Ir al contenido principal

Carnegie Mellon lanza la primera licenciatura en Inteligencia Artificial y La Universidad de Waterloo

Robot en procesos de inteligencia artificial
El incesante progreso de la Inteligencia Artificial, además de la creciente demanda de especialistas en este campo de estudio, impulsaron a Carnegie Mellon a desarrollar su primera licenciatura en IA.
Foto: Bigstock.com
Reconocida como una de las mejores facultades de Ciencias de la Computación y pionera del estudio en Inteligencia Artificial (IA), la Universidad de Carnegie Mellon lanzó la primera licenciatura en IA de Estados Unidos.
El progreso incesante de esta tecnología, además de la constante demanda de especialistas en este campo de estudio, impulsaron a Carnegie Mellon a desarrollar su primer programa educativo de Inteligencia Artificial.
El objetivo de esta licenciatura es dotar a los estudiantes de bases interdisciplinarias con asignaturas como Matemáticas, Estadística, Probabilidad y Ciencias de la Computación, para después abordar temas complejos de Modelación ComputacionalAprendizaje Profundo, Robótica, Machine Learning Cálculo Simbólico.  Por otro lado, el programa de Carnegie Mellon hace énfasis en la responsabilidad social y la ética del uso de la IA, con cursos dedicados a explorar aplicaciones de esta tecnología en educación, transporte y salud.
A grandes rasgos, este programa educativo dará a sus estudiantes las herramientas necesarias para analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para tomar decisiones procesables.
Reid Simmons, director de este programa educativo, afirma que esta licenciatura empleará el rigor académico y calidad que distinguen a Carnegie Mellon, con el fin de diferenciarla de cursos de IA ofrecidos por otras instituciones o plataformas online.
Laboratorio de inteligencia artificial y automatización
Este labratorio comenzará a desarrollar investigación en aprendizaje estadístico,deep learning, teoría de juegos y ciencia de datos.
Foto: Bigstock
Muchas universidades alrededor del mundo están tomando en serio el desafío educativo que impone la automatización. Instituciones como el MIT Stanford ya cuentan con laboratorios especializados en inteligencia artificial (IA), plataformas online como Udacity han lanzado escuelas dedicadas a la enseñanza de IA y gigantes tecnológicos como Google, con su iniciativa Learn with Google AI, han comenzado a diseminar cursos gratuitos en temas como machine learning.
La Universidad de Waterloo se suma a esta iniciativa educativa con el lanzamiento del Artificial Intelligent Institute. Un laboratorio conformado por investigadores apoyado por empresas como General Motors Canada, Huawei Technologies Co y Shopify, que tienen como fin preparar a Canadá ante los retos de la automatización.
“El lanzamiento de Waterloo AI mejora el liderazgo de Canadá en IA fundacional y operacional, ya que reúne a investigadores de renombre mundial con la industria para acelerar la innovación y prepararse para futuras disrupciones.”
— Feridun Hamdullahpur. Presidente y Vicerrector de la Universidad de Waterloo.
Este instituto comenzará a desarrollar investigación en áreas como aprendizaje estadístico, deep learning, teoría de juegos y ciencia de datos, para ofrecer soluciones escalables en aplicaciones destinadas al sector salud, protección ambiental, planeación urbana, manufactura, sistemas autónomos e interacción entre humanos y máquinas.
Por otra parte, autoridades gubernamentales esperan que el desarrollo de investigación y desarrollo de tecnología en inteligencia artificial atraigan a Canadá talento e inversión extranjera.
El desarrollo de centros de investigación de inteligencia artificial en universidades latinoamericanas, puede apoyar significativamente a que los países de la zona se adapten con eficacia a los cambios tecnológicos que se avecinan.



Comentarios

Entradas populares de este blog

Casos de Aplicación de Lean Startup en el Perú

Casos de Aplicación de Lean Startup en el Perú 1. Introducción: Lean Startup y su Relevancia en el Perú 1.1 Definiendo la Metodología Lean Startup: La metodología Lean Startup, popularizada por Eric Ries, se presenta como un enfoque científico para la creación y gestión de startups, buscando llevar un producto deseado a los clientes de manera más rápida. Sus conceptos centrales giran en torno a la construcción de un Producto Mínimo Viable (MVP), un prototipo con las funcionalidades esenciales para probar hipótesis de negocio con el mínimo esfuerzo. Este MVP se somete a un ciclo iterativo conocido como el bucle Build-Measure-Learn, donde las ideas se transforman en productos, se mide la respuesta del cliente a través de retroalimentación cualitativa y datos cuantitativos, y se aprende de esta interacción para decidir si se debe pivotar o perseverar. La metodología enfatiza la importancia de la retroalimentación del cliente por encima de la intuición y la flexibilidad por encima de l...

Business Model Canvas: Segmento de Clientes Cineplanet

👦Segmento de Clientes en el Business Model Canvas: Caso Cineplanet 🌎 El Business Model Canvas es una herramienta estratégica utilizada por empresas para diseñar, analizar y mejorar su modelo de negocio. Dentro de sus nueve bloques, el Segmento de Clientes es fundamental, ya que define quiénes son los consumidores objetivo y cómo la empresa se adapta a sus necesidades . 🌟 Definición del Segmento de Clientes El Segmento de Clientes se refiere a los distintos grupos de personas o empresas a los que una organización dirige su propuesta de valor. Estos segmentos pueden dividirse según características demográficas, comportamientos y necesidades específicas. Tipos de Segmentos de Clientes Algunas categorías comunes incluyen: Mercado Masivo: Dirigido a un amplio grupo de consumidores con necesidades similares. Nichos de Mercado: Atendiendo a un público específico con necesidades particulares. Segmentado: Diferenciando segmentos dentro de un mismo mercado según edad, ingresos u otros f...

Emprendimiento Tecnológico: Identificación de Oportunidades

🌐 Oportunidades de Emprendimiento Tecnológico Basadas en Tendencias Emergentes (2025) 🚀 Introducción: ¿Por qué es clave identificar oportunidades tecnológicas hoy? Vivimos en un entorno donde la tecnología evoluciona a un ritmo exponencial. Esta realidad ha hecho que los modelos de negocio tradicionales se transformen radicalmente y ha generado un ecosistema ideal para los emprendedores con visión estratégica. Identificar oportunidades de emprendimiento tecnológico no es solo una actividad deseable, sino una necesidad competitiva para quienes desean crear valor sostenible en mercados locales y globales. En este contexto, emprender con base tecnológica implica: Aprovechar tecnologías emergentes para resolver problemas reales. Detectar brechas de mercado antes que la competencia. Validar y escalar soluciones con alto potencial de impacto. 🔍 Principales Tendencias Tecnológicas Emergentes (2022 - 2025) A continuación, se analizan las tecnologías emergentes más influyentes en lo...