- Podrán participar de la Especialización, aquellos postulantes brasileños, uruguayos o argentinos que cuenten con título de grado (duración mínima de 3 años).
- En el caso de los cupos seleccionados por la UTEC o UNRaf, podrán participar además quienes certifiquen los siguientes títulos: Ingenieros Tecnológicos (DGETP-UTU), Profesores del área de ciencias (CFE / ANEP) y Tecnólogos.
- En todos los casos, es requerido presentar interés en la temática y conocimientos básicos y comprobables de programación.
Profesionales que puedan integrar el conocimiento de la especialización en robótica e inteligencia artificial (PRIA) en sus diferentes áreas de desempeño, teniendo en cuenta las posibles implicaciones éticas e impacto social.
Los egresados de este curso tendrán competencia para:
- Desarrollar procesos y proyectos relacionados a la Robótica e Inteligencia Artificial, incluyendo temas ligados a áreas de la Industria 4.0 e Internet de las cosas.
- Evaluar el impacto social y posibles desbordamientos éticos que el uso de estas tecnologías puede causar en la sociedad.
- Actuar, más específicamente, en los temas de aprendizaje de la máquina, robótica de manipuladores, robotics operating system (ROS), visión computacional, internet de las cosas, Industrias 4.0, y robótica educacional.
- Incorporar los temas del curso de forma creativa, emprendedora e interdisciplinar en temas vinculados a las áreas de actuación profesional del propio estudiante.
La Especialización en Robótica e Inteligencia Artificial se imparte en modalidad semipresencial, organizada en doce unidades curriculares.
Tiene una carga horaria total de 1500 horas, duración estimada de 75 semanas y 100 créditos, segun normativa UTEC. En promedio, contempla 6 horas por semana, siendo de estas 2 de trabajo autónomo y 4 de clases sincrónicas divididas en dos días definidos en funcion de la disponibilidad docente.
La carrera cuenta con 3 instancias presenciales obligatorias, una por semestre, donde la ubicación y horarios son definidos durante el transcurso de la carrera junto a los docentes, y se les avisa a los estudiantes con su debida anticipación.
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Urubots es un equipo de robótica conformado por docentes y estudiantes que desarrollan proyectos de innovación tecnológica y participan en competencias nacionales e internacionales. El equipo cuenta con el apoyo de este posgrado y promueve el aprendizaje, la creatividad y la aplicación de la robótica en distintos ámbitos formativos y tecnológicos. Podés informate sobre Urubots aquí.
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Se ofrecerán 30 cupos para ser divididos equitativamente entre uruguayos, argentinos y brasileños.
Los cupos que no se cubran serán completados por las instituciones en forma equitativa. En el caso que los cupos no cubiertos sean impares, las instituciones acordarán oportunamente un criterio para dirimir la adjudicación de dicho cupo antes del cierre del periodo de selección.
Las preinscripciones comienzan el 1° de mayo y finalizan el 22 de mayo del 2025.
Ver información del proceso de admisión.
El proceso de selección tendrá como requisito excluyente la preinscripción desde el formulario web, presentando la documentación solicitada en el llamado de selección correspondiente.
La totalidad de postulantes deberán pasar por un proceso de selección con las siguientes etapas: (1) análisis de documentación, (2) prueba de conocimientos de programación, (3) proyecto o nota de motivación y de valorarse necesario, (4) una entrevista.
Curso pre-PRIA
Los aspirantes a participar de la Especialización en Robótica e Inteligencia Artificial podrán cursar una formación introductoria a la programación, el curso Pre-PRIA que tiene con objetivo de presentar los principales tópicos de programación para apoyar a los aspirantes a la formación y personas interesadas en el área de programación.
El formato es autogestionado, en idioma portugués, gratuito y, al final, si el estudiante cumple las actividades propuestas, tiene una certificación de 30 horas. El curso está disponible en este enlace.
El objetivo de este curso es nivelar los saberes principalmente de personas que no tienen formación específica en programación. La participación en el curso Pre-PRIA es facultativa y no exonera a los estudiantes de la prueba que deberán rendir la totalidad de preinscritos a la carrera.
