MAGÍSTER EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El Magíster en Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción es un programa 100% virtual, de carácter profesional y horario vespertino, diseñado para formar especialistas capaces de aplicar soluciones de inteligencia artificial a desafíos reales en distintos ámbitos laborales. Su enfoque interdisciplinario permite que profesionales de diversas áreas del conocimiento desarrollen competencias para implementar tecnologías de IA, sin importar su ubicación geográfica ni su disciplina de origen.

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Tipo

Magister

Carácter

Profesional

Campus

Concepción

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Perfecciónate con un postgrado respaldado por tradición y excelencia

La excelencia académica que caracteriza a la Universidad de Concepción permite la formación de profesionales altamente calificados en diversas áreas disciplinares.

2 lugar

en Universidades Nacionales
Nature Index (2025)

3 lugar

en Universidades Chilenas
QS World University Ranking Latin America

11 lugar

en Universidades
QS World University Ranking LA

Perfil de graduación

¿Qué lograrás?

Quienes se gradúen de este programa estarán capacitados para enfrentar los desafíos actuales del entorno profesional.

Perfil del Graduado/a

Los(as) graduados(as) del Programa son profesionales que dominan competencias, conocimientos y técnicas avanzadas en inteligencia artificial (IA), los aplican en una amplia variedad de dominios. Se relacionan de forma efectiva con especialistas de otras disciplinas, colaborando en contextos que exigen soluciones desde un enfoque interdisciplinario. En su quehacer, integran consideraciones éticas y son capaces de evaluar las implicancias económicas, sociales y ambientales de sus decisiones, promoviendo un uso responsable y sostenible de las tecnologías de IA.

Objetivos Específicos

Formar graduados capaces de identificar problemas y oportunidades en organizaciones para generar soluciones en su ámbito de desempeño mediante la aplicación y evaluación de métodos de inteligencia artificial e innovación tecnológica en organizaciones, empresas y emprendimientos.
Desarrollar capacidades de innovación y emprendimiento para habilitar a los graduados para formular y liderar propuestas en la aplicación de la Inteligencia Artificial en diversas disciplinas y rubros con alto potencial de impacto en la sociedad y la economía.
Contribuir al uso ético y responsable de la IA para el apoyo a la toma de decisiones en organizaciones y empresas a nivel nacional e internacional.

Requisitos de Admisión

Los requisitos de admisión para el Magíster en Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción han sido definidos en coherencia con la normativa institucional y el perfil del postulante establecido, asegurando que los postulantes cuenten con la preparación necesaria para enfrentar los desafíos del Programa (Anexo 1). A continuación, se detallan los requisitos de postulación:

a. Título profesional o grado de licenciatura: Los(as) postulantes deberán poseer un título profesional o contar con un grado de licenciatura, pudiendo provenir de cualquier área de las ciencias, humanidades o artes. Se solicitará copia legalizada del título profesional o certificado de grado de licenciatura.
b. Carta de motivación: El(la) postulante deberá presentar una carta en la que explique su interés por la inteligencia artificial, sus objetivos profesionales y la forma en que espera que el Programa contribuya a alcanzarlos. Este antecedente permitirá evaluar la coherencia entre sus expectativas y los objetivos del Programa.
c. Certificado de nacimiento del postulante: Se deberá adjuntar un certificado de nacimiento vigente, emitido por el organismo competente, con el propósito de acreditar la identidad y antecedentes personales del(de la) postulante.
d. Currículum Vitae actualizado: Se deberá adjuntar un CV actualizado que describa la trayectoria académica y/o profesional del(de la) postulante, destacando experiencia laboral, formación académica y antecedentes relevantes que respalden su postulación al Programa.
e. Certificado de afiliación a un seguro de salud válido en Chile: El(la) postulante deberá presentar un certificado que acredite su afiliación a un sistema de salud vigente y válido en Chile, ya sea público o privado, o un seguro equivalente en el caso de postulantes extranjeros(as).
f. Certificado de notas de pregrado: El(la) postulante deberá proporcionar un certificado de notas que refleje su rendimiento académico en la formación previa de pregrado o licenciatura.
g. Cartas de recomendación: Se requerirán dos cartas de recomendación emitidas por personas que conozcan el desempeño académico o profesional del(de la) postulante, preferentemente académicos(as) o profesionales de áreas afines, quienes puedan respaldar su capacidad para cursar estudios de magíster.
h. Certificado de conocimientos de inglés técnico (opcional): Si bien no constituye un requisito obligatorio, se recomienda adjuntar un certificado que acredite manejo intermedio de inglés técnico, considerando que parte relevante del material de estudio y la bibliografía del Programa se encuentra en este idioma.
i. Certificado de conocimientos en programación (opcional): Aunque los conocimientos en programación serán evaluados principalmente en la entrevista, el(la) postulante podrá incluir certificaciones que acrediten su manejo de lenguajes como Python, R u otros utilizados en inteligencia artificial.
j. Fotocopia de cédula de identidad o pasaporte: Se deberá adjuntar copia de la cédula de identidad, en el caso de postulantes chilenos(as), o del pasaporte, en el caso de postulantes extranjeros(as), con el fin de verificar su identidad.
k. Documentación de postulantes extranjeros(as): En el caso de postulantes extranjeros(as), los documentos señalados en las letras a) y f) deberán presentarse apostillados o, en su defecto, debidamente legalizados en el consulado chileno del país de origen, según corresponda.

