La Diplomatura en Inteligencia Artificial se fundamenta en la necesidad de satisfacer la creciente demanda de habilidades en IA en el mercado laboral, promover la innovación y el avance tecnológico, abordar los impactos sociales y económicos de la IA, facilitar la actualización y el reciclaje profesional, y fomentar la interdisciplinariedad entre profesionales de diferentes campos. Esta diplomatura proporciona una oportunidad invaluable para los estudiantes de adquirir las habilidades y el conocimiento necesarios para prosperar en un mundo impulsado por la inteligencia artificial
Martes y jueves de 18.30 a 21hs.
Brindar a los estudiantes los marcos teóricos y prácticos vinculados a la Inteligencia Artificial.
Profundizar en el conocimiento de los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial.
Conocer y profundizar en las técnicas y herramientas de la Inteligencia Artificial (Entre ellas Machine Learning , Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa).
Adquirir conocimientos en las diferentes aplicaciones transversales que tiene la Inteligencia Artificial en todos los campos.
Graduados de diversas carreras, estudiantes, gestores de proyectos, emprendedores, gerentes comerciales, líderes de equipos y profesionales independientes.
MÓDULO 1 – INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 2 – MACHINE LEARNING
MÓDULO 3 – DEEP LEARNING
MÓDULO 4 – MACHINE LEARNING) I y DEEP LEARNING I
MÓDULO 5 – PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
MÓDULO 6 – PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)
MÓDULO 7 – INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
Proyecto grupal a elección de los estudiantes.
Dr. Claudio Enrique Righetti
Destacado profesional con un Doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires. Ha ocupado cargos importantes como Chief Scientist en Telecom Argentina y Jefe Científico en Cablevisión – Fibertel. Además, tiene una amplia experiencia académica como profesor y director en la Universidad Austral y la Universidad de Buenos Aires, donde ha dirigido más de 35 tesis de grado y posgrado. Recibió el premio International Engineering Professional Award 2018 por su contribución a impulsar la adopción y desarrollo de herramientas de AI y ML en la industria de las telecomunicaciones (SCTE). Es miembro del Grupo de Trabajo en AI del TM Forum.
Mag. Juan Pablo Sokil
Magister en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento de la Universidad de Buenos Aires. Magister ( candidato) en Estadística de la FCEN UBA . Es Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en Allied Group. Ha ocupado roles destacados como , Lead Data Scientist y AI-ML Engineer en Telecom Argentina, y Data Scientist en la Organización de Estados Iberoamericanos. Además, tiene experiencia como Analista de Data Mining en el Banco Credicoop y como Analista Estadístico en CEOP Market Research. En el ámbito académico, se desempeña como profesor de Estadística Aplicada en la Universidad de la Defensa Nacional.
Ing. Esp. Horacio G. Arrigo
Profesional con una sólida formación académica, incluyendo un Magister ( candidato) en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento de la UBA. Ha ocupado roles destacados en empresas como Telecom Argentina, donde se desempeñó como Data Science Manager/Tech Scientist, respectivamente. Actualmente Director de Ciencia de Datos Latinoamérica – MetLife Argentina. Además, tiene experiencia académica como profesor en Ciencia de Datos en CoderHouse y como ayudante en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires.
Mag. Pablo Galiana
Magister en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento de la Universidad Austral . En el ámbito académico, se desempeña como profesor de Inteligencia Artificial, Algoritmos y Estructura de Datos, y Bases de Datos en la Universidad Austral. En cuanto a su experiencia laboral, ha trabajado como ingeniero de software en empresas como MuleSoft (Salesforce Argentina), TekGenesis y Datamex Paraguay, todas ellas dedicadas al desarrollo de software y servicios informáticos.
Mag. Adriana Baravalle
Experta en Ciencia de Datos y Gestión del Conocimiento, con especialización en Planificación Estratégica, Prospectiva, Business Intelligence y Criptología. Ha ocupado cargos destacados como Directora de Data Science en Eclypsium Inc. y Chief Data Officer en Zentricx SRL. También ha trabajado como consultora independiente en Estrategia de Datos en diversas industrias. En el ámbito académico, ha sido Directora de Calidad Académica y Operaciones de Posgrado en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral, y Profesora en temas como Data Mining, y Ciberseguridad en distintas instituciones. Es miembro de varias organizaciones internacionales relacionadas con la tecnología y ha recibido premios destacados en competencias internacionales de ciberseguridad e IA .
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