Introducción al Aprendizaje Automático y al papel que juega en las empresas tecnológicas

Este seminario comienza con una introducción al aprendizaje automático y las redes neuronales que pretende acercar a los estudiantes a un campo que en la actualidad está atrayendo la atención no sólo de ingenieros, sino también de un amplio espectro de industrias como la sanitaria, los seguros, la conducción autónoma, la fabricación, etc. En un primer momento se introducen los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, así como sus principales diferencias.

A continuación, se tratarán otros conceptos fundamentales como el aprendizaje supervisado y no supervisado o las diferentes etapas de un sistema estándar de reconocimiento de patrones (adquisición, extracción de características, clasificación, evaluación y despliegue) para entrar luego en el imprescindible campo del aprendizaje profundo. Para ilustrar todas estas ideas se presentarán algunos ejemplos prácticos que están actualmente en funcionamiento. Esta primera parte del seminario terminará animando a los estudiantes a considerar el aprendizaje automático como una carrera futura, proporcionándoles consejos para ampliar sus conocimientos.

La segunda parte del seminario se iniciará, tras un descanso, con el objetivo de aportar una visión realista de cómo se utiliza el aprendizaje profundo en la empresa, describiendo todos los aspectos prácticos que hay que tener en cuenta, así como los diferentes roles que hay dentro de un equipo de Inteligencia Artificial o Machine Learning. El seminario describe el ciclo completo de un proyecto de aprendizaje profundo: los requisitos del sistema, la adquisición de datos, el entrenamiento, el desarrollo, la evaluación y el testeo de los prototipos. Mientras que la investigación que se lleva a cabo en el mundo académico está más enfocada a mejorar el estado del arte en problemas no resueltos, sus soluciones no suelen estar listas para aplicaciones en el mundo real. Por ello, el papel de la investigación industrial es comprender bien las soluciones del estado del arte y adaptarlas a problemas concretos y reales, objetivos para los que muchas veces se requiere la adquisición de más datos. Además, en las aplicaciones del mundo real se persigue encontrar el mejor compromiso entre rendimiento y tiempo de ejecución, que dependerá de los requisitos concretos de la aplicación en cuestión y del hardware que se pueda emplear.

Planificación: Este seminario se desarrollará en una única sesión en la tarde del viernes 12 de noviembre de 2021, de 16:30 a 19:00, en las instalaciones de la Escuela de Ingeniería Informática. El seminario comenzará a las 16:30 con una introducción al aprendizaje automático; tras un descanso, se continuará con las aplicaciones del aprendizaje automático a la empresa a partir de las 18:00.

Ponente: Ester González Sosa es Ingeniera en Telecomunicación e Ingeniera Técnica en Informática de Sistemas por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, en 2012 y 2014 respectivamente. En 2017 recibió su doctorado en la Universidad Autónoma de Madrid, por la tesis titulada "Reconocimiento Biométrico de Cara y de Cuerpo en Entornos no Controlados: Avances en el Espectro Visible y de Ondas Milimétricas". Ha realizado varias estancias de investigación en grupos líderes a nivel mundial en reconocimiento biométrico como TNO (Holanda), EURECOM (Francia) o la Universidad de Rutgers, Nueva Jersey (EEUU). En Octubre de 2017, se unió al equipo de Soluciones de Realidad Distribuida en Nokia Bell Labs Madrid, donde investiga el uso algoritmos de Inteligencia Artificial en realidad virtual, realidad mixta y vídeo 360. Fue beneficiaria de la Beca Competitiva Obra Social La CAIXA en 2012, el Premio UNITECO de la Asociación Española de Ingenieros Eléctricos, en 2013, y el Premio Europeo de Investigación en Biometría, en 2018.

Inscripciones: podrán participar los estudiantes matriculados en la ULPGC que se preinscriban en este enlace antes del miércoles 10 de noviembre de 2021 a las 14:00 horas. El número de plazas se establecerá en función de la situación sanitaria y la disponibilidad de recursos. Antes del comienzo del seminario se contactará por correo electrónico con las personas preinscritas para comunicarles si tienen o no plaza en el mismo.