News - Cómo la USC está formando las mentes detrás de los algoritmos de IA más recientes

La inteligencia artificial puede parecer magia, pero detrás de cada chatbot, coche autónomo, generador de imágenes y asistente digital hay matemáticas —muchas de ellas. A medida que la IA transforma industrias como la atención médica, las finanzas y el entretenimiento, crece la demanda de expertos que entiendan la matemática que sustenta esta tecnología. La Facultad Dornsife de Letras, Artes y Ciencias de la USC está ayudando a satisfacer esa necesidad con la nueva Maestría en Ciencia de Datos Matemáticos —un programa de posgrado diseñado para formar a los estudiantes no solo para usar la IA, sino para entenderla y crearla. "La ciencia de datos es matemática," dijo Aaron Lauda, decano de la División de Ciencias Físicas y Matemáticas y profesor de matemáticas, física y astronomía. "Si quieres entender la IA, tienes que entender las matemáticas que la hacen funcionar. Eso es lo que hace único a este programa." El enfoque único del programa se adentra en los engranajes de la IA. Muchos programas de posgrado se enfocan en cómo aplicar algoritmos existentes: introducir datos, ejecutar modelos e interpretar los resultados. Pero esas herramientas se vuelven rápidamente obsoletas, dice Lauda. "Para cuando termines un programa que solo enseña aplicaciones, los algoritmos que aprendiste podrían ya estar obsoletos." Este programa adopta un enfoque diferente. Su objetivo es proporcionar a los estudiantes la base matemática para implementar los algoritmos más recientes, entender por qué funcionan y diseñar las herramientas del futuro. Lanzado este otoño, el programa presencial, que abarca de tres a cuatro semestres, enfatiza la teoría de la probabilidad, la optimización, el álgebra lineal y la modelización estadística —todos pilares del aprendizaje automático moderno. Los estudiantes también obtienen experiencia práctica trabajando con conjuntos de datos reales de campos como las ciencias de la Tierra, la biología, la química y la física. "Queremos que los estudiantes tomen la teoría y la apliquen a problemas reales", dijo Xiaohui Chen, co-director del programa. "Ese aprendizaje experiencial les permite construir un portafolio que pueden mostrar a futuros empleadores o a programas de doctorado." Chen, profesora asociada de matemáticas, señala que el programa responde a una necesidad creciente en una gran variedad de industrias. "Cada sector depende ahora de los datos para guiar las decisiones", dijo. "A diferencia de otros programas que principalmente enseñan cómo usar bibliotecas de código existentes, el nuestro capacita a los estudiantes para crear nuevas técnicas y algoritmos. Los graduados se irán con una rara combinación de matemáticas avanzadas y habilidades estadísticas, mezcladas con experiencia práctica." Los estudiantes dicen que ese enfoque es distintivo. Khang Nguyen se inscribió después de estudiar ciencia de datos como estudiante de pregrado y de realizar investigaciones en aprendizaje por refuerzo. "Quería una escuela que me permitiera profundizar mi trasfondo teórico en matemáticas mientras lo aplicaba a problemas reales de ciencia de datos", dijo. "Resolvemos desafíos reales y trabajamos en algoritmos de aprendizaje automático. Y las clases de tamaño reducido me permiten trabajar de cerca con los profesores y adentrarme en preguntas de investigación." Además, la ubicación de la USC en Los Ángeles ofrece beneficios únicos, que incluyen acceso a prácticas y a redes de contacto con empresas tecnológicas locales, estudios de entretenimiento y startups. Los estudiantes también se benefician de la red de exalumnos Trojan y del apoyo a la carrera, incluidos eventos con ponentes de la industria y programas de mentoría. Experiencia real — y perspectivas profesionales. Sheel Ganatra, jefe del Departamento de Matemáticas de USC Dornsife y profesor de matemáticas, enfatizó que el programa complementa las iniciativas más amplias de la universidad, citando en particular el Instituto sobre Ética y Confianza en la Informática. "Existe un esfuerzo a nivel universitario para garantizar que la IA no solo sea poderosa sino ética y confiable," dijo, "y este programa desempeña un papel clave en eso." Más allá de estar preparados para carreras en inteligencia artificial, los graduados también estarán capacitados para roles de investigación avanzada y estudios de doctorado. "En este momento, el sector de la IA y sus campos adyacentes están creciendo rápidamente," dijo Chen, co-director del programa. "Las proyecciones del mercado estiman que el mercado de tecnología de IA podría alcanzar 1,8 billones de dólares para 2030, y los salarios de los científicos de datos cualificados promedian en el rango de seis cifras. Pero, lo más importante, los estudiantes adquieren habilidades que les permiten adaptarse a medida que el campo evoluciona," lo que ayuda a consolidar sus perspectivas a largo plazo, agregó. Los estudiantes ya están explorando direcciones de investigación ambiciosas. Nguyen está trabajando en proyectos de aprendizaje por refuerzo centrados en la teoría de bandits y técnicas de optimización de políticas. Su compañero de clase, Viraj Bansal, investiga cómo las matemáticas teóricas, incluidas áreas como la teoría de representaciones, pueden informar a modelos de aprendizaje automático. "Este programa nos permite experimentar y explorar," dijo Bansal. "Estamos aprendiendo a no ser solo implementadores de IA, sino creadores e innovadores." Ese es exactamente el tipo de mentalidad que el programa busca fomentar, dice Stanislav Minsker, profesor de matemáticas y co-director del programa. "Si quieres ir más allá del programa tradicional de ciencia de datos, para entender y construir IA desde sus cimientos, este es el lugar para hacerlo," dijo.