Primera cohorte 2025 en curso con 25 estudiantes | Abrimos la 2da cohorte 2026
Modalidad: Virtual
Charla informativa (2025): Ver video abajo.
Inicio: Septiembre 2026
Finalización: Diciembre 2026
Inscripción 2026: Abierta hasta el viernes 31/07 — cupos limitados a 30 lugares.
Tipo de título: Diplomatura de Posgrado Universitario
Próximas charlas online · Anotate y te enviamos el link
Cohorte 2026 · Cupos limitados a 30 estudiantes
Mirá la grabación de la charla informativa 2025 con presentación del programa, plan de estudios y respuestas a preguntas frecuentes.
Charla informativa 2025
4 pasos simples para asegurar tu cupo en la cohorte 2026. Las fechas son aproximadas y pueden ajustarse según completamiento de cupos.
Completás el formulario online y subís tus papeles. Reservás tu lugar en la cohorte 2026.
La dirección académica revisa tu título y experiencia. Te confirmamos por email.
Recibís el OK definitivo y los datos para abonar la matrícula.
Abonás matrícula y primera cuota. Arrancás la cursada en septiembre 2026.
La Inteligencia Artificial Generativa se ha convertido en un eje central de innovación tecnológica, impulsada por modelos como GPT, Google Gemini y Claude AI. Su capacidad para crear contenido, tomar decisiones autónomas y potenciar la creatividad está transformando industrias como el arte, el diseño, el entretenimiento, el marketing y la educación. Ante esta realidad, el LICDIA (Laboratorio de Investigación en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial) de la Universidad Nacional de Luján (UNLu) lanza la Diplomatura de Posgrado en Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa en la Nube.
Formar profesionales que se conviertan en verdaderos "arquitectos de mundos digitales": capaces de desarrollar, entrenar e implementar soluciones de IA generativa en la nube, integrando modelos, datos y servicios en diferentes sectores del conocimiento. La meta es que no solo entiendan la tecnología, sino que puedan dominarla como un poder, desplegando soluciones reales que generen impacto, innovación y transformación.
Diseño y construcción de soluciones de IA generativa.
Integración y despliegue en productos y procesos.
Aplicación transversal en sectores y disciplinas.
Personas interesadas en tecnología con alguno de los siguientes perfiles:
La diplomatura está pensada para profesionales y graduados que quieran dominar la IA generativa en contextos reales.
Que quieran incorporar IA generativa y LLMs a sus proyectos y productos.
Con experiencia en datos que buscan dar el salto a modelos generativos y despliegue en cloud.
Que quieran especializarse en infraestructura para desplegar modelos de IA a escala.
Que buscan integrar IA generativa en sus productos, procesos o modelos de negocio.
Con título universitario o terciario que quieran una formación de posgrado aplicada y reconocida.
Septiembre 2026
A distancia
Martes y Jueves de 19 a 21 hs
4 meses
Fundamentos de la IA y sus aplicaciones en diversos sectores. Aprendizaje automático (Machine Learning) y sus algoritmos básicos. Visión general de técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión por computadora. Aspectos éticos y responsabilidad en el desarrollo y uso de sistemas de IA.
Conceptos básicos de la nube y sus servicios para IA (almacenamiento, cómputo, bases de datos). Infraestructura como código (IaC) y canalizaciones CI/CD, para despliegue de modelos de IA en entornos cloud multinube. Arquitectura y orquestadores de contenedores como plataformas escalables y especializadas en IA en la nube. Despliegue e implementación de soluciones de inteligencia artificial.
Introducción al aprendizaje profundo. Arquitecturas básicas de redes neuronales. Funciones de activación y regularización. Redes neuronales convolucionales (CNN), recurrentes (RNN) y LSTM. Transferencia de aprendizaje y fine-tuning. Optimización de hiperparámetros. Técnicas de interpretación de modelos. Aplicaciones en visión por computadora y PLN. Modelos avanzados.
Introducción al modelado generativo aplicado a la generación de texto e imágenes. Modelos básicos de generación de contenidos. Redes neuronales para generación de secuencias. Mecanismos de atención. Modelos de lenguaje condicionados y no condicionados. Diferentes modelos y frameworks de generación de modelos y contenidos. Evaluación automática de la calidad y coherencia. Transferencia de estilo en la generación de contenido.
