Dos campos permean las ciencias en el siglo XXI: la #estadística y la #computación. Combinados, dan lugar al Aprendizaje Automático, el Machine Learning. O como hacer que las máquinas "aprendan"
Como cuento en los monólogos, las máquinas más bien nos quitan "trabajo".
El Machine Learning es herramienta fundamental para automatizar procesos, y hoy en día no se puede entender sin las redes neuronales (la base del Deep Learning #DL).
🧬Y es un campo lleno de retos,
👩💼de investigación fascinante,
🤖de soluciones inimaginables...
Y también lleno de vendehumos que llaman Inteligencia Artificial a cuatro if/else y un K-means.
Por eso, es importante que en investigación, ingeniería y empresas conozcan el tema
💡Nuestra idea:
Organizar el curso sobre redes neuronales al que querríamos asistir.
Hacerlo eminentemente práctico, y que nos lo cuenten los mejores profesores.
E involucrar a profesionales que ya usan estas soluciones, y que cuenten su experiencia.
➕El resultado:
4 días de curso (mañana y tarde), con un enfoque muy práctico y abordando desde las bases de las redes neuronales hasta los últimos avances en #Graph Neural Networks o #AutoML, sin olvidar los aspectos éticos.
A pasar un buen veranico en pleno valle del Guadalquivir.
(¿alguien dijo calor?)
👩🏫👨🏫Y además de nosotros dos, un profesorado maravilloso.
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La gran, la inigualable, la magnífica Nerea Luis! @sailormerqury
Si no la conocéis (ya os vale) es doctora en Ciencias de la Computación, cofundadora de @T3chFest, e ingeniera de #IA en @sngular. Y una excelente divulgadora.
Informático, doctorando en TIC en @biosip_lab, ingeniero y sysadmin de profesión, nos dará un taller práctico en #ReinforcementLearning y otro de #Transformers y el mecanismo de atención en redes.
Y precisamente de eso, y de las herramientas que han desarrollado, nos hablará en el curso.
Y para terminar, tendremos una mesa redonda con personajes muy relevantes que se dedican a la investigación y la aplicación de técnicas de #IA a diferentes campos.
Tremenda sesión!
🙌🙌🙌
Desde la @CanalUGR nos traemos a Francisco Herrera Triguero, (@fherreraUGR), investigador muy destacado del campo de la #IA, y director del instituto @DaSCI_es
También es asesor del gobierno en la estrategia nacional de Inteligencia Artificial y académico de la @RAI_Ingenieria.
Desde la @ujaen , y también perteneciente al @DaSCI_es , tenemos a la profesora María José del Jesús (@mjjesus), Vicerrectora de Tecnologías de la Información y la Comunicación y Universidad Digital de la UJA, e investigadora en #IA y minería de datos.
Desde Donosti viene @esancheznaru, CEO de @narusolutions, una empresa que comercializa soluciones basadas en #IA para la salud, como el caso de un sistema para predecir efectos adversos en pacientes con cáncer.
Y por último, desde Almería (y también @CanalUGR y @DaSCI_es), Juan Manuel Górriz, catedrático de Universidad con un grupo de larga trayectoria dedicado al procesado y análisis de imágenes médicas para diagnóstico y prevención de enfermedades neurodegenerativas.
Y sin más, os dejo de nuevo el enlace, para la matrícula. Espero que os parezca interesante, y si os animáis a aprender lo básico y las últimas tendencias en este campo, ¡no perdáis la vez!
⬇️⬇️⬇️ unia.es/inteligencia.a…
Ahora que se habla mucho de "endogamia" o no, y englobando prácticas muy reconocidas y reconocibles, sigo pensando que faltan datos para evaluar el tema de forma seria y objetiva, más allá de experiencias personales.
Yo no tengo respuestas, pero sí tengo muchas preguntas:
Me falta una definición precisa de endogamia. ¿Se puede hablar de endogamia en general (como la RAE), o mejor de prácticas endogámicas?
Estas últimas la mayoría sabemos cuales son: jugar con los rescoldos subjetivos de baremos para adelantar "nuestros" frente a los ajenos.
También son prácticas endogámicas cosas como evitar que gente productiva y con CV envidiable (RyC, p. ej.) entre, para disminuir la competencia.
Puede parecerte mejor o peor, y pueden influir muchos más factores. Pero si eres evaluador y tienes que evaluar 15 CVs cobrando una miseria, con la carga de trabajo que tenemos en investigación, muchas cosas se te van a escapar.
Entre ellas los detalles. El CVA lo pone fácil.
¿Cómo?
- El resumen libre. La madre del cordero. Yo copiaría los criterios de evaluación y recalcaría los que se cumplen en negrita tal cual. Suele caer en la primera página y va a ser la puerta abierta.
- Resalta. Usa negrita, cursiva e incluso colores.