Maestrías desarrollan bootcamp para explorar IA y modelación de tópicos

La inteligencia artificial y los datos son explorados en el Bootcamp Ciencia en Acción: Datos que transforman el mundo, organizado por las maestrías en Matemáticas y en Estadística Aplicada. El programa, que comenzó el sábado, 20 de septiembre, se extiende hasta el próximo fin de semana y propone una inmersión para todo público en dos ejes temáticos clave: el uso de IA y machine learning en la transición energética, y la modelación de tópicos para analizar grandes volúmenes de texto.

Con sesiones de hora y media por tema, el bootcamp está diseñado para ser accesible y dinámico, utilizando ejemplos reales, visualizaciones impactantes y un lenguaje comprensible incluso para quienes no tienen experiencia previa en programación o análisis de datos. “El objetivo principal es adentrar a los interesados en este mundo tan dinámico de la inteligencia artificial con un par de temas que hacen parte del granito de arena en esta temática: la modelación de tópicos y el machine learning”, explicó Humberto Llinás Solano, coordinador de la Maestría en Estadística Aplicada. 

Este posgrado está acreditado por siete años por el CNA, es desarrollado por un grupo de profesores altamente calificados y su currículo comprende temáticas que combinan tanto la parte teórica como la parte computacional.

Por su parte la Maestría en Matemáticas de la Universidad del Norte se distingue por un currículo flexible que fomenta el trabajo inter y transdisciplinario, ideal para quienes desean profundizar en el fascinante mundo de las matemáticas y proyectarse hacia estudios doctorales. El programa ofrece, al igual que la Maestría en Estadística Aplicada, participación en proyectos de investigación con profesores altamente calificados, líneas de trabajo respaldadas por grupos de investigación de trayectoria reconocida y una alta inserción laboral para sus egresados. 

“El Bootcamp está abierto para cualquier tipo de persona. Tratamos de organizarlo de tal manera que el lenguaje sea apropiado para todo tipo de público, independientemente de su área de formación”.

Durante la jornada, el eje “Modelando Ideas: Descubre de qué hablan los textos con Ciencia de Datos” está a cargo de Carlos López Pérez, ingeniero industrial y estudiante de la Maestría en Estadística Aplicada, con amplia experiencia en el sector logístico y portuario. López introdujo a los participantes en la modelación de tópicos, una técnica fundamental para identificar temas ocultos en colecciones masivas de texto que se aplica en medios, política y marketing.

Durante su charla, López explicó conceptos que suelen estar detrás de modelos avanzados de lenguaje, como la tokenización. “Otra forma de tokenizar ya no es solo a nivel de palabras, sino uniendo palabras”, dijo, refiriéndose a los n-gramas (enegramas), útiles para identificar expresiones como “Machine Learning” o “Nueva York” como un solo token. También abordó métodos más recientes como la tokenización basada en bytes, utilizada por modelos modernos, que permite procesar cualquier idioma sin palabras desconocidas y captura patrones etimológicos para mejorar el análisis.

Durante la jornada del sábado, también se abordó el eje de “Inteligencia artificial y machine learning para una energía sostenible”, liderado por Carlos Camargo Fiorillo, ingeniero mecánico, especialista en Estadística Aplicada y en Gestión Eficiente de Energía, y estudiante de la Maestría en Matemáticas de Uninorte. Con más de 10 años de experiencia en proyectos de eficiencia energética en sectores industrial y Oil & Gas, Camargo muestra cómo los datos, modelos y aplicaciones reales de IA están revolucionando el sector energético y contribuyendo a un futuro más verde y eficiente.

Formación de calidad y proyección

Para Llinás, este tipo de iniciativas refleja el enfoque de las maestrías de Uninorte. “Somos un programa acreditado por el CNA, tenemos una acreditación de siete años y un grupo de profesores altamente calificados. Combinamos la parte teórica y computacional, no solo nos quedamos en teoría ni solo en codificación; las dos se integran”. Según el coordinador, estos espacios también son una puerta para que más jóvenes se interesen en programas de posgrado que integren ciencia de datos con aplicaciones reales.