Está distribuida en los 4 módulos, no aislada en una capa para directivos. La selección de paradigma vive en los fundamentos, los trade-offs de infra en el módulo 2, la elección de arquitectura en el de Deep Learning, la decisión RAG/fine-tuning/prompt en el de IA Generativa. Lo que en otros programas son slides, acá son decisiones que el alumno toma mientras construye.
El carácter de esta Diplomatura es esencialmente práctico. Si bien se abordarán los fundamentos teóricos y los modelos fundacionales de la inteligencia artificial generativa, el foco estará puesto en la aplicación real y progresiva de los conocimientos.
La metodología se basa en un recorrido módulo tras módulo, donde cada instancia combina:
Marcos teóricos, modelos y técnicas actuales de IA generativa.
Estudio crítico para entender desafíos y oportunidades en distintos sectores.
Actividades incrementales para adquirir experiencia de forma guiada.
Integración de aprendizajes y diseño de soluciones con impacto real.
Este enfoque garantiza que los participantes no solo comprendan los fundamentos, sino que desarrollen habilidades directamente aplicables en un entorno profesional, en un contexto global cambiante y desafiante.
De esta manera, la Diplomatura agrega un valor diferencial al desarrollo profesional, formando egresados con capacidad de resolver problemas concretos, liderar proyectos de innovación y adaptarse al ritmo acelerado de la evolución tecnológica.
Poseer título de grado o pregrado vinculado a las ciencias de la computación expedido por:
Las herramientas con las que vas a trabajar desde el primer modulo
Cuatro proyectos integradores que entregás durante la diplomatura — uno por curso, encadenados para que al final tengas un sistema completo de IA en producción.
Tu primer clasificador en producción
Modelo de ML clásico entrenado sobre dataset real con scikit-learn, evaluado con métricas honestas y servido como API. La base de cómo se piensa un proyecto IA end-to-end.
Tu andamio cloud-native para IA
Plataforma GCP completa con contenedores GPU, IaC en Terraform, GKE con autoescalado, CI/CD y observabilidad de modelos — el chasis sobre el que corren tus modelos en los Cursos 3 y 4.
Tu modelo Deep Learning explicable
CNN o LSTM entrenado en GPU cloud con transfer learning sobre un caso real. Hyperparameter tuning con Optuna e interpretabilidad con SHAP y Grad-CAM — no es una caja negra.
Tu sistema GenAI con RAG y agentes
Aplicación LLM productiva con RAG sobre corpus propio, agentes con tool use y MCP, sobre LLM gestionado u open-source en GPU cloud. Tu pieza de portfolio y trabajo final.
Los cuatro proyectos se encadenan: el andamio del Curso 2 hostea el modelo del Curso 3, y el sistema GenAI del Curso 4 corre sobre ambos. Cierran como un único Proyecto Integrador Final.
Roles concretos del mercado IA en 2026 a los que vas a poder aplicar al terminar — la mayoría con modalidad remota internacional y pago en USD.
AI / ML Engineer
Diseñá, entrená y desplegá modelos en producción. Pipelines de datos, training en GPU, serving y monitoreo de drift — el rol más demandado del sector.
USD 4.500–9.000/mes remoto
GenAI Solutions Architect
Arquitecturas LLM end-to-end: RAG, agentes, vendor selection, control de costos y latencia. Traduce problemas de negocio en sistemas GenAI productivos.
USD 7.000–13.000/mes remoto
MLOps / AI Platform Engineer
Infra GPU, pipelines de training y serving, CI/CD para modelos, observabilidad y FinOps. Es la base del andamio que armás en el Curso 2.
USD 5.500–11.000/mes remoto
AI Product Manager
Definí producto con LLMs: discovery, métricas de evaluación, roadmap y go-to-market. Perfil clave para personas con background mixto producto/tech.
USD 5.000–10.000/mes remoto
Prompt Engineer / AI Developer
Integrá LLMs en apps existentes vía API. Prompt design, evals, agentes con tool use y MCP. La puerta de entrada más rápida al sector GenAI.
USD 3.500–7.000/mes remoto
Research / Applied Scientist
Fine-tuning, experimentación con arquitecturas, evaluación rigurosa y papers aplicados. Perfil para quien quiera profundizar en investigación industrial.