Plan de estudios

Malla curricular

Listado de asignaturas del plan de estudios.

Básica

Introducción a la inteligencia artificial
2 créditos
Esta asignatura introductoria entrega a los (as) estudiantes una revisión de qué es y cómo se aplican sistemas de Inteligencia Artificial. Se presentan las diferentes definiciones de IA y sus alcances, las grandes áreas de desarrollo de la inteligencia artificial, y cómo se han utilizado para resolver problemas de diversa naturaleza y a diversa escala. Se describirá un modelo comúnmente usado en IA para resolver problemas: el de agente inteligente, y cómo, dependiendo de sus capacidades y la información disponible, puede utilizar una de varias estrategias para resolver problemas complejos. A continuación, se describirán dos áreas de inteligencia artificial que permiten a los estudiantes tener una comprensión más transversal de estas tecnologías: búsqueda en espacios de estado y cómo es posible representar el conocimiento de manera computacional, e inferir nuevo conocimiento. Finalmente, se hará una revisión de conceptos de estadística y probabilidades, esencial para una comprensión más profunda de varios métodos a tratar durante las asignaturas del magíster.
Fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial
2 créditos
En esta asignatura los(as) estudiantes aprenderán los fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial incluyendo algebra lineal, geometría analítica, descomposición matricial, cálculo vectorial, probabilidad y distribución, optimización, y aplicación a problemas reales.
Programación para inteligencia artificial
2 créditos
Esta asignatura está orientada al desarrollo de habilidades básicas en programación y la formación de competencias básicas para la solución de problemas de naturaleza algorítmica elemental.
Emprendimiento tecnológico
2 créditos
Esta asignatura proporciona herramientas y técnicas para que los (as) estudiantes sean capaces de crear propuestas de servicios y negocios manifestadas a través de iniciativas de negocios. La asignatura se divide en tres etapas: Conceptos de Negocios, Modelo de Negocios e Inicio del Negocio, donde los (as) estudiantes podrán trabajar ofertas de valor, desde idea a concepto y negocio, ajustar las piezas y engranajes que lo conformen, y planificar el ingreso a mercado. Los contenidos de estas etapas brindan herramientas del mundo de la gestión y los negocios, aplicables tanto en el mundo del emprendimiento como dentro de diversas organizaciones e instituciones (como universidades, instituciones públicas, ONGs, entre otros). De manera particular, esta asignatura conecta con la inteligencia artificial en que el desarrollo de iniciativas, proyectos y emprendimientos tecnológicos basados en la explotación de datos requiere que seamos capaces de definir conceptos de negocios claros, modelo de negocios pertinentes y etapas concretas para establecer un negocio.
Machine learning
2 créditos
Esta asignatura está orientada al aprendizaje de conceptos y herramientas de aprendizaje automático que permiten a un sistema inteligente aprender a optimizar su desempeño, a partir de los datos (entregados o generados por el mismo sistema). Los conceptos a revisar se agrupan en tres categorías: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Además, dichas categorías se asocian a diversos tipos de problemas de acuerdo a su aplicabilidad.
Deep learning
2 créditos
En esta asignatura teórico-práctica los(as) estudiantes aprenderán los fundamentos de deep learning incluyendo introducción a Deep Learning, ¿Cómo puedo entrenar un modelo de Deep Learning?, Deep Learning para datos tabulares, Deep learning para datos espaciales, Deep Learning para datos secuenciales, e Introducción a Generative Deep Learning.
Optimización
2 créditos
En esta asignatura se revisan conceptos relacionados con el amplio mundo de la optimización, con especial énfasis en sus aspectos computacionales y su relación con la inteligencia artificial
