FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS DE LA UNICEN

1 año / 7 módulos

3 seminarios especiales

+15 docentes / 50 alumnos

Cursada 2021 modalidad virtual
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Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) 2021

Por dudas o consultas, pueden escribirnos a nuestro correo: duia@exa.unicen.edu.ar.

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*Se retomará el dictado presencial una vez resuelta la situación sanitaria y en función de lo dispuesto por las autoridades de la universidad.



Sobre la Diplomatura

La Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) es una formación presencial en 7 módulos mensuales, de 6 clases cada uno, que comprende además horas virtuales y 3 seminarios formativos complementarios. Las clases tienen un perfil teórico-práctico y son dictadas por docentes de la academia y la industria.

Destinatarios

La Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) está destinada a actores del sector productivo, relacionados con áreas tecnológicas y/o de la economía del conocimiento, que quieren adquirir competencias en IA junto con técnicas y herramientas que les permitan aplicarlas en proyectos de software. LA DUIA refuerza la oferta de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNICEN brindando una formación sólida en temas relevantes de IA a los/las profesionales y trabajadores/as de la región que quieran mantenerse actualizados y a la vanguardia de sus disciplinas.

Silvia Schiaffino, Daniela Godoy, Ariel Monteserin

Introducción a la Inteligencia Artificial

Introducción a los conceptos básicos de IA, incluyendo los distintos tipos de problemas y sus técnicas de evaluación asociadas.

Módulo #1 · 09 al 24 de abril

José Ignacio Orlando, Alejandro Corbellini, Ignacio Larrabide, José M. Massa

Aprendizaje de Máquina

Se abordan desde la teoría y la práctica las técnicas más utilizadas de machine learning clásico para regresión, clasificación, detección de anomalías y clustering.


Módulo #2 · 7 al 28 de mayo

Daniela Godoy, Antonela Tommasel

Procesamiento de lenguaje natural

Herramientas para el análisis de lenguaje natural utilizando machine learning


Módulo #3 · 11 de junio / 3 de julio

Juan Manuel Rodríguez, Alejandro Corbellini, Diego Dalponte

Redes Neuronales

Se brindarán habilidades básicas para diseñar y utilizar modelos basados en redes neuronales, incluyendo métodos de aprendizaje profundo (deep learning).

Módulo #4 · 6 al 21 de agosto

Emmanuel Iarussi, Claudio Delrieux, Juan D’Amato

Representación gráfica y Visualización de datos

El objetivo del módulo es que el alumno conozca los diferentes tipos de representaciones gráfica de los datos y pueda seleccionar la más adecuada de acuerdo al objetivo de la visualización y los datos disponibles. Al mismo tiempo, se propondrán diferentes herramientas de visualización y filtrado de datos, que ayuden a entender la distribución de la información.

Módulo #5 · 3 al 18 de septiembre

José Ignacio Orlando, Ignacio Larrabide, Juan D’Amato

Visión Computacional basada en IA

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.

Módulo #6 · 1° al 23 de octubre

Andrés Díaz Pace, Guillermo Islas

Ingeniería de características y Procesamiento de grandes volúmenes de datos

El objetivo del módulo es que el alumno desarrolle capacidades para comprender y procesar los datos, de manera de encontrar relaciones entre las características conocidas de los mismos.



Módulo #7 · 5 al 20 de noviembre
Viernes 6 de marzo de 2020. Salón de los Espejos (CCU, Hipólito Yrigoyen 662, Tandil)

Jornada de Lanzamiento y Promoción de la DUIA

Con el fin de promover el lanzamiento de la Diplomatura Universitaria de IA, se realizó la presentación de la DUIA el 6 de marzo de 2020 en el Salón de los Espejos del Centro Cultural Universitario (Hipólito Yrigoyen 662, Tandil). Durante el evento se brindó una charla introductoria a la diplomatura.

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!
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Silvia Schiaffino

Doctora en Ciencias de la Computación e Investigadora Independiente de CONICET. 20 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.

