MSC IA 2025
Noticias
-
2025-03-24 Publicación de Lista de admitidos.
-
2025-03-10 Cierre Formulario Admisión.
-
2025-02-04 Webinar Consultas.
-
2025-02-01 Lanzamiento Formulario Inscripción (hasta el 10/02/2025)
-
2025-01-17 Seminario Dr. Leonardo Bacelar Lima Santos. aqui .
-
2025-01-16 Lanzamos el flyer con el formulario de Interés aqui .
Resumen
La Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA), con el apoyo del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), anuncia el lanzamiento del Programa de Maestría en Ciencias de la Inteligencia Artificial (MSCIA). Esta propuesta académica tiene como objetivo formar profesionales altamente capacitados en técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA), con un enfoque multidisciplinario e innovador para enfrentar desafíos nacionales e internacionales en áreas estratégicas como agricultura, robótica, sistemas embebidos y biología computacional.
Características del Programa
Inicio, Mayo de 2025
Duración: 24 meses (4 semestres).
Plazas disponibles: 15 (con incentivo económico).
Incentivo mensuales, otorgados por el CONACYT durante 24 meses con dedicación exclusiva al programa.
Modalidad: Presencial, de lunes a viernes, 8:00 a 15:00.
Tutorías Personalizadas: Acompañamiento continuo durante los dos años.
Apoya:

Objetivos
La Maestría en Ciencias de la Inteligencia Artificial tiene como objetivo formar profesionales del ámbito de la ingeniería, capacitados en la extracción, modelado matemático y visualización de datos. Estos profesionales estarán preparados para formular soluciones de aprendizaje de máquina en problemas de diversas áreas relevantes para el desarrollo nacional, alineándose con el Plan Nacional de Desarrollo 2030.
Objetivos Específicos:- Nivelar a los estudiantes en técnicas matemáticas avanzadas como base para el estudio de IA.
- Capacitar en el uso del lenguaje Python y su aplicación en aprendizaje de máquina
- Enseñar la formulación de los principales problemas de aprendizaje máquina (supervisado vs. no supervisado).
- Familiarizar a los estudiantes con recursos en la nube para el procesamiento de datos a gran escala.
- Capacitar en técnicas de vanguardia como aprendizaje de máquina, redes neuronales, aprendizaje profundo, sistemas de recomendación, entre otros.
- Desarrollar competencias en el ciclo de elaboración de proyectos que incorporen inteligencia artificial.
- Aplicar técnicas de IA en áreas clave como agricultura, ganadería, medio ambiente, sistema eléctrico nacional, entre otras.
Perfil de Ingreso
Los postulantes deberán cumplir con los siguientes requisitos:
- Ingenieros/as Recién Egresados de ramas como electrónica, mecatrónica, informática, electricidad, electromecánica, mecánica, industrial, civil y egresados de carreras afines con grado de licenciatura, de universidades paraguayas reconocidas por el CONES o de universidades extranjeras con las convalidaciones correspondientes a las reglamentaciones académicas.
- Nivel del inglés para lectura y escritura de artículos científicos.
- Dedicación exclusiva de 35 hrs Semanales.
Misión del Programa
Formar profesionales altamente competentes en Inteligencia Artificial a nivel de postgrado, capacitados en el diseño y ejecución de proyectos que incluyan la recolección de datos y el modelado matemático predictivo, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje de máquina.
Visión del Programa
Ser un programa de Maestría reconocido nacional e internacionalmente por la formación de recursos humanos especializados en el desarrollo y aplicación de modelos de inteligencia artificial, atendiendo problemas de interés académico, gubernamental y de la industria.
Requisitos de egreso
Para la graduación los estudiantes tienen que haber cumplido con los siguientes
- Haber alcanzado como mínimo un promedio del 60% en las evaluaciones de los 12 módulos.
- Haber entregado el trabajo de tesis de maestría en plazo y en forma.
- Haber defendido el trabajo de tesis ante un jurado con un porcentaje mínimo del 60%.
- Haber presentado al menos un artículo científico en un congreso internacional o workshop arbitrado.
Formulario de interés
Formulario de interés
Proceso de Admisión
-
Formulario en Línea y Presentación de Documentos: Los postulantes deben completar un formulario en línea y presentar documentos como el CV en formato CONACYT, copia del título de grado o carta del tutor indicando el avance del Trabajo final de grado, certificado de estudios, cédula o pasaporte, carta de recomendación confidencial(tutor de Trabajo final de grado, opcional) y carta de interés indicando las líneas de investigación de su preferencia.
-
Análisis de CV y Documentación: El comité académico evaluará el historial académico, la experiencia profesional y la afinidad con las líneas de investigación de FIUNA para llamar a entrevista a los 25 mejores puntuados.
-
Entrevista y Evaluación de Inglés: Los candidatos preseleccionados serán entrevistados para evaluar sus objetivos académicos, habilidades de comunicación y nivel de inglés.
Criterios de Selección
- Historial Académico.
- Experiencia previa en proyectos de investigación.
- Cartas de Recomendación(Opcional).
- Desempeño en la Entrevista.
- Nivel de Inglés.
- Afinidad con las Líneas de Investigación: Sistemas de automatización, vehículos autónomos, ciencia de datos, aprendizaje de máquina, visión computacional, y sistemas complejos.
Resoluciones y Reglamentaciones Importantes
- Resolución de Aprobación CONES
- Resolución de Aprobación CSU Nro 0057-00-202
- Resolución de Aprobación CD Nro 1514/2022/012
- Comité Asesor
- Guia de Bases Conacyt
- Reglamento Becas Conacyt
- Modelo Contrato
Comite Científico
- Diego Stalder (Coordinador) DSc, Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales, Brasil.
- Diego Galeano DSc, Royal Holloway, University of London, Inglaterra.
- Derlis Gregor DSc, Universidad de Sevilla, España.
- Mario Arzamendia DSc, Universidad de Sevilla, España.
- Marcos Villagra DSc, Nara Institute of Science and Technology, Japón.
Profesores
- Dario Alviso DSc, Ecole Centrale de Paris / Universidad Nacional de Asunción.
- Diego Palacios MSc, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay.
- Eduardo Redondo DSc, Université Laval, Canadá.
- Jorge Rodas DSc, Universidad Nacional de Asunción / Universidad de Sevilla, España.
- Inocencio Ortiz DSc, Instituto de Matemática Pura e Aplicada, Brasil.
- Carlos Sauer MSc, Instituto de Matemática Pura e Aplicada, Brasil.
- Luis Salgueiro DSc, Universitat Politècnica de Catalunya, España.
- Jorge Molina DSc, Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas, Brasil.
- Sebastian Grillo (Invitado) DSc, Instituto Alberto Luiz Coimbra, Brasil.
- Cristian Cappo (Invitado) DSc, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay.
Colaboradores
- Alejandro Giangreco DSc, Aix-Marseille Université, Francia.
- Leonardo Jara DSc, Universidad de Granada, España.
- Jose Colbes DSc, Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, México.