Procesamiento del lenguaje natural
2 créditos
Esta asignatura está orientada a presentar los fundamentos y técnicas para el análisis automatizado de texto, desde una perspectiva aplicada. Para esto, se establecerán los conceptos básicos para automatizar la comprensión de texto. Se revisarán algunas de las técnicas de limpieza de documentos, modelos de representación y métodos para el análisis de textos que permitan extraer información relevante a partir de los documentos.
Ingeniería del conocimiento
2 créditos
Es una asignatura que busca que el alumno aprenda a diseñar y desarrollar Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC). Para esto se conocen metodologías actuales como CommonKADS, se aprende a adquirir y modelar el conocimiento de un dominio específico, para luego implementar un sistema a través de lenguajes y herramientas apropiadas que permitan integrar distintas técnicas de Inteligencia Artificial.
Análisis de series de tiempo
2 créditos
Esta asignatura está orientada a introducir las series de tiempo como otro tipo de datos relevante con sus características que la diferencian de datos usualmente trabajados (tabulares, imágenes, etc.). Las series de tiempo constituyen una parte importante de los datos que son generados en el día a día, incluyendo fuentes variadas como información climática, sensores, información de usuarios en el tiempo, etc. Esta asignatura introducirá los conceptos básicos para explorar series de tiempo y elaborar modelos predictivos que exploten la estructura presente en estos datos.
Computer vision
2 créditos
En esta asignatura obligatoria los(as) estudiantes aprenderán herramientas básicas de visión computacional incluyendo el manejo de imágenes, inferencia con modelos de aprendizaje automático, redes neuronales, visualización e interpretación de resultados.
Innovación en ciencia de datos e inteligencia artificial
2 créditos
Esta asignatura está orientada a entregar herramientas y técnicas para reconocer innovación en ciencia de datos e inteligencia artificial (IA). Comienza con la revisión de las principales tendencias en ciencia de datos e IA, mostrando formas, usos, nueva tecnología, productos y servicios innovadores y la evolución de las empresas o instituciones en la adopción. Luego, hace revisión de metodologías de innovación de valor y/o ‘océanos azules’, para desde las segmentaciones de clientes ir creando nuevos productos y servicios. Finalmente se hace revisión de un plano de redes que permite identificar puntos relevantes del mapa –mundial y local- en innovación de datos. La asignatura se presenta como un nexo entre la técnica y actualidad de la ciencia de datos e IA y las formas de trabajo para crear innovaciones tanto en organizaciones (como universidades, instituciones públicas u ONGs) como en empresas. Tiene el rol de ubicar en un “norte” a los estudiantes, de forma de impartirles una visión que les permita crear nuevas realidades con las herramientas otorgadas.
Modelos gráficos probabilísticos
2 créditos
Esta asignatura está enfocada en los métodos probabilísticos de análisis de datos. La asignatura proporciona conocimientos avanzados en el área de ciencia de datos y teoría de la probabilidad, en el análisis estadístico de datos masivos y en el aprendizaje computacional.
Business intelligence
2 créditos
Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios es el conjunto de conceptos, tecnologías, metodologías, procesos y estrategias, que ayudan a recoger datos, transformarlos en información y conocimiento para apoyar los procesos de toma de decisiones y hacer las recomendaciones estratégicas que puedan aportar una ventaja competitiva tanto en organizaciones (como universidades, instituciones públicas u ONGs) como en empresas. Los profesionales con competencias en BI serán los responsables de encontrar valor en todos los datos recogidos por una empresa y ofrecer compresión en su aplicación. En tal sentido, esta asignatura se orienta a lograr que los alumnos sean capaces de manejar diversos tópicos asociados al BI que le permitan conocer y comprender las necesidades y oportunidades de mejora haciendo uso del tratamiento de datos, asumiendo un rol clave en la construcción del futuro de una organización. Dicho conocimiento les permitirá gestionar los aspectos cruciales que intervienen en las etapas de incorporación de la inteligencia de negocios en una organización
Modelado de sistemas multiagente
2 créditos
Esta asignatura electiva teórico-práctica está orientada a introducir a los estudiantes en las técnicas de modelamiento y programación de sistemas multiagentes. En esta, los alumnos deberán conocer los beneficios de este enfoque de desarrollo para el estudio y comprensión de sistemas complejos mediante la realización de simulaciones, como también para la solución de problemas de ingeniería.
Sistemas adaptativos
2 créditos
La inteligencia artificial presenta alternativas a la clásica solución algorítmica de problemas a través de ideas inspiradas en mecanismos biológicos como la evolución natural y el comportamiento colaborativo de organismos sociales, lo cual entrega una gran posibilidad de técnicas metaheurísticas para la resolución de diversos problemas de ingeniería. En esta asignatura se revisan los elementos fundamentales de heurísticas y metaheurísticas con énfasis en las bioinspiradas y en las posibilidades de hibridación existentes entre estos enfoques algorítmicos.
Proyecto integrado
2 créditos
Esta asignatura está orientada a integrar y aplicar los resultados de aprendizaje logrados en el ámbito de inteligencia artificial, mediante el abordaje de desafíos reales de innovación tecnológica. Además de ser una oportunidad de puesta en práctica de los conocimientos entregados instanciados en un proyecto real, los resultados del trabajo en esta asignatura pueden contribuir a formar la base para la especificación del proyecto final del Programa de Magíster.
Seguridad, aspectos legales y éticos de la inteligencia artificial
2 créditos
La presente asignatura se orienta a la comprensión de la relevancia, impacto y complejidad que tiene la seguridad en el manejo de datos, tanto en organizaciones (como universidades, instituciones públicas u ONGs) como en empresas, incluyendo los aspectos legales, éticos y sociales asociados. Esto incluye, aspectos generales de la seguridad de los datos, vulnerabilidades, normativas de gestión de la ciberseguridad, protección de datos, conceptos básicos de criptografía, y seguridad en sistemas operativos y redes de datos.
Trabajo final de graduación
8 créditos
Esta asignatura corresponde a la Tesina Aplicada- Actividad Final de Graduación del programa. En la tesina, los estudiantes trabajarán en un problema real (definido en la asignatura Proyecto Integrado) aplicando un subconjunto de las técnicas aprendidas durante su paso por el programa.
Reinforcement learning y control industrial
2 créditos
En esta asignatura se discutirán los fundamentos teóricos y prácticos del problema de control realimentado de sistemas dinámicos a partir de su unión con el paradigma del aprendizaje por refuerzo. El campo de aplicación principal corresponde al control de procesos industriales. A partir de la formulación como un proceso de decisión de Markov y de presentar los fundamentos de sistemas de control realimentado, se presentan los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo y el control óptimo en procesos industriales. Después de establecer la comprensión y los conceptos fundamentales del aprendizaje por refuerzo, se clasifican los métodos en función de la presencia de un modelo, incluidos los enfoques de aprendizaje por refuerzo con redes neuronales profundas.

