DIPLOMADO INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LAS CIENCIAS ADMINISTRATIVAS

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Fecha

12 junio 2026 – 23 enero 2027

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Duración

240 horas

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Modalidad

A distancia (SUME UG)

📝

Inscripciones

1 – 29 mayo 2026

📝 ¡Preinscríbete!

Categoría	Costo Total	Seguro contra accidentes
Público General	$ 22,560.00	$ 120.00
Egresados UG	$ 20,500.00	$ 120.00
Comunidad UG	$ 18,025.00	$ 120.00

Parcialidad	Público General	Egresados UG	Comunidad UG
1ª (junio 2026)	$ 7,520.00	$ 6,833.00	$ 6,008.00
2ª (julio 2026)	$ 7,520.00	$ 6,833.00	$ 6,008.00
3ª (agosto 2026)	$ 7,520.00	$ 6,834.00	$ 6,009.00

💡 Facturación

Para solicitar la factura deberá estar realizado el pago completo del costo total del programa y a su vez contactar al responsable del Área de Educación Continua para su trámite.

💡 POLÍTICA DE CANCELACIÓN

Una vez realizados los depósitos correspondientes del programa ya sea a parcialidades o cubrir el monto total, no habrá reembolso.

Proceso de inscripción y requisitos

Sigue estos pasos. Todo el proceso se realiza en línea.

Ver proceso completo, requisitos y constancia ⬇

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Inscripción

Completa el formulario y espera confirmación de cupo por parte del Área de Educación Continua.

Formulario en línea: Preinscripción
Envía el formato de inscripción descargable. 📄 Descargar Excel
Una vez confirmado tu lugar, procede al pago.

Cupo limitado a 25 participantes. Antes de realizar el depósito, contacta al Área de Educación Continua para confirmar si aún hay cupo. Una vez que el área asegure tu lugar, realiza el depósito para quedar formalmente inscrito.

La División abrirá el grupo siempre y cuando se tenga el cupo completo para cubrir los costos del mismo; de lo contrario, se cancelará.

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Pago

Sitio de pagos: www.pagos.ugto.mx

Regístrate o ingresa con tu cuenta institucional.
Selecciona Nuevo pago y tu perfil.
Captura: Campus Guanajuato → División Económico Administrativas → Diplomados de Educación Continua.
Ingresa el monto correspondiente y elige método: tarjeta o referencia bancaria.
Imprime o guarda tu comprobante de pago.

Seguro contra accidentes (pago adicional $120.00). Si eres estudiante activo de la UG con seguro vigente durante todo el diplomado, no aplica; deberás enviar comprobante de tu seguro.

Para el seguro, busca el concepto "Seguro contra Accidentes" en el sitio de pagos.

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Requisitos

Preinscripción en línea (formulario Google).
Formato de inscripción (descargable).
Comprobante de pago de inscripción.
Comprobante de pago del seguro o comprobante de seguro vigente UG.
Mínimo licenciatura en ciencias económico-administrativas, ingeniería o tecnología.

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Diploma / Constancia

Diploma: Aprobación de módulos con promedio ≥ 8.0 y asistencia ≥ 80% en cada módulo.
Constancia: Si la asistencia es menor al 80% o el promedio es menor a 8.0.
Firmado por autoridades de la UGTO y la UNAM FES Acatlán.

Descripción del programa

Diplomado en colaboración con la UNAM FES Acatlán. Combina fundamentos de IA generativa, minería de datos, aprendizaje automático y visión por computadora aplicados al entorno empresarial y administrativo. 240 horas teórico-prácticas.

Contenido Temático Programa de Sesiones

¿Qué lograrás?

Comprender el rol de los datos en el negocio y los niveles de analítica (descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva).
Aplicar metodología estadística a desafíos empresariales reales.
Explorar, organizar y visualizar datos de forma sistemática.
Comunicar hallazgos mediante narrativas basadas en datos.
Modelar patrones: segmentación, asociación y tendencias.
Evaluar decisiones mediante técnicas de inferencia y simulación.

