Descripción

El Machine Learning, ML, o aprendizaje de máquina ha sido utilizado en diferentes contextos y ha demostrado el enorme poder que tiene. En este foro queremos ir más allá del uso de técnicas de ML para solución de problemas, para explorar el potencial, los retos y los nuevos campos de aplicación que surgen cuando ML se conecta con otras tecnologías propias de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación como son Internet de las cosas, procesamiento de imágenes, análisis de lenguaje natural, modelamiento formal, web semántica, etc. Los conferencistas nacionales e internacionales presentarán investigaciones de punta en estos campos y su aplicación en áreas tan diversas como ciudades Inteligentes, sistemas de reconocimiento facial, y análisis de tópicos en redes sociales.

¿A quién va dirigido?

Este foro va a dirigido a académicos, practicantes y estudiantes de carreras de ciencias de la computación, ingeniería de sistemas y afines. Es un espacio ideal para que las personas interesadas en el uso de Machine Learning vean de primera mano las diferentes áreas de aplicación. Igualmente, tomadores de decisiones de los sectores públicos y privados que desean comprender mejor el funcionamiento e impacto de estas temáticas encontrarán los temas del foro muy enriquecedores. En general el foro busca generar un espacio de discusión entre los tres actores principales de nuestro dominio: academia, industria y sector público

Conferencistas

Ivana Dusparic

International Keynote Speaker

Reinforcement learning for sustainability: adapting in large-scale heterogeneous urban environments.

Abstract: Reinforcement learning (RL), and in particular its combination with deep neural networks, has seen major breakthroughs in the recent years, most notably outperforming humans in Go and Atari games. RL use is also extensively investigated in a range of practical applications, including those within smart cities. However, existing algorithms still fall short of being suitable for a wider use in such complex environments. Over the past decade, my research has focused on developing techniques that enable the use of RL for optimization of resource distribution in urban environments, for example, smart energy grid and intelligent urban traffic networks. These city-scale infrastructures share properties with many other large-scale systems, i.e., are characterized by distributed control, heterogeneity, presence of multiple and often conflicting goals, reliance on diverse sources of information, and above all the need for continuous adaptation. In this talk I will discuss the issues in applying RL in such environments and present the techniques we have developed to enable multi-agent multi objective optimization, adaptation in non-stationary environments, continuous knowledge transfer via parallel transfer learning and state space adaptation. I will conclude the talk by discussing further challenges in enabling real-world RL deployments, including further development of algorithms to ensure full and seamless adaptivity and highlighting the need for software testing techniques for RL-based applications ensuring their safe and correct performance.



Conferencista nacional

Pablo Arbeláez

Visión Artificial Biomédica

Conferencista nacional

Haydemar Nuñez

Machine Learning en acción: Un panorama de aplicaciones.

Conferencista nacional

Alvaro Riascos

Un Tour en Helicóptero por la Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones al Diseño de Políticas Públicas

Panelista Microsoft

Karen Torres



Agenda

*Sujeta a cambios sin previo aviso

Registro, muestra comercial e ingreso a auditorios
7:30 a.m 8:00 a.m.

BIENVENIDA Y APERTURA

Olga Mariño

Coordinadora Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad de los Andes

8:00 a.m 8:20 a.m.

Reinforcement learning for sustainability:adapting in large-scale heterogeneous urban environments

Ivana Dusparic

Profesora
Facultad de Ciencias de la computación y estadísticas
Trinity College Dublín, Ireland

8:20 a.m 9:20 a.m.

Un Tour en Helicóptero por la Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones al Diseño de Políticas Públicas

Alvaro Riascos

Fundador y director de Quantil

9:20 a.m 10:05 a.m.

Refrigerio

10:05 a.m 10:20 a.m.

Machine learning en acción: Un panorama de aplicaciones

Haydemar Nuñez

Profesora visitante
Director del Departamento Ingeniería de Sistemas y Computación - Universidad de los Andes

10:25 a.m 11:10 a.m.

Visión artificial biomédica

Pablo Arbeláez

Profesor
Departamento de Ingeniería Biomédica
Universidad de los Andes

11:10 a.m 11:55 a.m.

Panel de expertos

11:55 a.m 12:40 p.m.

Conclusiones y cierre

Olga Mariño

Coordinadora Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación
Universidad de los Andes

12:40 p.m 1:00 p.m.

Patrocinadores

¿QUIERES PARTICIPAR EN EL FORO?

Si su empresa, organización o institución quiere participar como patrocinador en el 1er foro en Inteligencia artificial “ Cuando ML se conecta con…” , envíenos sus datos y con gusto lo contactaremos.

dashboard

Contáctanos

Y sigue los mejores acontecimientos del Departamento

EMAIL relexternasdisc@uniandes.edu.co
TELÉFONO 3394949 ext. 1851 - 2860
DIRECCIÓN Calle 19A No. 1-82 Este - Universidad de los Andes

@DISCUNIANDES


Enviar email



Universidad de los Andes I Vigilada Mineducación.

Reconocimiento como universidad: Decreto 1297 del 30 de mayo de 1964. I Reconocimiento Personería Jurídica: Resolución 28 del 23 de febrero de 1994 Minjusticia.