Podem se inscrever postulantes que morem ou trabalhem no Uruguai ou no Brasil com diploma de graduação. No caso das vagas selecionadas pela UTEC, também podem participar aquelas pessoas que certifiquem os seguintes títulos: Engenheiros Tecnológicos (CETP-UTU), professores de Ciências (CFE/ANEP) e Tecnólogos. No caso da FURG, a preferência será dada aos tecnólogos ou formados nas áreas de Ciência e Engenharia. Em todos os casos, deverão ter interesse na temática e conhecimentos básicos de programação comprovados.
30 vagas serão oferecidas, sendo 15 para estudantes uruguaios e 15 para brasileiros.
Profissionais que possam integrar o conhecimento da especialização em robótica e inteligência artificial (PRIA) nas suas diferentes áreas, considerando as possíveis implicações éticas e o impacto social.
Os egressados deste curso serão capazes de:
- Desenvolver processos e projetos relacionados à Robótica e a Inteligência Artificial, incluindo tópicos ligados às áreas da Indústria 4.0 e Internet das coisas.
- Avaliar o impacto social e possíveis problemas éticos que o uso destas tecnologias pode gerar na sociedade.
- Atuar, mais especificamente, nos tópicos de aprendizagem da máquina, robótica de manipuladores, robotics operating system (ROS), visão computacional, internet das coisas, Indústrias 4.0, e robótica educacional.
- Incorporar os temas do curso de forma criativa, empreendedora e interdisciplinar nas áreas de atuação profissional dos estudantes.
The Specialization in Robotics and Artificial Intelligence is delivered in a blended learning format, organized into twelve curricular units.
It has a total workload of 1,500 hours, an estimated duration of 75 weeks, and 100 credits, according to UTEC regulations. On average, the program requires 6 hours per week, including 2 hours of independent work and 4 hours of synchronous classes, held on two days, defined according to faculty availability.
The program includes three mandatory in-person sessions, one per semester. The location and schedule are defined during the program together with the faculty, and students are notified well in advance.
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Urubots é uma equipe de robótica composta por docentes e estudantes que desenvolvem projetos de inovação tecnológica e participam de competições nacionais e internacionais. A equipe conta com o apoio deste curso de pós-graduação e promove a aprendizagem, a criatividade e a aplicação da robótica em diferentes contextos formativos e tecnológicos.
Você pode saber mais sobre a Urubots aqui.
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Serão oferecidas 30 vagas, a serem distribuídas de forma equitativa entre uruguaios, argentinos e brasileiros.
As vagas que não forem preenchidas poderão ser completadas pelas instituições de forma equitativa. Caso o número de vagas não preenchidas seja ímpar, as instituições acordarão oportunamente um critério para definir a adjudicação dessa vaga antes do encerramento do período de seleção.
As pré-inscrições iniciam em 1º de maio e finalizam em 22 de maio de 2025.
Consulte as informações sobre o processo de admissão.
O processo de seleção terá como requisito eliminatório a pré-inscrição por meio do formulário web, com a apresentação da documentação solicitada no respectivo edital de seleção.
Todos os candidatos deverão passar por um processo de seleção composto pelas seguintes etapas:
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análise da documentação;
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prova de conhecimentos de programação;
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projeto ou carta de motivação;
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entrevista (caso seja considerada necessária).
Curso Pre-PRIA
Os candidatos interessados em participar da Especialização em Robótica e Inteligência Artificial poderão realizar uma formação introdutória em programação, o curso Pre-PRIA, que tem como objetivo apresentar os principais tópicos de programação para apoiar os candidatos à formação e pessoas interessadas na área.
O curso tem formato autogestionado, é oferecido em língua portuguesa, gratuito e, ao final, caso o estudante cumpra as atividades propostas, recebe uma certificação de 30 horas. O curso está disponível neste link.
O objetivo dessa formação é nivelar conhecimentos, especialmente para pessoas que não possuem formação específica em programação. A participação no curso Pre-PRIA é facultativa e não dispensa os estudantes da prova de conhecimentos de programação, que deverá ser realizada por todos os candidatos pré-inscritos no programa.
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).
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.
