Aplica los fundamentos de inteligencia artificial, empleando algoritmos, modelos matemáticos, y teoría de la computación para diseñar soluciones innovadoras en entornos complejos. Adapta lenguajes de programación como Python, R y Java, junto con frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, para desarrollar soluciones prácticas de inteligencia artificial. Aplica técnicas de aprendizaje

automático y minería de datos para interpretar grandes volúmenes de datos, logrando extraer información significativa que facilite la toma de decisiones. Aplica sistemas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el desarrollo de aplicaciones que interpreten y generen lenguaje humano de forma efectiva y precisa. Adapta modelos de visión por computadora para analizar y reconocer patrones en imágenes y videos, aplicables en diferentes áreas como la salud, seguridad y producción. Aplica sistemas robóticos y autónomos inteligentes para resolver problemas específicos de la industria y servicios, integrando algoritmos de control y percepción. Aplica métodos y técnicas avanzadas de IA (aprendizaje supervisado, redes neuronales, algoritmos genéticos, lógica difusa) para resolver problemas en diferentes sectores, adaptando cada técnica según el contexto. Adapta metodologías de desarrollo de software (Scrum, Agile, DevOps) en la creación de aplicaciones de IA, mejorando la eficiencia en la gestión y entrega de proyectos. Aplica modelos y herramientas específicas de IA como redes neuronales convolucionales, modelos NLP y sistemas expertos, garantizando su funcionalidad en diversas aplicaciones prácticas. Aplica protocolos de comunicación estándar (HTTP, MQTT, OPC UA) necesarios en el desarrollo de sistemas de IA, asegurando la interoperabilidad y seguridad en cada implementación. Adapta procedimientos de calidad en el desarrollo de IA, asegurando rigor en pruebas, documentación y control de versiones para mantener la integridad y precisión de las soluciones. Adapta y personaliza métodos y modelos de IA para sectores específicos como salud, finanzas, transporte y educación, aplicando los conocimientos técnicos de manera adecuada a cada dominio. Los profesionales pueden adaptar aplicaciones móviles y web que promuevan la mejor calidad de vida, como aplicaciones de seguimiento de la actividad física, de alimentación, de meditación y de gestión del estrés. Estas aplicaciones pueden ayudar a las personas a llevar un estilo de vida más saludable y mejorar su calidad de vida. Los profesionales pueden aplicar sistemas de monitoreo y control basados en tecnología para la conservación del medio ambiente, como sistemas de seguimiento de la calidad del aire y del agua, sistemas de gestión de residuos y aplicaciones para la conservación de la biodiversidad. Estas tecnologías pueden ayudar a proteger y preservar el medio ambiente para las generaciones futuras. La carrera de Inteligencia Artificial fortalecerá a lo largo de su formación, valores éticos, responsabilidad social, se promoverá valores como la inclusión, la diversidad, el respeto a los derechos humanos y la igualdad de oportunidades, dentro de un marco de enfoque de derechos, igualdad e interculturalidad. Se fomentará un pensamiento universal, crítico y creativo, que impulse la reflexión, el análisis y la búsqueda de soluciones innovadoras a los desafíos sociales, tecnológicos y ambientales. Se privilegiará el desarrollo de competencias para la toma de decisiones éticas y responsables, así como el compromiso con el bienestar colectivo y la construcción de una sociedad más justa y equitativa.