USD 6.000–12.000/mes remoto
Rangos orientativos del mercado IA LATAM/internacional remoto a 2026. Variable según experiencia, stack y empresa. Fuente: relevamiento de ofertas en LinkedIn, Workana, Toptal y reportes salariales (Stack Overflow, Brookfield, Sysarmy).
Director de LICDIA-UNLu.
Magister en Inteligencia de datos orientada a Big Data (UNLP).
Profesor en UNLu, ITBA y UNTREF.
Especialista en Large Language Models.
Dr. en Ciencias Informáticas (UNLP).
Senior Cloud Architect en Caylent Inc. (USA).
Docente e investigador en UNLu.
Especialista en despliegue de soluciones de IA en AWS.
Director de la 1ra cohorte 2025 con 25 estudiantes.
Dra. en Ciencias de la Computación
Profesora en UNLu y UNSaM.
Especialista en Redes Neuronales.
Coordinadora de la Carrera de Analista Universitario en Ciencias de Datos (UNLu)
Magister en Data Science
(Universidad Austral).
Docente en UNLu e ITBA.
Data Science Technical Leader
(Mercado Libre).
La primera cohorte está terminando la diplomatura. 12 alumnos ya están preparando la defensa de su proyecto integrador final. Mientras tanto, abrimos inscripciones para la 2da cohorte 2026.
Inscriptos
en la 1ra cohorte
En trabajo final
preparando defensa
Carga horaria
4 cursos × 40 hs
Título oficial
posgrado universitario
Voces de la 1ra cohorte 2025 durante la cursada
La diplomatura me dio las herramientas para implementar soluciones de IA en mi empresa. La calidad docente es excelente y el acompañamiento permanente.
Alumno/a · Cohorte 2025
Backend Developer
Pasé de usar IA como usuario a construir mis propios agentes y pipelines en cloud. Un salto enorme en mi perfil profesional.
Alumno/a · Cohorte 2025
Data Analyst
El nivel práctico es muy alto. Cada módulo termina con un proyecto real. Aprendí más en 4 meses que en años de cursos online.
Alumno/a · Cohorte 2025
Cloud Engineer
La 2da cohorte arranca en septiembre 2026. No te quedes afuera.
Pre-registrate a la charla informativa
Diplomatura oficial de la Universidad Nacional de Luján
Dictada por el Laboratorio de Investigación en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (LICDIA)
Trabajo en Equipo
Innovación
Liderazgo
Proactividad
Flexibilidad
Responsabilidad Social
Creación de Valor
Gestión del Cambio
Actualización
Toma de Decisiones
Emprendedurismo
Quienes cumplan con el 75% de asistencia al programa recibirán su certificado de Participación.
Quienes además aprueben un Trabajo Integrador Final, recibirán un certificado de Aprobación.
Una mirada honesta sobre el mercado de formación en IA en Argentina y por qué elegimos hacer las cosas distinto.
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Diplomatura UNLu (Esta propuesta) |
Bootcamp privado | Curso online (Coursera / Udemy) |
Posgrado tradicional | |
|---|---|---|---|---|
| Precio total | $1.000.000 ARS | USD 2.000–5.000 | USD 20–200 | USD 3.000+ |
| Aval universitario oficial | UNLu | |||
| Modalidad 100% virtual y asincrónica | suelen ser sincrónicos | |||
| Práctica con stack real (PyTorch, AWS Bedrock, LangChain) |
depende del curso | |||
| Tutor / acompañamiento docente | ||||
| Proyecto integrador final | variable | |||
| Duración total | 4 meses | 3–6 meses | Variable | 12–24 meses |
| Cupos limitados (calidad) | 25 estudiantes | 50–100 | Ilimitado | 30–50 |
Análisis de mercado a mayo 2026 — los precios privados pueden variar
Si marcás los 5, estás listo para empezar
Título universitario o pregrado
o experiencia laboral equivalente acreditable
Python básico
estructuras de datos, funciones, importar librerías. No esperamos PyTorch ni LangChain; los enseñamos.