Especialidad

Gestión de proyectos tecnológicos con inteligencia artificial
2 créditos
La asignatura “Gestión de Proyectos Tecnológicos con Enfoque en Inteligencia Artificial” se enfoca en dotar a los estudiantes de las habilidades y conocimientos necesarios para gestionar eficazmente proyectos tecnológicos que involucren el desarrollo e implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA). La asignatura se centra en las metodologías, herramientas y prácticas de gestión de proyectos, aplicadas específicamente al ámbito de la IA.
Generative artificial intelligence
2 créditos
En esta asignatura teórico-práctica los(as) estudiantes aprenderán los fundamentos de generative AI incluyendo introducción a Generative AI, ¿Cómo puedo entrenar un modelo de Generative AI?, Variational Autoencoders, Generative Adversarial Networks (GANs), modelos Autorregresivos (RNNs), Transformers, modelos de difusión y aplicaciones.
Sistemas ciber físicos
2 créditos
Asignatura teórico-práctica que entrega las herramientas metodológicas para diseñar y evaluar sistemas ciber físicos (CPS:Cyber physical systems) y gemelos digitales (DT: digital twin) en diferentes áreas de aplicación, tales como: ciudades inteligentes, salud, transporte, industria, entre otras áreas. En particular, esta asignatura proporciona una descripción general de la terminología, los métodos y estándares relevantes, arquitecturas y tecnologías que forman un CPS y un DT, cuyo diseño se orienta a la utilización de modelos de inteligencia artificial integrados con modelos analíticos, que reduzcan la incertidumbre en la toma de decisiones y favorezcan el desarrollo de herramientas de modelación, monitoreo, control y optimización en procesos físicos reales.
Inteligencia artificial en la nube y aiops
2 créditos
Asignatura teórico-práctica que explora la integración de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en plataformas de cómputo en la nube (AWS, Azure) para mejorar la eficiencia operacional y los procesos de toma de decisiones en operaciones de TI. Se estudiarán y aplicarán sistemas de IA, por ejemplo, a problemas de automatización, detección de anomalías, analítica predictiva y gestión de recursos en ambientes Cloud. Además, se tratará en la asignatura el uso de AIOps para monitorear, analizar y optimizar sistemas basados en la nube. Los estudiantes, una vez finalizado la asignatura, comprenderán los principios de la IA en la nube y de AIOps, además de entrenar y utilizar sistemas inteligentes en plataformas de la nube como AWS y Azure.
Inteligencia artificial para la sostenibilidad y la gestión ambiental
2 créditos
Asignatura electiva que le permitirá a los(as) estudiantes aprender sobre aborda el uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial para el análisis, modelamiento y apoyo a la toma de decisiones en problemáticas ambientales y de desarrollo sostenible. La asignatura introduce metodologías de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis de datos espaciales y temporales aplicadas a la gestión de recursos naturales, monitoreo ambiental, cambio climático, biodiversidad, calidad del aire y del agua, y evaluación de riesgos socioambientales. A lo largo de la asignatura, los estudiantes trabajarán con datos ambientales heterogéneos incluyendo sensores, imágenes satelitales, series temporales y datos abiertos para desarrollar modelos predictivos, sistemas de detección y herramientas de apoyo a políticas públicas y gestión territorial. Se enfatizará una perspectiva interdisciplinaria que integre aspectos técnicos con consideraciones éticas, de sostenibilidad, equidad ambiental
Inteligencia artificial en salud
2 créditos
Asignatura electiva que le permitirá a los(as) estudiantes aprender sobre los fundamentos, metodologías y aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud humana, con énfasis en el análisis de datos biomédicos, clínicos y poblacionales. A lo largo la asignatura, el estudiantado abordará técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos probabilísticos aplicados a problemas reales en salud, tales como diagnóstico asistido por computador, pronóstico clínico, análisis de imágenes médicas, procesamiento de lenguaje natural de textos clínicos, medicina personalizada y apoyo a la toma de decisiones médicas.
Big data para aprendizaje automático
2 créditos
El crecimiento acelerado de los datos generados por aplicaciones modernas tales como redes sociales, bioinformática, astronomía, comercio electrónico y redes de sensores ha creado la necesidad de técnicas de aprendizaje automático escalables, capaces de procesar conjuntos de datos masivos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático fueron diseñados originalmente para volúmenes de datos moderados y a menudo resultan computacionalmente inviables cuando se aplican a escenarios de gran escala. Esta asignatura estudia los fundamentos algorítmicos, estadísticos y computacionales necesarios para aplicar métodos de aprendizaje automático en entornos de Big Data. Cubre procesamiento distribuido/paralelo de datos, algoritmos escalables de aprendizaje automático, estructuras de datos probabilísticas, reducción de dimensionalidad, aprendizaje sobre grafos y computación paralela utilizando arquitecturas modernas de hardware.
Inteligencia artificial en educación
2 créditos
Asignatura electiva que permite a los(as) estudiantes profundizar en los fundamentos, metodologías y aplicaciones de la inteligencia artificial en el ecosistema educativo. La asignatura se centra en el análisis de datos académicos, de aprendizaje y de gestión institucional. A lo largo de la asignatura, se abordarán técnicas de analítica de aprendizaje (Learning Analytics), sistemas tutores inteligentes, modelos predictivos de deserción y éxito académico, así como el uso de IA generativa para el diseño instruccional

Líneas de investigación

Áreas de trabajo de la investigación del programa

Esta área se enfoca en la aplicación práctica de modelos de IA para optimizar procesos industriales, mejorando la eficiencia y productividad en sectores como la manufactura, energía, transporte, entre otros. Los estudiantes adquirirán habilidades para diseñar e implementar soluciones basadas en IA que respondan a necesidades específicas del mercado, utilizando metodologías ágiles y técnicas como machine learning y redes neuronales profundas. Al mismo tiempo, se promueve el desarrollo de soluciones bajo principios de Inteligencia Artificial responsable, considerando aspectos de ética, transparencia, equidad algorítmica y gobernanza de datos. Esta área facilita la intervención de tesistas en proyectos con impacto directo en la automatización y mejora de procesos industriales.

