FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS DE LA UNICEN
1 año / 6 módulos
2 seminarios especiales
+15 docentes / 50 alumnos
Cursada 2025 modalidad virtual
Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) 2025
Está abierta la inscripción para cursada 2025 de la Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA).
Para más información: Inscripción y Aranceles 2025
Actividad de promoción de la Diplomatura
IA en acción: avances, aplicaciones y desafíos
Panel con representantes de la academia, industria y sector público. En este espacio, vamos a conversar sobre el impacto de la IA en distintos sectores, los desafíos en su implementación y su potencial para la toma de decisiones.
Los panelistas confirmados hasta el momento son:
Matías Ibarra Giménez
Municipio de Tandil
Ignacio Larrabide
CONICET, UNICEN
Esteban Sarabia
CEPIT, Q4Tech
Silvia Schiaffino
CONICET, UNICEN
Más detalles del panel acá.
Sobre la Diplomatura
La Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) es una formación virtual sincrónica en 6 módulos, de 6 clases cada uno, que comprende además horas asincrónicas y 2 seminarios formativos complementarios. Las clases tienen un perfil teórico-práctico y son dictadas por docentes de la academia y la industria.
Las clases sincrónicas se dictarán los días viernes luego de las 18 hs y los sábados a partir de las 9 hs. En cada curso se encuentra disponible el calendario de clases.
Destinatarios
Silvia Schiaffino, Daniela Godoy, Ariel Monteserin, Alfredo Teyseyre
José Ignacio Orlando, Duilio Deangeli
Antonela Tommasel, Juan Manuel Rodriguez
Introducción a la Inteligencia Artificial
Aprendizaje de Máquina
Procesamiento de Lenguaje Natural
Introducción a los conceptos básicos de IA, incluyendo los distintos tipos de problemas y sus técnicas de evaluación asociadas.
Abordaje de las técnicas más utilizadas de machine learning clásico para regresión, clasificación, detección de anomalías y clustering.
Herramientas para el análisis de lenguaje natural utilizando machine learning.
Juan Manuel Rodriguez, Ingrid Christensen, Antonela Tommasel
José Ignacio Orlando, Santiago Vitale
J. Andrés Diaz Pace, Guillermo Rodriguez
Redes Neuronales
Visión Computacional basada en Inteligencia Artificial
Tecnologías emergentes para aprendizaje automático e inteligencia artificial
Se brindarán habilidades básicas para diseñar y utilizar modelos basados en redes neuronales, incluyendo métodos de aprendizaje profundo (deep learning).
El objetivo del módulo es que el alumno adquiera los conceptos relacionados con el análisis de imagen y video utilizando técnicas de aprendizaje de máquinas.
El curso tiene como objetivo que el alumno comprenda y aplique técnicas de procesamiento de datos y ingeniería de características, así como desarrollar aplicaciones basadas en LLMs.
Conocé a nuestro
Plantel Docente y Equipo Académico
La DUIA contempla la formación multidisciplinaria de sus estudiantes mediante la estrecha colaboración entre docentes con experiencia en la academia y la industria. Te presentamos a nuestro equipo!
Silvia Schiaffino
Doctora en Ciencias de la Computación, Investigadora Principal de CONICET y Profesora Titular de la UNICEN. 25 años de experiencia en proyectos de I+D y formación de RRHH en IA. Trabaja en sistemas de recomendación y aplicación de IA en redes sociales, entretenimiento y ciudades inteligentes.
Daniela Godoy
Doctora en Ciencias de la Computación, Investigadora Principal de CONICET y Profesora Titular de la UNICEN. Especialista en minería de textos, sistemas de recomendación y análisis de redes sociales.
Ariel Monteserin
Doctor en Ciencias de la Computación, Investigador Adjunto de CONICET y Profesor Asociado de la UNICEN. Sus temas principales de investigación son en negociación automática, maximización de influencia en redes sociales, crowdsensing y smart cities.
Alfredo Teyseyre
Doctor en Ciencias de la Computación, Personal de Apoyo Principal de CONICET y Profesor Asociado de la UNICEN. Sus temas principales de investigación son visualización de datos, redes neuronales e ingeniería de software.
José Ignacio Orlando
Doctor en Matemática Computacional e Ingeniero de Sistemas. Actualmente es Investigador Adjunto del CONICET en el grupo Yatiris del Instituto Pladema de la UNICEN. Dirige además los AI Labs de la compañía Arionkoder. Sus investigaciones se centran en técnicas de aprendizaje automático y visión por computadora para imágenes médicas, principalmente oftalmológicas, y en grandes modelos de lenguaje.
Duilio Deangeli
Bioingeniero egresado de la UNER y estudiante avanzado del Doctorado en Matemática Computacional en el grupo Yatiris del Instituto Pladema de la UNICEN. Cuenta con experiencia en el ámbito médico/hospitalario y en la industria. Actualmente es becario doctoral del CONICET, donde desarrolla su investigación basada en técnicas de aprendizaje profundo y asimetrías cerebrales.
Antonela Tommasel
Doctora en Ciencias de la Computación (UNICEN) e investigadora de CONICET. Especializada en sistemas de recomendación, applied NLP, social computing y social network analysis.
Juan Manuel Rodriguez
Doctor en ciencias de la computación por la UNICEN. Es certificador oficial de Nvidia DLI. Ha publicado más de 40 artículos en revistas y conferencias especializadas. Actualmente es profesor asistente de la Universidad de Aalborg e investigador de CONICET.
Ingrid Christensen
Doctora en Ciencias de la Computación (UNCPBA).
Co-fundadora y Chief Data Scientist en Kobayashi Maru Capital. Especializada en IA con múltiples certificaciones en Data Science, Machine Learning y Deep Learning. Docente en Universidad de Palermo y en UNCPBA.
Santiago Vitale
Doctor en Matemática Computacional e Ingeniero de Sistemas. Actualmente se desempeña como Becario Postdoctoral del CONICET en el grupo Yatiris del Instituto Pladema de la UNICEN. Su investigación se centra en técnicas de visión computacional y aprendizaje profundo aplicadas a imágenes médicas.
J. Andrés Diaz Pace
Dr. en Ciencias de la Computación, profesor de UNICEN, miembro del Instituto ISISTAN (CONICET-UNICEN), y también Investigador Principal del CONICET. Sus principales intereses de investigación son: diseño de arquitectura impulsado por la calidad, técnicas de IA aplicadas a la ingeniería de software. Actualmente se desempeña en el ámbito privado como arquitecto de aplicaciones basadas en LLMs y científico de datos.
Guillermo Rodriguez
Dr. en Ciencias de la Computación, miembro del Instituto ISISTAN (CONICET-UNICEN), Investigador Independiente de CONICET y profesor en UNICEN. Su trabajo se centra en la aplicación de tecnologías innovadoras para la creación de soluciones eficientes y escalables en el ámbito del desarrollo de software.