Beca para estudiar Inteligencia Artificial en la India: requisitos y objetivos

El acelerado crecimiento de la tecnología ha generado que el mundo conviva con la Inteligencia Artificial. Por esta razón, la formación en IA se ha vuelto necesaria para la vida laboral y académica.

A través del ICETEX, el Gobierno de la India, tiene disponible una oferta de becas para las personas que estén interesadas en adquirir conocimientos y aplicaciones en profundidad en Inteligencia Artificial.

El programa está dirigido a funcionarios públicos de nivel medio a superior y que se desempeñen en temas relacionados con Inteligencia Artificial, tecnologías de la información y análisis de datos.

Requisitos

• Ser mayor de 25 años y menor de 45
• Tener un promedio mínimo de 3,7 en las notas de pregrado
• Tener mínimo 5 años de experiencia profesional en el área del curso
• Tener conocimientos de idioma inglés y un puntaje mínimo de 65 en TOEFL IBT; 6,0 en IELTS y B2 en MET.

Una vez sean notificados, las personas preseleccionadas deberán enviar los documentos originales en sobre sellado y dirigido a la sección de becas de la Embajada de la India, en Bogotá, en el Edificio Torre Cusezar.

Documentos

• Formulario ITEC del Gobierno de la India
• Título universitario de pregrado
• Certificado de notas de pregrado
• Certificado de experiencia profesional
• Certificado conocimiento de inglés

El programa se llevará a cabo en Noida, India, desde el 5 hasta el 23 de febrero de 2024. Los candidatos deben tener en cuenta que la beca cubre la matrícula, las visitas de estudio, tiquetes aéreos de ida y regreso en clase económica, visa, estipendio diario, alojamiento, estipendio para libros y materiales, cualquier modificación debe ser financiada por el participante.

Recuerde que la beca cierra el 4 de diciembre de 2023, para consultar más información, ingrese a la página oficial del ICETEX.

Objetivos del programa

• Comprender los conceptos modernos de IA y dónde se pueden utilizar. Diseñar, implementar y aplicar técnicas novedosas de IA basadas en requisitos del mundo real.
• Presentar los principales algoritmos de aprendizaje profundo, la configuración de problemas y sus aplicaciones para resolver problemas del mundo real.
• Comprender las cuestiones y desafíos fundamentales de la ciencia de datos y el aprendizaje profundo: datos, modelo, complejidad de selección, entre otros. Identificar los algoritmos de aprendizaje profundo más apropiados para varios tipos de tareas de aprendizaje en diversos dominios.
• Implementar redes neuronales recurrentes en Python utilizando las bibliotecas PyTorch y TensorFlow y entrenarlas con conjuntos de datos del mundo real.