{"id":85873,"date":"2026-05-11T10:55:20","date_gmt":"2026-05-11T13:55:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=85873"},"modified":"2026-09-04T11:04:05","modified_gmt":"2026-09-04T14:04:05","slug":"inscripciones-abiertas-al-diplomado-en-machine-learning-deep-learning-aplicado-1ra-edicion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=85873","title":{"rendered":"Inscripciones abiertas al Diplomado en Machine Learning &#038; Deep Learning Aplicado | 1ra Edici\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>El aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo se han consolidado como tecnolog\u00edas centrales para resolver problemas de ingenier\u00eda en la industria contempor\u00e1nea. <strong>La Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA)<\/strong> abre la inscripci\u00f3n a la primera edici\u00f3n del <strong>Diplomado en Machine Learning y Deep Learning Aplicado<\/strong>, dirigido a estudiantes de ingenier\u00eda, docentes, profesionales t\u00e9cnicos y egresados que cuenten con conocimientos b\u00e1sicos de programaci\u00f3n en Python y nociones de matem\u00e1tica a nivel universitario inicial (\u00e1lgebra lineal, c\u00e1lculo y estad\u00edstica b\u00e1sica), y deseen incorporar estas herramientas a su pr\u00e1ctica profesional.<!--more--><\/p>\n<p><strong>No se requiere experiencia previa en machine learning ni deep learning:<\/strong> el programa parte desde los fundamentos y avanza progresivamente hasta la aplicaci\u00f3n profesional.<\/p>\n<h4>\ud83e\udd14\u00a0\u00bfPor qu\u00e9 Machine Learning y Deep Learning?<\/h4>\n<p>Las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico permiten extraer informaci\u00f3n valiosa de grandes vol\u00famenes de datos, automatizar tareas complejas y construir modelos predictivos sobre fen\u00f3menos f\u00edsicos, industriales y sociales. El aprendizaje profundo, por su parte, ha revolucionado \u00e1reas como la visi\u00f3n por computadora, el procesamiento de se\u00f1ales, las series temporales y el lenguaje natural. El programa busca preparar al participante para enfrentar problemas reales con estas herramientas: no se trata de resolver casos puntuales, sino de adquirir el criterio y los recursos para abordar los problemas con los que se va a encontrar en la industria.<\/p>\n<h4>\ud83e\udd14 \u00bfQu\u00e9 aprender\u00e1 en este diplomado?<\/h4>\n<p>A lo largo de siete m\u00f3dulos secuenciales, los participantes desarrollar\u00e1n habilidades para:<\/p>\n<ul>\n<li>Construir, evaluar y desplegar modelos de machine learning supervisado y no supervisado.<\/li>\n<li>Aplicar deep learning con PyTorch al an\u00e1lisis de im\u00e1genes, audio y datos secuenciales.<\/li>\n<li>Modelar series temporales y detectar anomal\u00edas en datos de procesos industriales.<\/li>\n<li>Llevar adelante un proyecto integrador con datos reales, desde la definici\u00f3n del problema hasta el despliegue.<\/li>\n<li>Comunicar resultados de manera profesional, en informes t\u00e9cnicos y presentaciones orales.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\ud83d\udcdd Inscripciones<\/h4>\n<ul>\n<li>Las inscripciones est\u00e1n abiertas hasta cubrir el cupo (m\u00e1ximo 35 participantes).<\/li>\n<li>Complete el formulario en l\u00ednea desde el <a href=\"https:\/\/diplomado-mldl-fiuna.vercel.app\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">sitio del diplomado<\/a> y reserve su lugar en esta primera edici\u00f3n.<\/li>\n<li>Programa acad\u00e9mico completo (PDF): <a href=\"https:\/\/diplomado-mldl-fiuna.vercel.app\/programa.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/diplomado-mldl-fiuna.vercel.app\/programa.pdf<\/a><\/li>\n<li>En el sitio del diplomado encontrar\u00e1 el formulario de inscripci\u00f3n, las preguntas frecuentes y los datos de contacto.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\ud83d\udccc Informaci\u00f3n clave<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Inicio de clases<\/strong> Lunes 8 de junio de 2026<\/li>\n<li><strong>Finalizaci\u00f3n<\/strong> Viernes 11 de septiembre de 2026<\/li>\n<li><strong>Duraci\u00f3n:<\/strong>\u00a014 semanas \u00b7 180 horas (80 sincr\u00f3nicas + 100 aut\u00f3nomas)<\/li>\n<li><strong>Modalidad:<\/strong>\u00a0Virtual sincr\u00f3nica con grabaci\u00f3n de clases<\/li>\n<li><strong>D\u00edas y horario:<\/strong> Lunes, mi\u00e9rcoles y viernes | 18:30 a 20:30<\/li>\n<li><strong>Cupo M\u00e1ximo:<\/strong> 35 participantes<\/li>\n<li><strong>Matr\u00edcula:<\/strong> Gs. 400.000<\/li>\n<li><strong>Cuotas:<\/strong> 4 cuotas de Gs. 800.000<\/li>\n<li><strong>Inversi\u00f3n total:<\/strong> Gs. 3.600.000<\/li>\n<li><strong>Beca FIUNA:<\/strong> 50 % para estudiantes y docentes de FIUNA (sujeta a evaluaci\u00f3n, seg\u00fan Resoluci\u00f3n CD N\u00b0 1616\/2026\/015)<\/li>\n<li>Aprobado por <a href=\"https:\/\/www.ing.una.py\/Resoluciones2026\/ConsejoDirectivo\/1616\/1616_2026_015_Diplomado_Machine_Learning_Deep_Learning_Aplicado.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Resoluci\u00f3n CD N\u00b0 1616\/2026\/015<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h4>\ud83d\udccc\u00a0Plantel docente<\/h4>\n<p><strong>Coordinador<br \/>\nEsp. Ing. Christian Javier Torres Hermosa<br \/>\n<\/strong>Director del Departamento de Ciencias B\u00e1sicas, FIUNA. Especialista en did\u00e1ctica de la educaci\u00f3n superior.<br \/>\n<strong>DSc. Ing. Leonardo Jara<br \/>\n<\/strong>Doctor en Ciencias por la Universidad de Granada. Investigador en inteligencia artificial aplicada y procesamiento de lenguaje natural.<br \/>\n<strong>MSc. Ing. Jos\u00e9 Mar\u00eda Rivas<\/strong><br \/>\nDoctorando en Federated Learning, Universidad de Granada. Especialista en machine learning aplicado y despliegue de modelos.<br \/>\n<strong>DSc. Ing. Diego Stalder<\/strong><br \/>\nDoctor en Computaci\u00f3n Aplicada (INPE, Brasil). Investigador PRONII CONACYT.<\/p>\n<h4>Contactos<\/h4>\n<p><strong>WhatsApp:<\/strong> +595 981 241 396<br \/>\n<strong>Correo electr\u00f3nico:<\/strong> diplomado_python@ing.una.py<br \/>\n<strong>Instagram:<\/strong> @diplomadosfiuna_ai<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo se han consolidado como tecnolog\u00edas centrales para resolver problemas de ingenier\u00eda en la industria contempor\u00e1nea. 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