por su excelencia académica.

Julio E. Fenner L.

• Doktor der Naturwissenschaften (Alemania), Ingeniero Civil Matemático por la Universidad de Chile.
• Profesor Titular del Departamento de Ciencias de la Computación e Informática en la Universidad de La Frontera (UFRO).
• Coordinador del CyberSecurity WorkGroup (CySec) en el Centro de Modelación y Computación Científica (CMCC).
• Miembro del Comité de Ética Científica de UFRO, y del Foro de Ciberseguridad del Senado de Chile, asimismo miembro fundador del Observatorio de Innovación Digital y Cambio Social del Instituto IDEAUFRO y miembro del Directorio de la Red Nacional de Investigación y Educación de Chile REUNA.
• Ha sido consultor en modelamiento y computación científica para OPS e ISP Chile, y profesor visitante en Alemania, Austria y Francia. Especialista en Sistemas Dinámicos, Criptografía, Computación Segura Multi-Partes y
  Modelado Matemático.

Oscar L. Ancán B.

• Doctorando de la Universidad de Alicante, España y Magíster en Informática (UFRO), con especialización en Ingeniería de Software. Cuenta con amplia experiencia en el diseño interno de software de alta demanda,
  aplicado a diversos entornos productivos. Sus principales líneas de investigación incluyen Mantenimiento de Software, Arquitectura de Software y Sistemas Inteligentes.
• Actualmente, imparte asignaturas vinculadas a Ingeniería de Software en pregrado y postgrado.
• Adicionalmente, ha participado en múltiples proyectos en los sectores público y privado, abordando desde el desarrollo de soluciones orientadas a políticas públicas hasta la creación de productos tecnológicos a medida para el ámbito empresarial.

Juan M. Lagos O.

• Ingeniero Civil en Informática (UCT), Magíster en Ingeniería Informática (UFRO) y Diplomado en Inteligencia Artificial (iDEAUFRO).
• Académico del Departamento de Ciencias de la Computación e Informática en la Universidad de La Frontera (UFRO).
• Con experiencia en el sector bancario y retail en el área de datos, actualmente dicta asignaturas relacionadas con software y gestión de datos. Sus líneas de investigación incluyen Ingeniería de Datos, Inteligencia de Negocios, Big Data y Data Lake.

Fabiola N. Vásquez M.

• Ingeniera Civil Industrial con mención en Agroindustria (UFRO) y postítulo en Innovación y Transferencia Tecnológica en Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit, Alemania.
• Ha realizado estudios en Estados Unidos y Europa en propiedad intelectual e innovación. Candidata a Doctora en Comunicación por UFRO, Universidad Austral de Chile y Universidad de La Sapienza, Italia.
• Directora del Instituto de Innovación y Emprendimiento de La Araucanía
  (iDEAUFRO) y Directora del Observatorio de Innovación Digital y Cambio Social, un espacio interdisciplinario cuyo enfoque de investigación abarca una amplia variedad de áreas, incluyendo el uso de la inteligencia
  artificial, las normativas relacionadas con herramientas digitales, la innovación social y los cambios sociales, analizados desde diversas disciplinas.

Pedro P. Irarrázabal P.

• Ingeniero Civil Industrial con mención en Informática (UFRO)
• Minor en Emprendimiento y cuenta con un Diplomado en Inteligencia Artificial iDEAUFRO.
• Docente en la UFRO, impartiendo cursos de Programación en Java y Python, así como Marketing Digital.
• Empresario en Negocios Digitales y Producción Audiovisual con su
  empresa Nuvem Services. Sus principales líneas de trabajo incluyen Producción Audiovisual, Branding, Marketing Digital e Industrias Creativas.