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Daniela Godoy

Doctora en Ciencias de la Computación (UNICEN) e Investigadora Independiente de CONICET. Especialista en minería de textos, sistemas de recomendación y análisis de redes sociales.

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Ariel Monteserin

Dr. en Ciencias de la Computación e Investigador de CONICET. Investiga en negociación automática, maximización de influencia en redes sociales y smart cities.


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José Ignacio Orlando

Dr. en Matemática Computacional e Industrial e Ing. de Sistemas (UNICEN). Investigador Asistente de CONICET. Especialista en machine/deep learning aplicado al análisis de imágenes médicas.

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Alejandro Corbellini

Ingeniero de Sistemas y Doctor en Ciencias de la Computación, especializado en sistemas de recomendación distribuido. Ingeniero de Software para IBM Research. Ex-investigador Asistente en CONICET.

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Ignacio Larrabide

Ingeniero en Sistemas y Doctor en Modelado Computacional, especializado en el desarrollo de tecnologías de análisis de imagen y simulación computacional para el tratamiento de enfermedades y cuidado de la salud.

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José M. Massa

Ingeniero de Sistemas, Doctor en Matemática Computacional e Industrial, especializado en procesamiento de imágenes médicas y sistemas de asistencia al diagnóstico y tratamiento.


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Antonela Tommasel

Doctora en Ciencias de la Computación (UNICEN) e investigadora de CONICET. Especializada en sistemas de recomendación, text mining, social computing y social network analysis.

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Juan Manuel Rodríguez

Doctor en Ciencias de la Computación (UNICEN). Más de 10 años de experiencia aplicando ML en diversos proyectos, incluyendo análisis de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

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Diego Dalponte

Doctor en Ciencias de la Ingeniería (Instituto Balseiro) e Ingeniero de Sistemas (UNICEN). Trabaja en métodos numéricos y simulación computacional

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Juan D’Amato

Doctor en Matemática Computacional (UNICEN). 12 años de experiencia en proyectos I+D+i en Computacion Grafica (CG), Alta performance (HPC) y Visión Computacional (CV).


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Emmanuel Iarussi

Investigador de CONICET en Computación Gráfica, Profesor Adjunto de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA y Dr. en Cs. de la Computación por la Université de Nice – Sophia Antipolis (Francia). Más en: http://emmanueliarussi.github.io/

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Claudio Delrieux

Claudio Delrieux es Ing. Electrónico y Dr. en Ciencias de la Computación. Profesor Titular en la Universidad Nacional del Sur, Inv. Independiente del Conicet y director del Laboratorio de Ciencias de las Imágenes UNS-CONICET.

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Guillermo Islas

Tech Manager de Data Analytics y Big Data en Globant (Tandil). Ingeniero de Sistemas (UNICEN).

Trabajó para los clientes Sevel, Perez Companc, Petrobras, K12, EY, Deloitte, PwC, Hub, MindShare, Bally, Amadeus, Orbitz, Telmex-Claro. Experiencia en el área de Data Warehousing y Business Intelligence, sobre plataformas Legacy SQL, NoSQL y Big Data.

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Andrés Diaz Pace

Doctor en Cs. de la Computación de la UNCPBA. Profesor de la Fac. de Cs. Exactas e Investigador Independiente de CONICET. Trabaja en temáticas de Ingeniería de Software tales como: diseño de arquitecturas, asistentes inteligentes, big data y cloud computing. Más de 12 años de experiencia como arquitecto consultor en proyectos de vinculación con empresas.



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Juan Pablo Pizarro

Technical Director de IOT en Globant (Tandil). Trabajó para clientes como Disney, Rockwell, EA, eBay y Google. Dentro de sus últimas diplomaturas se destacan las de IOT en UTN y Internet of Things for a connected World en el MIT.







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Escribinos a duia@exa.unicen.edu.ar o seguinos en Twitter en @DuiaUnicen

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