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

• Organiza: Secretaria 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
• Dias y horarios: Jueves de 18 a 20.30 hs
• Modalidad de Cursado: Presencial virtual - Interacción sincrónica mediadas por la tecnología entre docentes y estudiantes.
• Lugar: Aulas del edificio de Graduados y Formación Continua.
• Duración: 100 horas.

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

• 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.
• Los objetivos específicos de aprendizaje consisten en:
  • Comprender la importancia de la IA como tecnología aplicada en continua evolución, reconociendo los enfoques asociados a sus múltiples campos de aplicación, tales como: salud, educación, industria, comercio, transporte, agro, justicia, administración pública, en una enumeración no exhaustiva.
  • Diferenciar las características de las ramas de la IA aplicada: visión computacional, procesamiento de señales, robótica, procesamiento de lenguaje natural, explotación de la información basado en datos; entre otras.
  • Conocer las técnicas y herramientas involucradas en los procesos referidos a: datos, modelos, documentación e infraestructura tecnológica, para favorecer las buenas prácticas de los sistemas basados en una IA fiable, que mejore la calidad de vida y minimice los efectos nocivos de su uso.

• 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.

• 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."

Trayecto obligatorio:
Módulos:

1. Aspectos clave de la ia aplicada (6 hs)
2. Insumos para el abordaje de la ia (10 hs)
3. Aprendizaje automático (8 hs)
4. Gestión de los proyectos basados en ia (10 hs)
5. Modelos conexionistas - redes neuronales (8 hs)
6. Bases de la ia generativa (8 hs)
7. Trabajo integrador (20 hs)
   

Trayecto complementario (módulos electivos):
Módulos:

1. Probabilidad y estadística – (10 hs)
2. Matemática aplicada a la ia – (10 hs)
3. Fundamentos de la programación – (20 hs)
4. Tratamiento de datos (20 hs)
5. Aprendizaje automático – avanzado (10 hs)
6. Gestión de los proyectos basados en ia - (10 hs)
7. IA generativa en acción - (30 hs)
8. Vision artificial – transfer learning (10 hs)
9. Deep learning - avanzado (10 hs)
10. Ciberseguridad aplicada a la ia (20 hs)
11. Aplicaciones en dominios específicos (30 hs)
12. soluciones basadas en IA (10 hs)
13. Integración de soluciones basadas en ia (10 hs)
14. Ética y regulaciones de la ia aplicada (10 hs)
15. Tecnologías avanzadas (10 hs)

Por las características de este proceso formativo, se espera contar con un grupo de interesados de perfil heterogéneo que favorezca la construcción multidisciplinaria y el enriquecimiento del trabajo colaborativo.

Desde el comienzo de la cursada, los participantes se organizarán en equipos, contribuyendo con problemas de su interés.

La modalidad de cursado es de clases presenciales mediadas por tecnología (virtuales síncronas en las cuales para la intervención pertinente, cámara y micrófono se vuelven indispensables) con acceso a un aula virtual en la plataforma moodle, que contiene los recursos necesarios para el desarrollo de la Diplomatura.

La dinámica de las clases contempla tanto la presentación de contenidos conceptuales como el desarrollo de actividades prácticas con modalidad tipo taller. Incorpora la aplicación de situaciones prácticas de casos compartidos por los docentes y un espacio para las propuestas de resolución de problemas que compartirán los participantes con su equipo, dando sentido y consolidando el aprendizaje.

Las estrategias didácticas programadas por el docente de cada módulo se apoyan en distintos métodos, técnicas y recursos; incluyendo todas las acciones pedagógicas y actividades para el logro de los objetivos.

En el módulo TI se pondrá énfasis en la modalidad taller para fomentar el trabajo colaborativo según dinámica pautada entre los tutores y los participantes que conforman el equipo.

El TI pone en valor el aprendizaje comprensivo, integrado y global, de todos los contenidos de la Diplomatura. A modo de ejemplo puede ser la elaboración de una propuesta de intervención a partir de la detección de un problema o requerimiento de una organización o gobierno local. Éste Trabajo Integrador será asistido por dos tutores miembros del Equipo Docente.

A través del siguiente link: Formulario

• Arancel:
  El arancel de la Diplomatura se establecerá en $1.500.000.
• Bonificaciones y Beneficios:
  Estamos elaborando un sistema de beneficios especiales que beneficiará a nuestros postulantes, incluyendo:
  • Descuentos por inscripción temprana y/o pago anticipado.
  • Bonificaciones para grupos de una misma institución o empresa.
  • Facilidades de financiación (planes de cuotas).

Atención: La estructura definitiva de aranceles, cuotas y el detalle de las bonificaciones se publicará en este sitio próximamente.

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