Coordinación:
Coordinadora técnica y docente encargada en el Posgrado en Robótica e Inteligencia Artificial (PRIA), Ingeniería de Automática (2019), Magíster en Ingeniería de Computación (2021) y estudiante de doctorado en la Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Subdirectora del paquete de innovación tecnológica del proyecto europeo All Atlantic Ocean Sustainable, Profitable and Resilient Aquaculture, financiado por la Comisión Europea y centrado en tecnologías basadas en Internet de las cosas, gemelos digitales, inteligencia artificial y visión por computadora. Disciplinas: Inteligencia Artificial I, Visión Computacional, Impacto Social de la Automatización, Investigación en Robótica y Inteligencia Artificial I, Investigación en Robótica y Inteligencia Artificial II
Ingeniero en Control y Automatización (PUCRS, 2001), Magíster en Visión Computacional (UFRGS, 2004), Doctor en Robótica (Universidad de Osaka, 2008) y Postdoctor en Robótica (UFRGS, 2012). Fue investigador en la Universidad de Osaka (2008–2011) y actualmente es Profesor Adjunto en la UFSM, donde lidera proyectos en Robótica de Servicio, con énfasis en la cooperación y el aprendizaje entre robots y humanos. Sus áreas de interés incluyen robótica de telepresencia, fútbol de robots, robótica humanitaria y educativa. Disciplinas: Metodología de trabajo científico, Inteligencia Artificial I, Inteligencia Artificial II, Proyecto de Robots I, Proyecto de Robots II, Impacto Social de la Automatización
Director de la Tecnicatura Universitaria en Mecatrónica, Director de la Licenciatura en Automatización y Robótica (UNRaf). Grado de Ingeniero en Electrónica ( Universidad Tecnológica Nacional regional Córdoba) y la Especialidad en Ingeniería en Calidad (Universidad Tecnológica Nacional, Regional Santa Fe). Actúa como profesor en las carreras Mecatrónica (MEC) y la Licenciatura en automatización y robótica (BOT). Disciplinas: Impacto Social de la Automatización
Equipo:
Docente Encargado de Robótica e Inteligencia Artificial en la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC). Posee grado en Ingeniería en Automática (Universidade Federal de Rio Grande-2019) y máster en Ingeniería de Computación (Universidade Federal de Rio Grande-2022). Actúa como profesor en el Posgrado en Robótica e Inteligencia Artificial (PRIA) y en la carrera de Ingeniería de Control y Automática (ICA) de la Universidad Tecnológica (UTEC). Disciplinas: Programación Básica, Indústria 4.0 e Internet de las Cosas
Profesor Adjunto de Robótica e Inteligencia Artificial en la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC). Magíster en Ingeniería de Computación por la Universidade Federal do Rio Grande (FURG, 2021), en la subárea de Robótica y Sistemas Inteligentes. Ingeniero en Informática por la Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, 2019). Candidato a doctor en Modelado Computacional por la Universidade Federal do Rio Grande (FURG).
Disciplinas: Proyecto de Robots I, Proyecto de Robots
Licenciado en Sistemas de Información por la Universidad de la Región de la Campaña (2016). Especialista en Tecnologías de la Información y la Comunicación aplicadas a la Educación por la Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, 2018) y en Robótica e Inteligencia Artificial por la Universidade Federal do Rio Grande (FURG) y la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC, 2024). Se desempeña como profesor en el programa de posgrado PRIA y como docente encargado de las asignaturas vinculadas al área de Machine Learning en la Licenciatura en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial, ambos de la Universidad Tecnológica (UTEC). Disciplinas: Inteligencia Artificial II, Robótica Educativa
Licenciada en Ingeniería de Computación por la Universidade Federal do Rio Grande (2005). Magíster (2007) y Doctora (2011) en Ciencia de la Computación por la Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS). Profesora Asociada en la FURG, donde dirige tesis de maestría y doctorado en Ciencias de la Salud (PPGCS) y en Ingeniería de Computación (PPGComp). Realizó un posdoctorado en el grupo NANO-D del INRIA Rhône-Alpes, Francia (2018–2019), y coordina el laboratorio COMBI-Lab (Computational Biology Laboratory). En 2024 lideró al equipo brasileño ganador del CACHE Challenge #2, competencia internacional orientada al descubrimiento de moléculas prometedoras para el tratamiento de pancoronavirus mediante herramientas de bioinformática y aprendizaje automático. Disciplinas: Inteligencia Artificial I
Ingeniero Electrónico por la Universidad Nacional de Misiones (2010), revalidado como Ingeniero Eléctrico en la Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2013). Magíster (2012) y Doctor (2016) en Ingeniería por la UFRGS, con énfasis en procesos de manufactura. También obtuvo el título de Doctor en Electrotecnia e Informática por la Facultad de Ciencia y Tecnología (FCT-UNINOVA, Portugal) en régimen de co-tutoría, a través del programa de doctorado Sandwich Abroad financiado por CAPES. Su experiencia se centra en el diseño y desarrollo de sistemas modulares aplicados a robots manipuladores, y en la investigación sobre control de sistemas distribuidos en procesos de fabricación, con foco en sistemas robóticos. Ha sido profesor en las universidades UniRitter, São Francisco de Assis y SENAI Porto Alegre, además de desempeñarse en el Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSUL). Actualmente es Profesor Adjunto en la Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), vinculado al Departamento de Procesamiento de Energía Eléctrica (DPEE).
Actualmente Profesor Adjunto en la Universidad Federal de Rio Grande (FURG), especializado en visión por computadora (computer vision), aprendizaje profundo (deep learning) y aprendizaje automático (machine learning). Es doctor en Ciencia de la Ingeniería (DPhil in Engineering Science) por la Universidad de Oxford, Reino Unido; magíster en Ingeniería Eléctrica (Sistemas Digitales) por la Escuela Politécnica de la Universidad de São Paulo (Poli-USP); licenciado en Ingeniería de Computación por la Universidad Federal de Rio Grande (FURG); y técnico en Procesamiento de Datos por el Colegio Técnico Industrial de la Universidad Federal de Rio Grande (CTI-FURG).
