El 7 de octubre de 2025 comienza el Curso de actualización “Inteligencia Artificial para Graduados”. Inscripciones abiertas.

Curso gratuito para Graduados de la UNER.

Carga horaria: 35 horas

Modalidad: virtual, sincrónico

Docentes: Dr. Bioing. Diego Evin, Dr. Bioing. Rubén Acevedo, Bioing. Alejandro Hadad, Bioing. Diana Vertiz del Valle

Inicio del curso: Martes 7 de octubre de 2025

Dictado: Martes, de 18 a 20.30

Treinta (30) cupos disponibles.

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta concreta que redefine prácticas, decisiones y roles profesionales. Lo que durante mucho tiempo parecía restringido a la ciencia ficción, hoy está presente en laboratorios, hospitales y centros de investigación.
Pero no se trata solo de tecnología. También cambian nuestras responsabilidades como profesionales: necesitamos comprender cómo funcionan estas herramientas, evaluar críticamente su uso y, sobre todo, adaptarlas a contextos sensibles como el diagnóstico
médico, la bioinformática o la gestión hospitalaria. La capacidad técnica ya no alcanza: se requiere criterio, actualización y visión.

Este curso propone un recorrido actualizado por los desarrollos relevantes más recientes en IA aplicada a la biomedicina. A través de clases teórico-prácticas, análisis de casos y un proyecto integrador, cada participante podrá identificar oportunidades reales para aplicar IA en su ámbito profesional, comprender sus implicancias éticas y regulatorias, y anticipar hacia dónde se dirige el futuro del sector.

Objetivos Generales:

• Actualizar los conocimientos sobre los avances recientes en IA aplicada al sector
  biomédico, bioinformático y hospitalario.
• Desarrollar competencias para evaluar y adaptar soluciones basadas en IA en entornos
  profesionales específicos.
• Fomentar el pensamiento crítico sobre las implicaciones éticas, profesionales y
  sociales de la implementación de IA en el ámbito de la salud.

Objetivos Particulares:
•Identificar las tecnologías de IA más relevantes para cada perfil profesional específico.
•Aplicar herramientas prácticas de IA en casos de uso habituales para egresados
(diagnóstico médico, análisis genómico, gestión hospitalaria, etc.).
•Evaluar críticamente el desempeño y limitaciones de diferentes enfoques de IA en
aplicaciones biomédicas.
•Conocer legislación sobre uso de IA en el campo de aplicación de los profesionales
egresados.
•Desarrollar un proyecto práctico que integre soluciones de IA en un problema real del
ámbito profesional.
•Anticipar tendencias futuras y prepararse para la evolución de la IA en el sector
biomédico.

Contenidos mínimos:

Evolución reciente de la IA, aprendizaje profundo y modelos fundacionales. Arquitecturas neuronales avanzadas: Redes Neuronales Recurrentes (RNN), Transformers, Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Fundamentos de IA generativa, modelos Redes Adversarias Generativas (GAN), Autocodificadores Variacionales (VAE) y Modelos de Difusión. Arquitecturas de grandes modelos de lenguaje (LLMs), sus capacidades, limitaciones y desafíos en contextos biomédicos. Aplicaciones y casos de uso: visión Computacional aplicados a imágenes médicas, modelos de lenguaje para proteínas y secuencias genómicas, sistemas de optimización basados en IA para la gestión de recursos hospitalarios. Avances de marcos regulatorios relacionados con IA en salud.

Contacto por consultas e inscripciones:
posgrado.ingenieria@uner.edu.ar