Diplomatura de Posgrado en Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa en la Nube

Registro a pre-charla

Primera cohorte 2025 en curso con 25 estudiantes | Abrimos la 2da cohorte 2026

Modalidad: Virtual

Estado: Próximamente — dejá tus datos y te notificamos cuando abramos la inscripción

Inicio: Septiembre 2026

Finalización: Diciembre 2026

Charla informativa (2025): Video de la charla.

Nueva charla 2026: Miércoles 10 de junio de 2026. Preregistro charla

Tipo de titulo: Diplomatura de Posgrado Universitario

Información


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.

Objetivos

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.

🧩

Desarrollar

Diseño y construcción de soluciones de IA generativa.

🚀

Implementar

Integración y despliegue en productos y procesos.

🌐

Impactar

Aplicación transversal en sectores y disciplinas.

Destinatarios

Personas interesadas en tecnología con alguno de los siguientes perfiles:

  • Título de grado o pregrado vinculado a las ciencias de la computación expedido por Universidades en carreras de al menos 2 años de duración o 4 años en el caso de Institutos no universitarios.
  • Además, en caso que no poseas título, podrás ser admitido siempre que demuestres, a través de las evaluaciones y entrevista con la Dirección de la Diplomatura, poseer preparación y experiencia laboral acorde, así como competencias y conocimientos suficientes.
  • Prerrequisito obligatorio: Para sacar el mayor provecho de la diplomatura, necesitás manejarte con Python: estructuras de datos, funciones e importar librerías. No hace falta que seas experto: con esa base, todo lo demás lo iremos construyendo juntos.

¿Para quién va dirigido?

La diplomatura está pensada para profesionales y graduados que quieran dominar la IA generativa en contextos reales.

Desarrolladores e Ingenieros IT

Que quieran incorporar IA generativa y LLMs a sus proyectos y productos.

Data Scientists y Analistas

Con experiencia en datos que buscan dar el salto a modelos generativos y despliegue en cloud.

DevOps y profesionales Cloud

Que quieran especializarse en infraestructura para desplegar modelos de IA a escala.

Emprendedores e Innovadores

Que buscan integrar IA generativa en sus productos, procesos o modelos de negocio.

Graduados que buscan especialización

Con título universitario o terciario que quieran una formación de posgrado aplicada y reconocida.


Inicio

Septiembre 2026

Cursado

A distancia

Dias y Horarios

Martes y Jueves de 19 a 21 hs

Duración

4 meses

Video informativo


Plan de estudios


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.

Lente estratégica: selección de paradigma — cuándo conviene ML clásico, cuándo deep learning, cuándo LLM, según el problema y los datos disponibles.
Accede al programa

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.

Lente estratégica: trade-offs cloud para IA — managed services vs self-hosted, GPU vs CPU, costo de training vs costo de inference, cuándo serverless conviene.
Accede al programa

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.

Lente estratégica: elección de arquitectura — CNN / RNN / Transformer / VAE según naturaleza del dato (imagen, secuencia, texto) y métricas de éxito.
Accede al programa

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.

Lente estratégica: RAG vs fine-tuning vs prompt engineering — cuándo cada estrategia es la correcta, costos comparativos y lock-in con proveedores.
Accede al programa
¿Y la estrategia?

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.

Preregistro charla informativa

Enfoque y Metodología

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:

📚

Análisis conceptual

Marcos teóricos, modelos y técnicas actuales de IA generativa.

🔍

Casos reales

Estudio crítico para entender desafíos y oportunidades en distintos sectores.

🛠️

Ejercicios prácticos

Actividades incrementales para adquirir experiencia de forma guiada.

🚀

Proyectos de aplicación

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.


Condiciones de admisión

Poseer título de grado o pregrado vinculado a las ciencias de la computación expedido por:

  • ⁠Universidades: Carreras cuya duración no sea inferior a 2 años.
  • ⁠Institutos de Educación Superior: Carreras de 4 años de duración mínima.
Además de quienes cumplimenten los requisitos previos, podrán ser admitidas personas siempre que demuestren poseer preparación. y experiencia laboral acordes a la Diplomatura.

Cuerpo docente:


Mg. Juan M. Fernández

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. David Petrocelli

Dr. David Petrocelli

(Coordinador Academico)

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. Rosana Matuk

Dra. Rosana Matuk

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)

Mg. Diego Gasch

Mg. Diego Gasch

Magister en Data Science
(Universidad Austral).
Docente en UNLu e ITBA.
Data Science Technical Leader
(Mercado Libre).

