Lugar: Auditorio Centro de las Artes, sede central Cartago, tec costa Rica Objetivos Objetivo general



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Simposio Internacional sobre Aplicaciones del Aprendizaje Automático

International Symposium on Machine Learning Applications.

Cartago, Costa Rica 2017
Fecha: Viernes 7 de abril del 2017
Lugar: Auditorio Centro de las Artes, sede central Cartago, TEC Costa Rica
Objetivos

Objetivo general: Estimular la investigación y desarrollo en el país en temas afines al aprendizaje automático (machine learning), vinculando los sectores académico, gubernamental y empresarial.

Objetivos específicos:

  • Estimular la realización conjunta de  proyectos de investigación y desarrollo entre los sectores académico, público y privado.

  • Divulgar a los sectores público y privado los avances en el área de aprendizaje automático y sus aplicaciones.

  • Fomentar el intercambio de conocimientos y experiencias en el área del aprendizaje automático entre los participantes.

  • Incentivar el interés de los estudiantes en las áreas relacionadas con aprendizaje automático, como el procesamiento de imágenes y sonido, recuperación de texto, minería de datos, Big Data, deep learning y afines.

  • Dar a conocer el grupo de investigación PARMA (PAttern Recognition and MAchine Learning Group), sus proyectos de investigación e iniciativas al público académico y profesional.


Descripción:
El área transdisciplinar del aprendizaje automático comprende paradigmas de alto interés tanto académico como industrial, como puedan ser Reconocimiento de Patrones, Inteligencia Artificial, Soft Computing, Recuperación y Análisis de Información, Minería de Datos, entre otros. Está actualmente inmerso en un proceso de crecimiento, desarrollo y transferencia de sus resultados investigativos a distintos campos en el desarrollo de la vida humana, desde buscadores de información cada vez más inteligentes, sistemas que entienden el lenguaje natural (voz, emociones, expresiones), pasando por soluciones para el control u operación de procesos productivos muy complejos, tanto en entornos industriales y de servicios típicos (como la manufactura de dispositivos electrónicos o biomédicos, agromática, etc. ) hasta impactar la vida cotidiana con vehículos completamente autónomos por ejemplo.  

El Simposio Internacional sobre aplicaciones del Aprendizaje Automático, se posiciona como un espacio donde los distintos actores relacionados con la investigación, desarrollo y utilización de sistemas de aprendizaje automático en distintos campos (agricultura, medicina, industria, energía, servicios, etc), puedan explorar temas de interés en común. El evento pretende difundir el potencial del aprendizaje automático en Costa Rica, mediante charlas y conversatorios.  Lo anterior con el objetivo de estimular iniciativas nacionales e internacionales en la investigación y desarrollo en esta área.



Publico meta


  • Estudiantes universitarios, profesionales, emprendedores o cualquiera que desee incursionar en la investigación y desarrollo del aprendizaje automático.

  • Investigadores del sector académico, interesados en impulsar procesos de investigación y transferencia tecnológica.

  • Representantes del sector productivo y de servicios privado instalado en Costa Rica, tanto nacional como transnacional.

  • Representantes del sector público, tanto gubernamental como empresas de titularidad estatal.


Asistentes: 200 estudiantes y 100 profesionales.
¿Qué ofrece el simposio internacional en machine learning para las empresas?

  1. Puestos (mesas para 2 personas) para el reclutamiento de estudiantes y promoción de la empresa .

  2. Posters sobre proyectos internos relacionados.

  3. Espacios para que sus profesionales asistan a las conferencias magistrales.

  4. Oportunidad de estar en contacto con iniciativas en investigación y desarrollo en aprendizaje automático, en la industria y la academia.

¿Cómo pueden colaborar?

  • Soporte para la alimentación del evento (catering)

  • 50$ por persona, para la asistencia al ciclo de charlas.

  • 200$ por mesa, para actividades de posicionamiento de marca y reclutamiento.

Actividades programadas




  • Conferencias magistrales (nacionales e internacionales).

