La Universidad de Guanajuato y la Universidad Nacional Autónoma de México ofrecen de forma conjunta el

DIPLOMADO EN LÍNEA

Inteligencia Artificial Aplicada a las

Ciencias Económico-Administrativas

Dirigido a las personas interesadas en desarrollar competencias técnicas y estratégicas para identificar, diseñar e implementar soluciones basadas en Inteligencia Artificial en el ámbito de las ciencias económico-administrativas, a través de la implementación de herramientas, con el fin de promover la toma de decisiones informadas, optimizar el proceso organizacional y la innovación empresarial desde un enfoque ético y sostenible.

Virtual con actividades síncronas y asíncronas		PÚBLICO EN GENERAL $22,560
240 horas 120 horas síncronas		EGRESADOS UG $20,500
120 horas de trabajo autónomo		COMUNIDAD UG $18,025

Formación académica o experiencia en ciencias económico-administrativas, tecnología, ingeniería o áreas afines, con bases en matemáticas, estadísticas y análisis de datos.
Conocimientos básicos de informática o disposición para aprender habilidades técnicas.
Interés en la aplicación de soluciones tecnológicas innovadoras en el ámbito empresarial y administrativo.
Manejo de inglés técnico para la comprensión de documentación y herramientas de IA (deseable)

Diplomado Inteligencia Artificial Aplicada a las Ciencias Económico-Administrativas

Al concluir el diplomado, las personas participantes estarán preparadas para liderar iniciativas de IA en sus organizaciones, aportando valor a través de soluciones tecnológicas eficientes, éticas y sostenibles, contribuyendo al desarrollo económico y social de la región y del país.

Habilidades: Programación en Python, análisis de datos, desarrollo de modelos predictivos, implementación de proyectos de IA y evaluación de modelos.
Aptitudes: Capacidad analítica, pensamiento crítico, resolución de problemas y gestión de proyectos tecnológicos.
Actitudes: Compromiso con la innovación, responsabilidad ética en el uso de IA, disposición para el aprendizaje continuo y colaboración efectiva en equipos multidisciplinarios.