Computadora con 8 GB RAM mínimo y conexión estable
el cómputo pesado corre en cloud; cualquier laptop moderna alcanza
8–12 hs semanales de dedicación durante 4 meses
modalidad asincrónica: manejan sus tiempos
Inglés técnico de lectura
la documentación de OpenAI, AWS y PyTorch está en inglés; las clases son en español
¿Tenés dudas sobre si cumplís el perfil? Escribínos por WhatsApp y lo conversamos.
Consultar por WhatsAppResponde estas 5 preguntas y averiguálo en 30 segundos
1. ¿Tenés base de programación (Python preferentemente, aunque sea básico)?
2. ¿Querés trabajar en proyectos reales de IA generativa, no solo teoría?
3. ¿Te interesa el cloud (AWS Bedrock, SageMaker) y desplegar modelos en producción?
4. ¿Podés dedicar al menos 8 horas semanales durante 4 meses?
5. ¿Buscás un título universitario oficial (no un certificado de bootcamp)?
No hace falta saber IA — la diplomatura arranca desde cero: qué es machine learning, cómo funcionan las redes neuronales, qué es un LLM y qué problema resuelve cada técnica.
Lo que sí recomendamos es manejo básico de Python (estructuras de datos, funciones, importar librerías como pandas/numpy) y comodidad para trabajar con notebooks Jupyter/Colab — no esperamos que sepas PyTorch o LangChain, te lo enseñamos.
Si venís de áreas no-técnicas pero con bases sólidas de programación, vas a poder seguir el contenido. Los módulos prácticos (Curso 3 de Deep Learning y Curso 4 de Gen AI) requieren más esfuerzo pero la curva es manejable con dedicación.
Sí. Las clases son en vivo por videoconferencia los martes y jueves de 19 a 21 hs (ARG).
Cada clase queda grabada y disponible de forma permanente en el aula virtual para que la revises cuando quieras — útil si trabajás full-time o estás en otra zona horaria.
Además contás con un canal de consulta permanente con docentes y pares para resolver dudas entre clases — no estás solo entre clase y clase.
La Diplomatura de Posgrado Universitario en Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa en la Nube, emitida por la Universidad Nacional de Luján — universidad pública nacional con validez oficial en todo el país.
No es una certificación privada de plataforma: es un título universitario que podés mostrar en tu CV y LinkedIn, y que sirve como antecedente formal para futuras maestrías o doctorados.
Cada uno de los 4 cursos aprobados otorga además un certificado individual de posgrado universitario.
Sí. La diplomatura está compuesta por 4 cursos de posgrado de 40 hs cada uno que pueden cursarse de forma independiente:
Cada curso individual otorga su propio certificado de posgrado universitario. Si completás los 4, obtenés el título de Diplomatura completo, que incluye el proyecto integrador end-to-end.
Si recién arrancás, podés empezar por el Curso 1 (Introducción a la IA) y decidir después si seguís con los demás — los cursos están diseñados en secuencia pero cada uno cierra por sí solo.
Tres opciones, todas a través de la UNLu:
Estructura: matrícula de $200.000 + 4 cuotas de $200.000 (una por cada curso). Vencimiento día 15 de cada mes.
Para datos bancarios, comprobante y resolución oficial, consultá la sección de Aranceles.
La inscripción ya está abierta. Se realiza online: completás un formulario con tus datos y nos comunicamos a la brevedad para confirmar tu lugar y los pasos siguientes.
Los cupos son limitados a 30 alumnos por cohorte y se asignan por orden de inscripción. Una vez confirmado tu lugar, abonás la matrícula y arrancás con el material.
Si querés ver cómo funcionó la cohorte 2025, podés mirar el video de la charla informativa anterior.
Si tenés dudas previas, podés escribirnos por WhatsApp y te respondemos sin compromiso.
La 2da cohorte arranca en septiembre de 2026 y finaliza en diciembre de 2026.
Las inscripciones cierran a fines de julio o cuando se completa el cupo (lo que pase primero — recordá que son máximo 30 alumnos por cohorte).
La forma más segura de no quedarte afuera es pre-registrarte a la charla informativa: te avisamos primeros cuando se abre la inscripción formal.
Sí. Trabajamos con cohortes de máximo 30 alumnos para mantener una relación cercana entre docentes y estudiantes — los docentes pueden dar feedback real al código, a los notebooks y al proyecto integrador de cada alumno, no solo dictar clase magistral.