  • Exposición de casos de éxito del uso del aprendizaje automático en distintas aplicaciones.

  • Mesa redonda sobre discusión de realidades y posibilidades nacionales en el campo del aprendizaje automática.

  • Sesión de pósters sobre proyectos de investigación en aprendizaje automático.

Itinerario

Viernes 7 Abril 2017, Simposio Internacional sobre Aplicaciones del Aprendizaje Automático

Hora

Evento

8:00

Inscripción

8:30

Charla Inaugural

9:00

Conferencia apertura:  

Dr. Carlos Travieso, Machine Learning Fundamentals and Applications.



10:00

Coffee break & Posters & Recruitment

10:30

Dr. Peter Peer, Universidad Ljubljana, Eslovenia, Machine Learning for Biometrics and Virtual Reality.

11:15

Exposicion empresa 1

11:30

Dr. Oldemar Rodriguez, Machine Learning Algorithms for Data Mining

12:15

Almuerzo

1:30

Dr. Francisco Bellas, Machine Learning  for Robotics: Experiences and Challenges

2:15

Exposicion empresa 2

2:30

Dr. Hervé Goeau, CIRAD, INRIA, Deep Learning Goes Green: Deep Plant Identification

3:15

Coffee break & Posters & Recruitment

3:45

Exposicion empresa 3

4:00

Mesa redonda: Challenges and perspectives for machine learning development in Costa Rica. (PARMA group)

5:00

Cierre

El Dr. Hervé Goëau es un informático que trabaja en el Centro Francés de Investigación Agrícola para el Desarrollo Internacional (CIRAD). Sus temas de interés incluyen recuperación de información multimedia, gestión de datos científicos, crowdsourcing y ciencias ciudadanas y clasificación a gran escala aplicada a identificación de las especies vivas mediante análisis de contenido visual y sonoro. Actualmente está enfocado en técnicas de deep learning para identificación de organismos.
El Dr. Peter Peer es profesor asociado en la Facultad de Informática y Ciencias de la Información, Universidad de Ljubljana, Eslovenia, EU. Sus intereses de investigación incluyen biometría, segmentación de imágenes, detección, reconocimiento y visión por computadora. Ha sido autor de más de 50 trabajos de investigación para revistas y conferencias internacionales. Es miembro del IAPR y de IEEE.

El Dr. Carlos M. Travieso-González recibió el título de M.Sc en Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), en 1997; Y Ph.D. en el 2002 en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC-España). Es profesor asociado desde el  2001 en la  ULPGC. Sus líneas de investigación van desde la biometría, el procesamiento de señales biomédicas, minería de datos, sistema de clasificación, procesamiento de señales e imágenes e inteligencia ambiental. Ha realizado investigaciones en más de 46 proyectos de internacionales y españoles, algunos de ellos como investigador jefe. Es coautor de 3 libros, co-editor de 10 libros de procedimientos, editor invitado para cinco revistas internacionales JCR-ISI y hasta 14 capítulos de libros. Tiene más de 340 artículos publicados en revistas y conferencias internacionales.
El Dr. Francisco Bellas ha trabajado como profesor asociado en el departamento de Informática de la Universidad de Coruña (España). Es miembro del Grupo Integrado de Investigación en Ingeniería, donde trabaja en dos líneas de investigación principales: robótica cognitiva y sistemas evolutivos multi-robots. Es autor de más de 100 artículos en revistas y conferencias internacionales, y ha participado en más de 50 proyectos de investigación.

Organizan: PAttern Recognition and MAchine Learning Group (PARMA-Group)
Dr. Juan Luis Crespo (Área Académica de Mecatrónica), Dr. Erick Mata-Montero, Dr. Pablo Alvarado, Dr. Antonio González, M. Sc. Saúl Calderón, M. Sc. José Carranza-Rojas, M. Sc. Luis Alexander Calvo, Ing. Esteban Arias (Escuela de Computación), M. Sc. Geovanni Figueroa (Escuela de Matemática).


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