Perfil de Ingreso

Mínimo licenciatura en ciencias económico-administrativas, ingeniería o tecnología.
Fundamentos de matemáticas, estadística y análisis de datos.
Conocimientos informáticos básicos o disposición para desarrollarlos.
Pensamiento analítico y orientación a la resolución de problemas.
Interés en tecnologías emergentes e innovación empresarial.
Preferiblemente inglés técnico (lectura).

Perfil de Egreso

Al concluir el diplomado, el participante contará con competencias técnicas y estratégicas para diseñar e implementar soluciones de Inteligencia Artificial en organizaciones, tomando decisiones informadas, optimizando procesos administrativos e impulsando la innovación con enfoque ético y sostenible.

Contenido Temático

Fundamentos de IA generativa en contexto administrativo.
Inteligencia de negocio y toma de decisiones.
Minería de datos y aprendizaje automático.
Visión por computadora.
Análisis profundo con redes neuronales.
Aplicaciones prácticas en manufactura y servicios.

Docentes

👩‍🏫 Dra. Dulce Loza Pacheco

Tecnologías de la Información y la Comunicación · Doctorado

Materias: Integración de IA Generativa en enseñanza, Inteligencia de Negocio, Ingeniería de Software, Sistemas Operativos, Bases de Datos.
Experiencia: Docente en UNIVDEP (Doctorado en Educación), Centro Incarnate Word (Maestría en Administración), UNITEC, CENAC-IPN, IMPI, IFE y UNAM-DGSCA.
Proyectos destacados: Diplomado Tecnología Educativa (Cruz Roja Mexicana) · "IA y mi práctica docente" (ENP-UNAM).

👨‍🏫 Dr. Eduardo Eloy Loza Pacheco

Inteligencia Artificial y Desarrollo de Aplicaciones Móviles · Doctorado

Materias: Reconocimiento de Patrones, Aprendizaje de Máquina, Sistemas Inteligentes, Desarrollo Móvil, Big Data.
Distinciones: PRIDE-C 2022–2026 · Premio iOS Lab Manager 2024.
Certificaciones: Swift Associate · Ciberseguridad CISCO.
Experiencia: Docente en Licenciatura en Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas y Maestría en UNIVDEP.

👨‍🏫 Dr. Federico Guillermo Bahena Gómez

Educación · Doctorado

Materias: Sistemas Operativos, Bases de Datos, Redes, Programación.
Experiencia: 45 años en educación y 30 años en el sector privado/público en soporte técnico, redes y desarrollo.
Proyecto destacado: Generación de prompts avanzados para IA.

👨‍🏫 Dr. Mariano José Juan Rivera Meraz

Aprendizaje Automático · Doctorado · SNI Nivel III

Materias: IA, Optimización, Visión por Computadora, Procesamiento de Imágenes.
Distinciones: Investigador Nacional SNI Nivel III.
Certificaciones: Machine Learning for Medical Image Analysis.
Rol: Coordinador Académico CIMAT · Profesor-Investigador.

👨‍🏫 Mtro. Jonathan de Jesús Estrella Ramírez

Inteligencia Artificial · Maestría

Materias: Minería de Datos.
Distinciones: Graduación Cum Laude con Mención Honorífica.
Proyectos destacados: Minería de Datos · Aprendizaje de Máquina automatizado · Inferencia de intereses multimodal.

👨‍🏫 Dr. Jorge Alberto Soria Alcaraz

Inteligencia Artificial · Doctorado · SNI Nivel 1 · PRODEP

Materias: Algoritmos, Álgebra Lineal, POO, Bases de Datos NoSQL, Inteligencia de Negocios.
Distinciones: Investigador Nacional SNI Nivel 1 · Perfil PRODEP.
Rol: Profesor de la Maestría en Administración, DCEA–UG.

👨‍🏫 Dr. Angello Jahir Hoyos Ibarra

Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo · Doctorado · SNII Candidato

Materias: Aprendizaje de Máquina, Redes Neuronales, Análisis de Algoritmos, Estructuras de Datos.
Distinciones: SNII Candidato.
Experiencia: Investigador Postdoctoral CIMAT · Data Engineer en DatsWhy.
Publicaciones: IEEE Access · Information Systems.