Los lugares se asignan por orden de inscripción una vez completada la matrícula. Cuando se completa el cupo, el resto pasa a lista de espera para la próxima cohorte.
Para asegurar tu lugar: pre-registrate cuanto antes y participá de la charla informativa — los pre-registrados son los primeros en enterarse cuando se abre la inscripción formal.
No, una notebook común alcanza — i5/Ryzen 5 o superior, 8 GB de RAM y conexión estable a internet. No necesitás GPU local.
Trabajamos con herramientas open source y servicios cloud free tier:
Todo el software es gratuito y multiplataforma (Linux, macOS, Windows). Para entrenamientos pesados usamos GPU cloud — no necesitás nada en tu máquina.
Un equipo con trayectoria activa en industria, academia y producción a escala latinoamericana.
La dirección está a cargo del Mg. Juan Manuel Fernández (Director de LICDIA-UNLu, Magister en Inteligencia de Datos UNLP, profesor en UNLu, ITBA y UNTREF, especialista en LLMs) y la coordinación académica del Dr. David Petrocelli (Senior Cloud Architect en Caylent USA, doctor en Ciencias Informáticas UNLP, especialista en MLOps y AWS).
Completan el cuerpo docente la Dra. Rosana Matuk (especialista en redes neuronales, profesora UNLu y UNSaM, coordinadora de la Carrera de Analista en Ciencias de Datos UNLu) y el Mg. Diego Gasch (Magister en Data Science Universidad Austral, Data Science Technical Leader en Mercado Libre, especialista en LLMs y RAG en producción).
Hacé click en cada nombre para ver el perfil completo, o mirá la sección Cuerpo docente más arriba.
El sector IA en Argentina y Latinoamérica está entre los de mayor demanda y mejor remuneración del mercado tech.
Empresas como Mercado Libre, Globant, Despegar, Auravant, Ualá, Modo, Faraday y muchísimas startups locales tienen equipos dedicados a IA Generativa, y muchísimos profesionales argentinos trabajan en remoto para empresas internacionales (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Cohere, AWS, Google) cobrando en USD.
Tu proyecto integrador es la pieza concreta que te diferencia en una entrevista.
Roles típicos para egresados de la diplomatura:
Los rangos salariales del sector son significativamente superiores al promedio del tech tradicional, especialmente en modalidad remota internacional con pago en USD.
La diplomatura tiene una carga horaria total de 160 horas distribuidas en 4 meses (4 cursos de 40 hs cada uno).
Las clases en vivo son los martes y jueves de 19 a 21 hs (4 hs semanales en clase). El resto se distribuye en notebooks prácticos, lecturas, ejercicios entregables y desarrollo del proyecto integrador.
Esperá dedicarle entre 8 y 12 hs semanales en total — un compromiso pensado para que puedas mantener tu trabajo full-time mientras cursás.
Sí, y es uno de los pilares de la diplomatura.
La cursada cierra con un proyecto integrador propio aplicado a un caso real: construís una solución end-to-end con modelos entrenados, sistema RAG o agente desplegado en cloud, infraestructura levantada con IaC, evaluación rigurosa de métricas y documentación técnica completa.
Lo defendés frente a docentes y compañeros al final, y queda como pieza de portfolio que podés mostrar a empleadores o usar como base de tu propio emprendimiento.
Mirá el cronograma clase por clase para ver el tipo de entregables que vas a producir.
La evaluación es continua y práctica — no se basa en exámenes finales memorísticos.
Cada curso tiene entregables concretos: notebooks reproducibles, modelos entrenados, sistemas RAG funcionando, dashboards de monitoreo, defensa de decisiones técnicas. El criterio es el mismo que usa la industria: si lo podés ejecutar y defender, lo aprobás.
La cursada cierra con la defensa del proyecto integrador frente al cuerpo docente.
Mirá el cronograma clase por clase para ver el tipo de entregables.
No, no hay examen de admisión. Para inscribirte solo necesitás cumplir con los requisitos formales de admisión a un posgrado universitario:
El proceso es: registro → charla informativa → inscripción formal → pago de matrícula → arranque en septiembre.
Detalles completos en la sección Requisitos.