Investigación: Seminario (I+A)A

Modificado el 18 de Junio de 2018
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2017-2018 2016-2017 2015-2016

Por tercer año consecutivo se pone en marcha el Seminario (I+A)A (Inteligencia Artificial + Aprendizaje Automático) del Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Sevilla. Las sesiones de este año serán los viernes de 12:30 a 14:30 en el aula A0.12 del edificio de la ETSII, aunque si hubiera cambio de hora o lugar para sesiones puntuales se informará a los participantes por medio de la lista de distribución proporcionada por la US asociada a la actividad:

https://listas.us.es/mailman/listinfo/iaml

El formato del Seminario es el de presentaciones orales por parte de los participantes, con una duración que suele variar entre 30 minutos y 2 horas, en las que se exponen partes del trabajo que están desarrollando, ya sea para Trabajos de Fin de Máster/Grado o en su investigación. Por ello, en caso de que se prevean exposiciones cortas, puede haber más de una exposición en un sesión concreta.

Quizás es deseable recordar aquí en qué términos se habla del concepto de Seminario (Wikipedia):

Un seminario es una junta especializada que tiene naturaleza técnica y académica, y cuyo objetivo es el de llevar a cabo un estudio profundo de determinadas cuestiones o asuntos cuyo tratamiento y desarrollo requiere o se ve favorecido cuando se permite una interactividad importante entre los especialistas y los participantes. [...] 

Se trata de una actividad académica que tuvo su origen en la Universidad de Gotinga (Alemania) a fines del siglo XVIII: la inventaron los universitarios alemanes para sustituir la palabra cátedra y demostrar que es posible unir la investigación y la docencia a fin de que mutuamente se complementen y así poder ayudar a la sociedad con los proyectos a realizar. 

El seminario es un grupo de aprendizaje activo, pues los participantes no reciben la información ya elaborada, como convencionalmente se hace, sino que la buscan por sus propios medios en un ambiente de recíproca colaboración. Es una forma de docencia y de investigación al mismo tiempo. Y se diferencia claramente de la clase magistral, en la cual la actividad se centra en la docencia-aprendizaje.

Aunque en la medida de lo posible se ha intentado dar una ordenación temporal que facilite la comprensión de las exposiciones, dista de ser un curso ordenado de exposición de contenidos, por lo que es aconsejable que los asistentes realicen un trabajo personal adicional preparando algunas partes de fundamentos o profundizando en tópicos tratados de forma ligera (o incluso ignorados) durante las sesiones.

En este sentido, en este enlace puedes ver una bibliografía comentada de material (libros, cursos, etc.) relacionado con el seminario. Si consideras que hay material interesante y que no se encuentra reflejado en esta bibliografía, no dudes en hacérmelo llegar para que vaya actualizándola.

 

Edición 2017-2018

La temática de este año se amplía y no tiene porqué estar restringido a Aprendizaje Automático. Sería interesante abarcar el conjunto de áreas/temas con los que se relaciona (como Inteligencia Artificial en general, Ciencia de los Datos, Sistemas Complejos, Teoría de la Información, Lógica, etc.).

Se pueden proponer presentaciones que desarrollen artículos interesantes, capítulos de libros, investigaciones en curso, aplicaciones reales, Trabajos Fin de Grado, Trabajos Fin de Máster, Tesis doctorales, etc., que puedan abrir la puerta a nuevos enfoques o profundizar en terrenos conocidos para mejorar su comprensión (y no tiene porqué ser material propio, siempre y cuando se referencien las fuentes).

Se proporcionan hasta 2h para la exposición con el fin de que se pueda tocar con cierta profundidad el elemento nuclear del tema tratado y, si hiciera falta más, por ejemplo para algo parecido a un taller, se puede dividir en varias sesiones. 

Si alguien quiere proponer un tema, me puede mandar un correo con el título, referencias y breve explicación, así como una posible fecha de exposición, para poder publicar un calendario con las propuestas recibidas.

El calendario de presentaciones (en continua construcción) para el año 2018 se muestra en la siguiente tabla, que será modificada a medida que se produzcan cambios:

Lugar: Aula A0.12 (edificio ETSII)  ||  Hora: 12:30-14:30

13/04 G. Muñoz
D. Suárez
(Deep) Reinforcement Learning
27/04 MA. Martínez  DL en la clasificación de vídeos para cine digital
04/05 H. Rubio DL en el reconocimiento de escritura manual
11/05 S. Jiménez XML: Aprendizaje Automático Explicable
18/05 MA. Gutiérrez GRU: Gated Recurrent Units (LSTM)
25/05 J. de Miguel Autocodificadores Variacionales y Diseño Generativo
01/06 J. Galán Nuevos paradigmas de datos - Big Data. ¿Qué? ¿Cuándo? ¿Cómo?

15/06 DH. Cámpora Millones de círculos por segundo - RICH@CERN
15/06 MA. Gutiérrez Ética para la Inteligencia Artificial

22/06 J. Giráldez  ML aplicado a problemas de decisión/optimización

29/06 S. Tarrio Música Generativa
 

Edición 2016-2017

Las sesiones correspondientes al seminario del año 2017 fueron:

06/03   Planificación del Seminario
13/03 F. Sancho Fundamentos Matemáticos del Aprendizaje
20/03 JC.Macancela
D. Cabrera
Redes Neuronales Recurrentes
Echo State Networks + Variational AutoEncoder
27/03 P. Lucero Reducción de Dimensionalidad
03/04 MA. Gutiérrez
P. Almagro
ID3
Arboles de Decisión para Redes Multi-relacionales(Supl.)
17/04 F. Sancho Métodos de Remuestreo (y algo más) en ML
24/04 JL. Ruiz Clasificadores Lineales
08/05 D. Solis SciKit Learn
15/05 J. Galán Big Data
29/05 P. Álamo Tensorflow I
05/'06 P. Álamo Tensorflow II
12/06 D. Corzo
DH. Cámpora
Diferenciación Automática
ML meets HPC meets CERN. Problemas abiertos
19/06 D. Solis
H. Rubio &
S. Jiménez
Competición Kaggle
Problemas OS
 

Edición 2015-2016

Las sesiones correspondientes al seminario del año 2016 fueron:

12/02   Planificación del Seminario
19/02 JL. Ruiz Redes Bayesianas
26/02 F. Sancho Fundamentos de Machine Learning
04/03 JL. Ruiz Métodos Básicos de ML
11/03 P. Almagro Redes Neuronales Clásicas (suplemento)
18/03 D. Cabrera Redes Neuronales Convolucionales
30/03 D. Cabrera Introducción a ROS con Deep Learning Robot
06/05 G. Muñoz Deep Learning con TensorFlow (Código)
13/05 P. Almagro Autocodificadores Neuronales: Word2Vec (Código)
20/05 JM. Camacho Máquinas de Soporte Vectorial (Código)
03/06 D. Corzo Lasagne y Theano (Código)
17/06 J. de la Rosa ML aplicado a problemas de Humanidades