Cohorte 2025 · En el tramo final

1ra Cohorte 2025 — En curso

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.

20

Inscriptos

en la 1ra cohorte

12

En trabajo final

preparando defensa

160 hs

Carga horaria

4 cursos × 40 hs

UNLu

Título oficial

posgrado universitario

4 cursos completos cursados
Alumnos en toda Latinoamérica
Notebooks y repos entregados
2da cohorte 2026 abierta

Lo que dicen los alumnos

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 agosto 2026. No te quedes afuera.

Pre-registrate a la charla informativa
LICDIA

Diplomatura oficial de la Universidad Nacional de Luján
Dictada por el Laboratorio de Investigación en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (LICDIA)

¿Por qué elegir LICDIA?

Respaldo de la Universidad Nacional de Luján (universidad pública).
Laboratorio de investigación activo en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
Enseñanza orientada a la aplicación práctica y profesional.
Contenidos actualizados: GPT, Gemini, Claude AI y modelos de última generación.
Enfoque hands-on con casos reales y desarrollo de proyectos.
Primera cohorte 2025 exitosa con 25 estudiantes.
Docentes con trayectoria profesional en la industria y en investigación.
Infraestructura tecnológica cloud de primer nivel.

Valores y Competencias

Trabajo en Equipo

Innovación

Liderazgo

Proactividad

Flexibilidad

Responsabilidad Social

Creación de Valor

Gestión del Cambio

Actualización

Toma de Decisiones

Emprendedurismo

¿Qué beneficios ofrece este Programa?

Mejorar el perfil profesional incorporando IA generativa y cloud.
Obtener herramientas para alcanzar el siguiente nivel en la organización.
Superarse personal y laboralmente en un campo de altísima demanda.
Apalancar el crecimiento profesional con modelos de lenguaje y deep learning.
Alcanzar nuevos desafíos, proyectos y responsabilidades.
Desarrollar el potencial creativo e innovador con herramientas de IA.

Condiciones de Evaluación y Certificación

Certificado de Participación

Quienes cumplan con el 75% de asistencia al programa recibirán su certificado de Participación.

Certificado de Aprobación

Quienes además aprueben un Trabajo Integrador Final, recibirán un certificado de Aprobación.

Preguntas Frecuentes

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:

  1. Introducción a la Inteligencia Artificial
  2. Infraestructura Tecnológica para IA
  3. Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales
  4. Inteligencia Artificial Generativa

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:

  1. Pago electrónico 24 hs vía Pago Mis Cuentas (con DNI y clave).
  2. Cajero automático — Pago Mis Cuentas → Establecimientos Educativos → "Universidad Nac. Luján".
  3. Transferencia bancaria directa con CUIT/CBU de la universidad.

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.

El miércoles 10 de junio de 2026, encuentro virtual de aproximadamente 1 hora.

El director cuenta el plan de estudios, los proyectos integradores que vas a construir, la salida laboral del sector y respondemos en vivo todas las dudas.

También podés ver el video de la charla 2025 mientras esperás la próxima.

Completá el formulario de pre-registro y te enviamos el link de acceso unos días antes.

La 2da cohorte arranca en agosto 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:

  • Python, Jupyter, Google Colab — Colab da GPU gratuita para entrenar modelos.
  • PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers — frameworks estándar de la industria.
  • AWS Free Tier + créditos para estudiantes — para SageMaker, Bedrock y EC2 con GPU.
  • OpenAI / Anthropic API — el alumno usa créditos free o de bajo costo.
  • LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Chroma — frameworks para RAG y agentes.
  • Docker, Terraform, GitHub Actions — para Curso 2 (infraestructura).

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:

  • AI / ML Engineer — diseño y deploy de modelos en producción.
  • LLM / Generative AI Engineer — RAG, fine-tuning, agentes con tool use.
  • MLOps Engineer — infra cloud, CI/CD para modelos, monitoreo.
  • Data Scientist con foco en IA Generativa.
  • AI Product Manager — perfil técnico que diseña features con IA.
  • AI Consultant — implementación de IA en empresas tradicionales.
  • Founder / Builder de productos basados en IA.

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:

  • Título de grado de cualquier orientación, o
  • Equivalencia por experiencia profesional (analizada caso por caso por la dirección académica para perfiles con trayectoria comprobable sin título de grado).

El proceso es: pre-registro → charla informativa → inscripción formal → pago de matrícula → arranque en agosto.

Detalles completos en la sección Requisitos.

Preregistro Charla Informativa 2026

Miércoles 10 de junio de 2026 — Anotate y te avisamos con el link de acceso

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