Diplomatura Universitaria de Formación Continua en: Ingeniería de Soluciones basadas en Inteligencia Artificial

Público en general con interés en aprender a concebir las soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) desde un enfoque integral y multidisciplinar.

• El postulante debe evidenciar interés en el aprendizaje continuo y en el desarrollo de habilidades en IA para la creación de soluciones innovadoras, atendiendo a su formación previa y sus objetivos personales.
  
• El proceso de admisión se llevará a cabo con una inscripción previa y una entrevista breve a cargo del Equipo Directivo de la Diplomatura. Por la modalidad de desarrollo del curso, se espera que los interesados cuenten con buena conectividad de internet y un dispositivo que facilite el acceso a la plataforma educativa y la participación activa en las clases virtuales síncronas, en las cuales la cámara y el micrófono se vuelven indispensables.
  
• Preinscripción
  Los aspirantes deberán completar un formulario de preinscripción que versará sobre los siguientes aspectos: Formación Previa y Ocupación Actual, Actividades que realiza o realizó en relación con la IA y Motivación o interés. El Equipo Directivo serà el responsable de hacer la selección definitiva de aspirantes en cada cohorte.
  
• Inscripción definitiva
  Estará disponible para los aspirantes preseleccionados, quienes recibirán la confirmación de admisión por correo electrónico, debiendo confirmar su aceptación y efectivizar la matrícula en un plazo preestablecido, publicado en la convocatoria.

Objetivo General:
Comprender los procesos esenciales a la ingeniería de soluciones basadas en IA, desde un enfoque integral y con una perspectiva multidisciplinar, especializándose según su interés y formación, como adoptante responsable y actor competente en el ciclo de vida de la IA fiable, centrada en la persona y para el bien común.

Propuesta:

• Fundamentos de la inteligencia artificial aplicada.
• Trabajo interdisciplinario en casos reales.
• Trayectos personalizados a través de módulos electivos.

1.Probabilidad y Estadística

2.Matemática aplicada a la IA 

3.Fundamentos de la Programación

4.Tratamiento de datos: Tabulares, Imágenes, Texto y Secuencias

5.Aprendizaje Automático - Redes Neuronales - Transformers  

6.Business Intelligence (BI) de 4ª generación

7.Transfer learning en: Visión artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural

8.IA Gen en acción - Fine-tuning  con LLM

9.IA Gen en acción - RAG

10.IA Gen en acción - Agentes: Make, Zapier Central, n8n

11.IA Gen en acción – Agentes: CrewAI, LangChain, AutoGen, AutoGPT

12.Gestión de proyectos basados en IA (ISO 42001) – Gestión del Riesgo – Gestión del cambio

13.Ciberseguridad aplicada a la IA

14.Ética, regulaciones e impacto de la IA 

15.Integración de soluciones basadas en IA

Trabajo integrador en equipo multidisciplinario para construir la solución de un problema real.

A través del siguiente link: Formulario

• Promoción especial por pago al contado: $1.500.000
• Bonificaciones para: convenios, organizaciones públicas ó privadas, grupos de interesados, entre otros.
• Facilidades de financiación.

• Organiza: Secretaría de Extensión y LIDeSIA, con el apoyo de la Escuela de Ingeniería en Computación.
• Fecha de Inicio: 20/04/2026
• Fecha de Finalización: 20/11/2026
• Días y horarios: Jueves de 18 a 20.30 hs
• Modalidad de Cursado: Virtual sincrónica.
• Duración: 100 horas.

• Directora 
  • Diaz Dávila, Laura Cecilia (LIDeSIA-FCEFyN-UNC)
• Coordinación Académica
  • Arias, Silvia  ( LIDeSIA -FCEFyN-UNC)
  • Britos, Daniel  ( LIDeSIA -FCEFyN-UNC)
  • Grad, Gabriela (FAMAF-UNC)
  • Stimolo, María Inés  (FCE-UNC)

• Del Bono, Dana (LIDeSIA -FCEFyN-UNC)
• Hirschfeld, Gisela (LIDeSIA -FCEFyN-UNC)

Alonso Alemany, Laura: Doctora en Lingüística Computacional por la Universidad de Barcelona, en el marco del Doctorado en Ciencia Cognitiva y Lenguaje. Profesora asociada en la Licenciatura y Doctorado en Ciencias de la Computación en la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación de la Universidad Nacional de Córdoba. Especialista en Procesamiento del Lenguaje y Ética de la Inteligencia Artificial.

