La Maestría en Machine Learning e Inteligencia Artificial es un programa avanzado diseñado para formar profesionales capaces de desarrollar, implementar y optimizar sistemas inteligentes en diversos ámbitos. A través de un enfoque teórico-práctico, los estudiantes adquieren conocimientos en algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y optimización de modelos, entre otros.

Este posgrado está dirigido a profesionales de disciplinas como ingeniería, ciencias computacionales, matemáticas y áreas afines que buscan profundizar en el análisis de datos y la automatización de procesos. Con aplicaciones en sectores como la salud, las finanzas, la industria y la educación, la maestría brinda herramientas para liderar proyectos innovadores, optimizar la toma de decisiones basada en datos y contribuir al desarrollo de soluciones tecnológicas de alto impacto.

Aprenderás a trabajar en R, Python, Matlab, Tensor Flow, Pyro, Google Cloud, Colab, Javascript, Apache, Pytorch, Scikit-learn, entre otros.

Colegio Universitario Científico de Datos “COCID” dispone de Clave de Centro de Trabajo 17PSU0206E ante la Secretaría de Educación del Estado de Morelos. Y dispone de Clave de Institución ante la Dirección General de Profesiones 170283.

La Maestría en Machine Learning e Inteligencia Artificial tiene RVOE 2025P04466 y Clave de Carrera ante DGP de la SEP actualmente en trámite. Aprobado en julio de 2025.

Al concluir tus estudios obtienes tu TÍTULO ELECTRÓNICO Y CÉDULA PROFESIONAL FEDERAL.

Lo que garantiza:

1. El ejercicio profesional legal en todo el territorio nacional.
2. La continuidad académica en programas de posgrado en cualquier institución del país.
3. la participación en concursos y convocatorias públicas que requieren cédula profesional válida.
4. El respaldo institucional ante organismos públicos y privados, tanto nacionales como internacionales.
5. Posibilidad de la apostilla del título para su uso legal y reconocimiento en el ámbito internacional.

Los egresados ​​de la Maestría en Machine Learning e Inteligencia Artificial cuentan con un amplio abanico de oportunidades laborales en sectores clave de la economía y la innovación tecnológica. 

Es una de las profesiones con mayor empleabilidad del mercado.

Se estima que el porcentaje de empleabilidad para profesionales de estos ámbitos en México supera el 70% en algunas áreas específicas y sectores como tecnología, finanzas, salud, entre otros.

Salidas profesionales:

• Científico/a de Datos (Data Scientist) – Analiza grandes volúmenes de datos, desarrolla modelos predictivos y optimiza procesos de toma de decisiones en empresas de tecnología, finanzas, salud y más.
• Ingeniero/a en Machine Learning – Diseña, implementa y mejora algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones en diversos sectores, como automatización industrial, asistentes virtuales y sistemas de recomendación.
• Especialista en Inteligencia Artificial – Desarrolla soluciones basadas en IA para reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y robótica.
• Desarrollador/a de Software con IA – Integra modelos de inteligencia artificial en aplicaciones, optimizando su desempeño en plataformas digitales, aplicaciones móviles y sistemas de automatización.
• Consultor/a en Inteligencia Artificial y Machine Learning – Asesora a empresas e instituciones en la implementación de estrategias de IA para mejorar la eficiencia operativa y la innovación en sus procesos.
• Investigador/a en Inteligencia Artificial – Contribuye al avance del conocimiento en universidades, centros de investigación y laboratorios especializados en IA y ciencias de la computación.
• Analista de Datos e Inteligencia de Negocios – Aplica técnicas de machine learning para extraer conocimientos estratégicos en la toma de decisiones empresariales.
• Ingeniero/a en Robótica e IA – Diseña sistemas inteligentes para robots y dispositivos autónomos en sectores como la fabricación, la salud y la movilidad.
• Arquitecto/a de Soluciones de IA en la Nube – Implementa modelos de IA en plataformas como AWS, Google Cloud o Azure, optimizando la escalabilidad y rendimiento de los sistemas inteligentes.
• Especialista en Ciberseguridad con IA – Aplica técnicas de inteligencia artificial para detectar y prevenir amenazas digitales en sistemas de información.