Vinicius Menezes de Oliveira
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Ingeniero en Computación por la Universidade Federal do Rio Grande (FURG, 1998).
Magíster en Ingeniería Eléctrica por la Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC, 2001)
y Doctor en Ingeniería Eléctrica por la Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS, 2008), con pasantía en la Universidad de Nagoya (Japón). Su experiencia abarca las áreas de automatización y control de sistemas robóticos, con énfasis en robots de servicio, sistemas no holonómicos y robótica asistiva. Fue Director de Investigación (2010–2012) y Director de Innovación Tecnológica (2013–2016) en la FURG. Actualmente se desempeña como Profesor Asociado II.
Disciplinas: Programación Básica, Proyecto de Robots I
Técnico en Instrumentación Industrial por el SENAI Cetemp (1991). Licenciado en Física (1998) y Magíster en Computación Aplicada (2003) por la Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), y Doctor en Informática por la University of Edinburgh (2007). Desde 2008 se desempeña en la Universidade Federal do Rio Grande (FURG), donde fue coordinador de la carrera de Ingeniería de Automatización, del Programa de Posgrado en Ingeniería de Computación y director del Centro de Ciencias Computacionales, cargo en el que actualmente es vicedirector. Su trabajo se centra en bioinformática, donde aplica métodos de aprendizaje automático, inteligencia artificial y Big Data. Participa en proyectos de investigación y formación de estudiantes en estas áreas y en campos afines. Además, posee amplia experiencia en instrumentación industrial y desarrolla proyectos de innovación tecnológica en ingeniería de automatización en colaboración con empresas. Disciplinas: Programación Básica
Doctor y Magíster en Ciencias de la Computación por la Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), bajo la orientación del Prof. Mario Campos. Su investigación doctoral se centró en la restauración de imágenes adquiridas en medios participativos, y su maestría abordó la detección de cambios y la recuperación de forma en mapas 3D. Ingeniero en Computación por la Universidade Federal do Rio Grande (FURG, 2007). Fue investigador en el Instituto de Sistemas e Robótica de la Universidade de Coimbra y actualmente se desempeña como Profesor Adjunto en la Universidad Federal de Río Grande (FURG). Disciplinas: Visión Computacional, Proyecto de Robots.
Profesor Adjunto en el C3 de la FURG. Obtuvo el título de PhD en Ciencia de la Computación en el University College London, donde posteriormente trabajó como investigador en el Departamento de Computación de la Universidad de Cambridge. Este trabajo fue complementado con una estancia posdoctoral en los Laboratorios de Investigación de INTEL. En 2023 realizó una estancia posdoctoral en el Austrian Institute of Technology (AIT), en Viena, Austria, con un proyecto orientado a investigar tipos de errores en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), específicamente enfocado en los tipos I y II de alucinaciones. Sus intereses de investigación incluyen sensores inteligentes, IA embebida, análisis de errores en modelos de lenguaje y, más recientemente, aunque de forma incipiente, la computación cuántica. Como embajador académico del NVIDIA Deep Learning Institute (DLI), recibió en 2020 el reconocimiento de excelencia de NVIDIA por la formación de estudiantes e investigadores en las áreas de deep learning y aplicaciones aceleradas por GPUs. Disciplinas: Indústria 4.0 e Internet de las Cosas.
Diseñadora Industrial – Proyecto de Producto por la Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Magíster en Educación Profesional y Tecnológica por la misma institución y Doctora en Informática en la Educación por la Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Su experiencia se centra en la enseñanza a distancia y en el desarrollo de tecnologías educacionales. Disciplinas: Metodología de trabajo científico, Robótica Educativa, Impacto Social de la Automatización, Investigación en Robótica y Inteligencia Artificial I, Investigación en Robótica y Inteligencia Artificial II.
Posee el grado de Licenciada en Comunicación Social (UNR). Especialización en Docencia Universitaria (UNRaf). Profesora Asociada en la Facultad de Cultura, Educación y Conocimiento de la Universidad Nacional de Rafaela (UNRaf), a cargo de las asignaturas Sociedad, Medios e Información y Políticas Comunicacionales y e-Gobierno de la Licenciatura en Medios Audiovisuales y Educación. Disciplinas: Metodología de trabajo científico, Investigación en Robótica y Inteligencia Artificial I, Investigación en Robótica y Inteligencia Artificial II.
Ingeniero Electricista con habilitación en Electrónica por la Universidad Católica de Pelotas (1998). Magíster (2001) y Doctor (2006) en Ingeniería Eléctrica por la Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Actualmente es Profesor Adjunto en la Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Disciplinas: Indústria 4.0 e Internet de las Cosas.