Algorry, Aldo Marcelo: Ingeniero Civil UNC. Director de la Escuela de Ingeniería en Computación de la F.C.E.F y N. de la UNC. Responsable del Área de Ciencias de Datos de IDECOR – Infraestructura de Datos Espaciales de la Provincia de Córdoba. Profesor Titular de Sistemas de Gestión de Bases de Datos y de Algoritmos y Estructuras de Datos de la carrera de Ing. en Computación. Investigador Líder del Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Software e Inteligencia Artificial (LIDeSIA)

Arias, Silvia: Ingeniera Electricista Electrónica (UNC), Especialista en Docencia Universitaria (UTN-FRC). Áreas de especialidad: Matemática Discreta: Lógica y Estructuras Discretas. Informática / Programación / Algoritmos y Estructuras de Datos. Sistemas de Computación. Arquitectura de Computadoras. Se desempeñó como subdirectora en los laboratorios de: Redes y Comunicaciones y Ciberseguridad – Investigación y Desarrollo de Software e Inteligencia Artificial  (LIDeSIA-FCEFyN de la UNC).

Bonzi, Edgardo: Profesor Titular de la UNC en la Facultad de Matemática, Astronomía y Física (FAMAF). Doctor en Física. Responsable del Laboratorio de Radiactividad Ambiental del Grupo de Espectroscopia Atómica y Nuclear. Sub responsable del Grupo de Espectroscopia Atómica y Nuclear. Secretario de la Asociación Física Argentina (AFA). Miembro del Consejo de Posgrado (Codepo) de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación.

Britos, José Daniel: Ingeniero Electricista Electrónico Universidad Nacional de Córdoba. Magister en Redes de Datos Universidad Nacional de la Plata. Fue director del Departamento de Informática de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) y fundador del Laboratorio de Redes y Ciberseguridad de la FCEFyN. Es Investigador líder en el Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Software en Inteligencia Artificial (LIDeSIA) de la FCEFyN, Profesor Consulto de la UNC y Evaluador CONEAU.

Diaz Dávila, Laura Cecilia: Doctora en Política Pública, Ingeniera y Especialista en Calidad. En la FCEFyN de la UNC es Profesora Titular de Inteligencia Artificial (IA), dirige el Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Software en IA (LIDeSIA), lidera proyectos en diversos campos de la IA Aplicada y forma talento humano multidisciplinario. En la SECyT de la UNC coordina la comisión de evaluación de Ingeniería y Tecnologías. Es Docente en posgrados (Doin Global y otros) y Consultora internacional.

Estevez, Elsa: Doctora en Ciencias de la Computación (UNS). Profesora titular de Cátedra UNESCO “Sociedades del Conocimiento y Gobernanza Digital”, UNS; Investigadora Principal del CONICET, y Profesora Titular de la UNLP. Consultora del BID en Gobierno Digital. Fue Oficial Senior de Programas Académicos en la Universidad de las Naciones Unidas en Macao y Portugal; Profesora visitante en la Universidad Tecnológica de Gdansk, Polonia; Universidad de Minho, Portugal.

Estrella, Paula: Doctorado en Tratamiento Informático Multilingüe. Facultad de Traducción e Interpretación, Universidad de Ginebra, Suiza. Licenciada en Ciencias de la Computación. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación – UNC. Certificado profesional en UX Design, Instituto Tecnológico Buenos Aires. Certificación Lean Six Sigma Green Belt, SQT Training, Ireland. Diseño instruccional para optimizar la formación a distancia, U. de Burgos. Profesora Titular. Facultad de Lenguas. UNC. Profesora Adjunta. Computación. FaMAF, UNC.

Rufiner, Hugo Leonardo: Director del Instituto de Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (SINC UNL- CONICET) y Director del Laboratorio de Cibernética (FI-UNER). Investigador Principal CIC-CONICET, Profesor Titular de la Carrera de Ingeniería en Inteligencia Artificial, Ing. en Informática (UNL) y Bioingeniería (UNER). Docente Investigador Categoría 1. Bioingeniero (FI-UNER), Maestro en Ingeniería Biomédica (UAM-I, México), Doctor de la UBA (Área Ingeniería).

Simari, Gerardo Ignacio: Ph.D. en Ciencias de la Computación (University of Maryland College Park), Postdoctor (University of Oxford). Profesor de la UNS e investigador en el Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (UNS-CONICET). Dirige el Grupo de Investigación en Ingeniería Cognitiva y Bases de Datos. Desarrolló investigaciones financiadas por Google Research y agencias de: EEUU, Reino Unido, Unión Europea y Argentina. Trabaja en IA aplicada a la ciberseguridad.

Teze, Carlos: Doctor en Ciencias de la Computación y Especialista en Inteligencia de Datos orientado a Big Data. Profesor titular en la Licenciatura en Sistemas y la Tecnicatura Universitaria en Desarrollo Web de la UNER. Investigador del CONICET en el área de IA. Director del Grupo de Investigación en Agentes y Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ciencias de la Administración, UNER

Wolovick, Nicolás: Director de CCAD-UNC, Profesor Asociado DE FAMAF-UNC. Segundo Vocal del Consejo de SCALAC. Doctor en Ciencias de la Computación por FAMAF-UNC. Docente de Organización del Computador, Sistemas Operativos, Computación Paralela."

Correo: diplo.ia@fcefyn.unc.edu.ar (disponible a partir del 2 de febrero de 2026)
Web: https://aprendizajeinteligente.fcefyn.unc.edu.ar/