Gracias a la creciente demanda de profesionales en inteligencia artificial, los egresados ​​de esta maestría pueden desempeñarse en empresas tecnológicas, startups, bancos, hospitales, centros de investigación y organismos gubernamentales, contribuyendo al desarrollo y aplicación de soluciones innovadoras en un mundo cada vez más impulsado por la automatización y los datos.

Todo aquel licenciado de las áreas científico o humanístico prácticos y áreas científico o humanísticos básicos, licenciado en general y/o como opción a titulación con certificado total de estudios de licenciatura.*

Áreas científico o humanístico prácticos: relacionados con las ciencias , ingenierías, ambiental, química, biotecnología, bioquímica, eléctricas o electrónicas, de control o instrumentación de procesos, ecología, actuaría, sociología, economía, psicología, medicina, nutrición, telecomunicaciones, telemática, entre otros.

Áreas científico o humanístico básicos: ciencias biomédicas, biología, bioquímica, física, matemáticas, docencia, entre otras.

*Nota: para aquellos/as estudiantes que no tienen conocimientos en programación, se realiza un curso inductivo antes del día de comienzo de la maestría o en la primera semana de la misma.

Lograr la capacitación de profesionales en el diseño, desarrollo, implementación y gestión de soluciones avanzadas basadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial, con un enfoque integral que abarque desde la comprensión de los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica en contextos diversos buscando preparar a los estudiantes para abordar los desafíos tecnológicos más complejos, impulsando la innovación y la investigación científica en áreas clave de la inteligencia artificial.

1. Tener un alto grado de responsabilidad y dedicación para el estudio, reflexión y profundización en el conocimiento, para desarrollarse profesionalmente;
2. Compromiso académico para la generación y entendimiento de los nuevos conocimientos en investigación y análisis de datos; con el propósito permanente de lograr desarrollar estudios de vanguardia;
3. Dedicación de tiempo necesario para el trabajo independiente que le permita la revisión, estudio y análisis de diversas fuentes de investigación;
4. Vocación para llevar a cabo estudios con una debida profundización y especialización;
5. Alto compromiso para desempeñarse con calidad en el proceso de la enseñanza-aprendizaje;
6. Emplear recursos tecnológicos para la búsqueda de información y el proceso de enseñanza-aprendizaje;
7. Habilidades sociales que le permitan colaborar con otros en la realización de objetivos y metas comunes;
8. Demostrar una ética de trabajo académico basada en la honestidad, responsabilidad, disciplina y persistencia en el logro de objetivos académicos; y
9. Demostrar adaptación al cambio y tolerancia a la incertidumbre y frustración asociada con la realización de proyectos académicos.

El egresado de la Maestría en Machine Learning e Inteligencia Artificial será un profesional altamente calificado, con competencias técnicas, analíticas y éticas para liderar el desarrollo, implementación y gestión de soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial.

El maestro habrá desarrollado los siguientes objetivos particulares:

• • Diseñar algoritmos avanzados de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
  • Implementar modelos de inteligencia artificial en diferentes dominios, como visión por computador y procesamiento del lenguaje natural.
  • Analizar grandes volúmenes de datos utilizando técnicas de minería de datos y aprendizaje profundo.
  • Demostrar el rendimiento de modelos mediante ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
  • Aplicar redes neuronales profundas para la clasificación, predicción y generación de datos.
  • Desarrollar sistemas autónomos basados en inteligencia artificial para toma de decisiones en tiempo real.
  • Evaluar la efectividad de modelos de aprendizaje mediante métricas estándar de desempeño.
  • Integrar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo en proyectos prácticos.
  • Desarrollar enfoques bioinspirados para la resolución de problemas complejos.
  • Diseñar sistemas éticos y responsables en el uso de inteligencia artificial.