Maestría en Ciencias de la Inteligencia Artificial

Misión

Formar profesionales altamente competentes en Inteligencia Artificial a nivel de postgrado, capacitados en el diseño y ejecución de proyectos que incluyan la recolección de datos y el modelado matemático predictivo, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje de máquina.

Visión

Ser un programa de Maestría reconocido nacional e internacionalmente por la formación de recursos humanos especializados en el desarrollo y aplicación de modelos de inteligencia artificial, atendiendo problemas de interés académico, gubernamental y de la industria. 

• Inicia en el mes de Mayo de 2025
• Duración: 24 meses (4 semestres).
• Plazas disponibles: 15 (con incentivo económico).
• Incentivo mensuales, otorgados por el CONACYT durante 24 meses con dedicación exclusiva al programa.
• Modalidad: Presencial, de lunes a viernes, 8:00 a 15:00.
• Tutorías Personalizadas: Acompañamiento continuo durante los dos años.

Los postulantes deberán cumplir con los siguientes requisitos:

• Ingenieros/as Recién Egresados de ramas como electrónica, mecatrónica, informática, electricidad, electromecánica, mecánica, industrial, civil y egresados de carreras afines con grado de licenciatura, de universidades paraguayas reconocidas por el CONES o de universidades extranjeras con las convalidaciones correspondientes a las reglamentaciones académicas.
• Nivel del inglés para lectura y escritura de artículos científicos.
• Dedicación exclusiva de 35 hrs Semanales.

La Maestría está estructurada en 4 semestres, abarcando módulos básicos, específicos y un período dedicado a la investigación:

Primer Semestre

• Álgebra Lineal Avanzada (180 horas, 6 créditos).
• Probabilidad y Estadística Avanzada (180 horas, 6 créditos).
• Programación para Análisis de Datos (180 horas, 6 créditos).
• Almacenamiento y Procesamiento de Datos a Gran Escala (180 horas, 6 créditos).

Segundo Semestre

• Aprendizaje de Máquina (180 horas, 6 créditos).
• Introducción a las Redes Neuronales (180 horas, 6 créditos).
• Aprendizaje Profundo (180 horas, 6 créditos).
• Metodología y Gestión de Proyectos de Investigación (180 horas, 6 créditos).

Tercer Semestre

• Sistemas de Recomendación (180 horas, 6 créditos).
• Series Temporales (180 horas, 6 créditos).
• Algoritmos para Aprendizaje No Supervisado (180 horas, 6 créditos).
• IA Aplicada a la Robótica (180 horas, 6 créditos).

Cuarto Semestre

• Investigación Orientada para la Maestría (180 horas, 6 créditos).
• Extensión Universitaria (30 horas, 1 crédito).
• Carga Total del Programa: 2370 horas, 79 créditos académicos.

• Haber alcanzado como mínimo un promedio del 60% en las evaluaciones de los 12 módulos.
• Haber entregado el trabajo de tesis de maestría en plazo y en forma.
• Haber defendido el trabajo de tesis ante un jurado con un porcentaje mínimo del 60%.
• Haber presentado al menos un artículo científico en un congreso internacional o workshop arbitrado.

Comité Científico

• Diego Stalder (Coordinador) DSc, Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales, Brasil.
• Diego Galeano DSc, Royal Holloway, University of London, Inglaterra.
• Derlis Gregor DSc, Universidad de Sevilla, España.
• Mario Arzamendia DSc, Universidad de Sevilla, España.
• Marcos Villagra DSc, Nara Institute of Science and Technology, Japón.

Profesores

• Darío Alviso DSc, Ecole Centrale de Paris / Universidad Nacional de Asunción.
• Diego Palacios MSc, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay.
• Eduardo Redondo DSc, Université Laval, Canadá.
• Jorge Rodas DSc, Universidad Nacional de Asunción / Universidad de Sevilla, España.
• Inocencio Ortiz DSc, Instituto de Matemática Pura e Aplicada, Brasil.
• Carlos Sauer MSc, Instituto de Matemática Pura e Aplicada, Brasil.
• Luis Salgueiro DSc, Universitat Politècnica de Catalunya, España.
• Jorge Molina DSc, Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas, Brasil.
• Sebastian Grillo (Invitado) DSc, Instituto Alberto Luiz Coimbra, Brasil.
• Cristian Cappo (Invitado) DSc, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay.

Colaboradores

• Alejandro Giangreco DSc, Aix-Marseille Université, Francia.
• Leonardo Jara DSc, Universidad de Granada, España.
• Jose Colbes DSc, Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, México.

1. Formulario en Línea y Presentación de Documentos
   Los postulantes deben completar un formulario en línea y presentar la siguiente documentación hasta el 10 de marzo de 2025:

1. • Currículum Vitae en formato CONACYT(CVPY).
   • Copia del título de grado o carta del tutor indicando el avance del Trabajo Final de Grado.
   • Certificado de estudios.
   • Cédula de identidad o pasaporte.
   • Carta de recomendación confidencial (opcional, tutor de Trabajo Final de Grado)
   • Carta de interés indicando las líneas de investigación de su  preferencia.
   • Formulario Admisión
2. Análisis de CV y Documentación
   El comité académico evaluará el historial académico, la experiencia en proyectos relacionados con áreas como inteligencia artificial y la afinidad con las líneas de investigación de FIUNA para seleccionar a los postulantes con mejor puntaje. La carta de interés será clave para vincular al postulante con un investigador de tiempo completo del programa, cuya línea de investigación sea afín. (15 de febrero al 10 de marzo de 2025).
3. Entrevista y Evaluación del idioma Inglés
   Los candidatos preseleccionados serán entrevistados para evaluar sus objetivos académicos, habilidades de comunicación y nivel de inglés. (1 de marzo al 21 de marzo de 2025).

• Historial Académico.
• Experiencia previa en proyectos de investigación.
• Cartas de Recomendación (opcional).
• Desempeño en la Entrevista.
• Nivel de Inglés.
• Afinidad con las Líneas de Investigación: sistemas de automatización, vehículos autónomos, ciencia de datos, aprendizaje de máquina, visión computacional y sistemas complejos.