La Secretaría de Investigación y Posgrados de la Universidad de Congreso abre las inscripciones para una capacitación en Inteligencia Artificial orientada a integrar la IA en la elaboración y evaluación de proyectos de investigación, con certificación universitaria y cupos limitados.
Universidad de Congreso
Capacitación Docente en Inteligencia Artificial para proyectos de investigación
Estan nabiertas las inscripciones para una capacitación en Inteligencia Artificial orientada a integrar la IA en la elaboración y evaluación de proyectos de investigación, con certificación universitaria y cupos limitados.
La Universidad de Congreso dicta Capacitación Docente en Inteligencia Artificial para proyectos de investigación.
La propuesta, a cargo del Dr. Claudio Larrea, se desarrollará durante octubre y noviembre de 2025 en formato 100% online.
Para más información e inscripción, ingresá a la web de la Universidad de Congreso.
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Información
- Duración: 2 meses (octubre–noviembre 2025)
- Modalidad: 100% online (sincrónico y asincrónico)
- Horarios: lunes y jueves a las 19:00 (hora Argentina)
- Clases sincrónicas: jueves (quedan grabadas en la plataforma)
- Encuentros de consulta: lunes (sesión adicional)
- Actividades asincrónicas: materiales, lecturas, foros y trabajos en Moodle
- Acreditación: asistencia y trabajos prácticos | Certificados online
- Destinatarios: investigadores, becarios, docentes y estudiantes avanzados
- Aranceles: 2 cuotas de $15.000°°
Itinerario formativo (2 cursos)
1) Elaboración de proyectos utilizando Inteligencia Artificial Aplicación de IA en todas las etapas del proyecto: elección de tema y paradigma, formulación de preguntas, objetivos e hipótesis, diseño metodológico, muestreo y análisis de datos (cuantitativos y cualitativos), además de gestión bibliográfica con Mendeley.
2) Evaluación de proyectos mediante Inteligencia Artificial Herramientas de IA para analizar y validar proyectos (de investigación, profesionales o de consultoría): revisión de pregunta y justificación, hipótesis y objetivos, metodología, operacionalización de variables, análisis de datos y aspectos éticos, antecedentes, resultados y conclusiones.
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