Esta área se enfoca en el desarrollo y aplicación de soluciones basadas en inteligencia artificial para abordar desafíos sociales y ambientales de alto impacto, contribuyendo al bienestar y desarrollo sostenible. Incluye ámbitos como la salud, la educación, la gestión ambiental y el diseño de políticas públicas basadas en datos. Los estudiantes adquirirán habilidades para diseñar e implementar sistemas de IA orientados a la toma de decisiones y la mejora de servicios en organizaciones públicas y privadas, utilizando técnicas como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión computacional y análisis de datos a gran escala. Al igual que en el área anterior, se enfatiza el desarrollo de soluciones bajo principios de Inteligencia Artificial responsable. Esta área facilita la realización de tesis aplicadas en proyectos interdisciplinarios que contribuyan a la innovación social, la transformación digital de los servicios públicos y el desarrollo sostenible.

Director/a del programa

La inteligencia artificial está cambiando el mundo. Cada semana vemos nuevos modelos que están transformando más aspectos de nuestro quehacer, desde la forma en que nos comunicamos, nos movemos, hasta como trabajamos. Hoy, las oportunidades no pertenecen únicamente a quienes usan estas herramientas, sino a quienes conocen sus fundamentos, son capaces de diseñarlas, implementarlas y aplicarlas para resolver problemas reales. Te invito a formar parte de la revolución tecnológica y cultural del siglo XXI. Da el siguiente paso en tu desarrollo profesional y forma parte del Magíster en Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción, un programa diseñado para formar a los líderes que impulsarán la innovación del futuro.

Información del programa

Campus

Concepción

Modalidad

Virtual

Duración

6 Trimestres

Horario

Jueves y viernes, 18:15 a 21:30 horas. Sábados (algunos cursos) 9:30 a 12:45 horas.

Arancel

Invierte en tu desarrollo profesional con un programa de excelencia de la Universidad de Concepción.

Valor matrícula

$322.000

Arancel anual

$5.260.000

Te otorgamos hasta un 40% de descuento*

5% de descuento: por pago total del arancel antes del 30 de septiembre de 2026 (inicio de clases segundo semestre)
25% de descuento: en el arancel para graduados(as) y funcionarios(as) de la Universidad de Concepción
40% de descuento: en el arancel para graduados(as) del Diploma en Inteligencia Artificial UdeC

20% de descuento: en el arancel para quienes se matriculen antes del 31 de octubre de 2026
30% de descuento: en el arancel para egresados(as) del Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de La Computación DIICC UdeC
10% de descuento: por pago total del arancel realizado antes del 30 de abril de 2027

Los descuentos no son acumulables. El arancel y la matrícula están sujetos a reajuste anual por IPC

Contacto

Datos de Contacto

Contamos con un equipo dedicado para orientarte en el proceso de postulación y responder tus consultas.

Tiare Torres

Ejecutiva de admisión

tiaretorres@udec.cl +56 9 8274 9625

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Incluye CV, cartas de recomendación y certificados que respalden tu perfil.

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Participa en el proceso de evaluación académica y la entrevista del programa.

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¿Cuáles son los requisitos de postulación?

Para postular necesitas contar con título profesional o licenciatura en cualquier área de las ciencias, humanidades o artes, además del certificado de notas de pregrado o licenciatura. Deberás presentar una carta de motivación donde expliques tu interés en la inteligencia artificial, tus objetivos profesionales y la forma en que esperas que el programa contribuya a alcanzarlos, junto con dos cartas de recomendación que respalden tu capacidad para cursar estudios de magíster. Los certificados de conocimientos en programación o inglés técnico son opcionales y no constituyen un requisito obligatorio. Quienes resulten preseleccionados(as) serán convocados a una entrevista personal virtual, en la que se evalúan motivaciones, conocimientos técnicos básicos y expectativas en relación con el programa.

¿Cómo postular al Magíster en Inteligencia Artificial y cuáles son las etapas?

