¿Por qué estudiar esta Diplomatura?

Si deseas convertirte en un especialista en IA, este diplomado compacto te permitirá hacerlo en solo 6 meses. En la PUCP encontrarás un equipo de expertos en IA muy reconocidos en el medio científico, con quienes serás capacitado en los fundamentos del aprendizaje profundo, comprenderás cómo construir redes neuronales y aprenderás a liderar proyectos exitosos de Machine Learning. No sólo dominarás la teoría, sino que también verás cómo se aplica en la industria desarrollando todas estas ideas en Python, Tensor Flow y Pytorch.

¿Qué lograré con esta Diplomatura?

  • Dominar las principales herramientas de Python y código abierto que son necesarias para el análisis y pre-procesamiento de datos.
  • Comprender de forma activa (code developing) los conceptos fundamentales que le permitan iniciarse en el mundo de la Ciencia de Datos.
  • Analizar y visualizar conjuntos de datos y herramientas de software que buscan presentar la información de manera gráfica.
  • Preparar datos y mapear las relaciones entre personas, artefactos e ideas en entornos de aprendizaje, a través del análisis de redes sociales (SNA).
  • Usar los frameworks para manipular, analizar y visualizar datos de red.
  • Usar la inteligencia artificial en aplicaciones de gaming y la construcción de juegos, una de las áreas en las que mayor aplicaciones de IA se desarrollan.
  • Desarrollar bots conversacionales por voz.
  • Profesionales y jóvenes graduados interesados en comprender los fundamentos y técnicas de la Inteligencia Artificial y el machine learning para implementar soluciones inteligentes que otorguen valor agregado a sus productos computacionales.
  • Jóvenes graduados en computación e informática, ingeniería, estadística, física y afines; o profesionales con experiencia en el desarrollo de software.
  • Cualquier especialista cuyo trabajo interactúe con el análisis de datos y quiera aprender conceptos clave, formulaciones algorítmicas y aplicaciones prácticas de lo que es posible con inteligencia artificial y machine learning.

Módulo 1:

  1. Python para Ciencia de Datos
  2. Fundamentos de Aprendizaje de Máquina
  3. Visualización de datos

Módulo2:

  1. Análisis de Sentimiento en Redes Sociales
  2. Desarrollo en Aplicaciones con Visión Artificial
  3. Inteligencia Artificial para juegos

Módulo 3:

  1. Redes neuronales para el Análisis de Series Temporales
  2. Optimización industrial con Computación Bioinspirada
  3. Diseño de Chatbots Conversacional

Rodrigo R. Maldonado

Sr. Data Scientist en Wildom

Magíster en Informática con mención en Ciencias de la Computación. Especialista en ingeniería de datos, machine learning y NLP.

Ana Paula Galarreta

Licenciada en Física y Magíster en Informática con mención en Ciencias de la Computación por la PUCP

Co-investigadora (IA-PUCP), Profesora a tiempo parcial del departamento de Ciencias, Magíster en Informática con mención en Ciencias de la Computación, Lic. en Física y Lic. en Educación. Especialista en minería de datos y procesamiento de lenguaje natural.

Erasmo Gómez

Magíster en Informática con mención en Ciencias de la Computación (PUCP)

Senior research programmer en Wolfram Research. Especialista en Natural Language Processing. Investigador PUCP sobre la preservación de lenguas de escasos recursos (amazónicas). Docente de pregrado en la PUCP y de diplomados en Inteligencia Artificial PUCP.

Edwin Rafael Villanueva

Doctor en Ciencias y Máster en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Sao Paulo-Brasil

Experiencia en los sectores de telecomunicaciones y desarrollo de software. Participó en calidad de investigador pos-doctoral en Brasil (Instituto de Ciencias Matemáticas y de Computación – Universidad de Sao Paulo) y Alemania (Universität Regensburg). Desde el 2017. Docente e Investigador Principal en la Pontificia Universidad Católica del Perú.


Anali Jesus Alfaro

Magíster en Ciencias de la Ingeniería con mención en Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile

Más de 3 años de experiencia diseñando modelos de Machine Learning para la predicción de comportamiento de usuarios. Docente en la Diplomatura de Especialización en Data Analytics y la Diplomatura de Especialización en Desarrollo de Aplicaciones con Inteligencia Artificial.

Pablo Fonseca

Magister en Ciencia de la Computación de la Universidad Estadual de Campinas (Brasil).

Fue investigador visitante en la Universidad de Montreal, Laboratorio de Inteligencia Artificial (MILA). Actual coordinador de la especialidad de Ing. Informática de la UPCH.


Precio regular: S/ 9 000

Descuentos especiales:

  • Pago al contado:   S/ 8 550 (hasta el 19 de enero)
  • Pago con financiamiento: S/ 8 820 (hasta el 26 de enero)
  • Pago con financiamiento: S/ 9 000 (hasta el 02 de febrero)

El financiamiento se completa en 6 letras y la fecha de vencimiento inicia el 30 de marzo..

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