La postulación se realiza a través de la página web de postgrado. El proceso comienza con la recepción de antecedentes solicitados. Debes enviar tu documentación completa: título, certificado de notas, cartas de recomendación, carta de motivación y los certificados opcionales de programación o inglés técnico. La dirección del programa revisa los antecedentes y evalúa tu perfil. Quienes resulten preseleccionados son convocados a una entrevista personal virtual, en la que se evalúan motivaciones, conocimientos técnicos básicos y expectativas respecto al programa. Finalmente recibirás la notificación con la confirmación de admisión del programa y de postgrado y te matriculas. En cada paso del proceso puedes contar con la asesoría personalizada de la ejecutiva a cargo del programa, cuyos datos de contacto puedes visualizar en esta landing page. Las clases inician en marzo de 2027.

¿El Magíster en Inteligencia Artificial es 100% virtual y compatible con el trabajo?

Sí, el programa es completamente virtual y se dicta con clases sincrónicas, es decir, en vivo y no grabadas. La jornada es vespertina entre semana y algunos cursos se dictan los sábados por la mañana. Al ser virtual, puedes conectarte desde cualquier lugar con acceso a internet, lo que permite compatibilizar el Magíster con tu actividad laboral. Eso sí, requiere disponibilidad para asistir a las clases en los horarios programados.

¿Cuál es el costo del Magíster en Inteligencia Artificial UdeC y qué descuentos hay disponibles?

El arancel anual es de $5.260.000 (sujeto a reajuste anual por IPC) y la matrícula anual es de $322.000. El programa cuenta con diversos descuentos en el arancel: 20% si te matriculas antes del 31 de octubre de 2026 25% para integrantes de la Red Alumni y funcionarios(as) de la UdeC 30% para Red Alumni del DIICC 40% para la Red Alumni del Diploma en Inteligencia Artificial UdeC Descuentos institucionales por pago adelantado: 10% de descuento si pagas el arancel total antes del 30 de abril 5% de descuento si pagas el arancel total antes del 30 de septiembre (inicio de clases segundo semestre) Si tienes consultas específicas sobre los descuentos puedes escribir a mia@udec.cl

¿Necesito experiencia previa en programación o IA para postular?

No necesitas ser ingeniero/a ni tener experiencia previa en programación. El programa está diseñado para profesionales de todas las disciplinas. Si careces de fundamentos en matemáticas o programación, la malla curricular incluye asignaturas como "Fundamentos Matemáticos de la Inteligencia Artificial" y "Programación para Inteligencia Artificial" en el primer trimestre.

¿Qué horarios tiene el programa?

Las clases son en vivo y se realizan los jueves y viernes, de 18:15 a 21:30 horas. Algunos cursos se imparten el sábado de 9:30 a 12:45 horas.

¿Cuál es la duración exacta del programa y cómo se estructura?

El programa tiene una duración total de dos años, y se estructura en 6 trimestres.

¿Cuáles son las áreas de especialización del Magíster en inteligencia Artificial?

El programa articula su formación en dos áreas de desarrollo profesional: Sistemas Inteligentes y Automatización en la Industria: Aplicación de IA para optimizar procesos industriales en manufactura, energía, transporte y otros sectores. Incluye machine learning, redes neuronales profundas, metodologías ágiles y énfasis en IA responsable. Facilita tesis aplicadas con impacto directo en automatización y mejora de procesos industriales. Inteligencia Artificial para la Sociedad: Desarrollo de soluciones basadas en IA para abordar desafíos sociales, ambientales y de impacto público. Cubre salud, educación, gestión ambiental y diseño de políticas públicas basadas en datos. Prepara profesionales para trabajar en organizaciones públicas y privadas con técnicas como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y análisis de grandes volúmenes de datos.

¿En qué sectores pueden desempeñarse las y los graduados del Magíster en Inteligencia Artificial?

Las y los graduados podrán desempeñarse como especialistas en inteligencia artificial en industria manufacturera e industrial y sectores como transporte, logística, administración pública, salud, educación, finanzas, emprendimientos tecnológicos y consultorías de innovación. Esta diversidad laboral refleja la apertura del programa hacia profesionales de todas las disciplinas.

¿Qué diferencia tiene este magíster de otros programas en IA?

El Magíster en Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción es el primer programa de su tipo en la Región del Biobío y cuenta con un cuerpo docente altamente calificado y en contacto con los desafíos de la industria. A diferencia de otros programas de IA, este magíster presenta un enfoque interdisciplinario y está abierto a profesionales de diversas áreas. El programa incluye además una pasantía internacional para que las y los estudiantes puedan acceder a ecosistemas de innovación global, y cuenta con convenios con el sector productivo que vinculan a sus integrantes con la aplicación directa de sus soluciones.