Introducción al aprendizaje automático

Ponentes: Dr. Ramón J. Durán Barroso (Universidad de Valladolid), Dr. Ignacio de Miguel (Universidad de Valladolid) y Dr. José Alberto Hernández (Universidad Carlos III de Madrid)
 

Organización e información: Universidad de Valladolid: Ignacio de Miguel (ignacio.miguel@tel.uva.es) y Ramón J. Durán Barroso (rduran@tel.uva.es)  
 

Resumen: El aprendizaje automático, o machine learning, es una rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo desarrollar sistemas informáticos que aprendan a partir de los datos, permitiendo, por ejemplo, identificar patrones, reconocer objetos en imágenes, predecir la evolución de variables o la aparición de eventos, y tiene aplicaciones en múltiples ámbitos como la Industria 4.0, el comercio electrónico, la medicina, la educación o la economía, por nombrar solo algunos. En esta actividad formativa se proporcionará una introducción al aprendizaje automático y en particular a los siguientes aspectos: 

  1. ¿Qué es el aprendizaje automático? Fundamentalmente 
  2. Ejemplo de modelos de aprendizaje; modelos lineales, redes neuronales,…
  3. ¿Cómo elegir un modelo de aprendizaje? Técnicas de validación y evaluación de prestaciones
  4. ¿cómo seleccionar las características a utilizar en estos sistemas?

Público objetivo y requisitos previos: La orientación de esta actividad será completamente transversal, por lo que el tutorial puede resultar de utilidad para personas que trabajen en distintos ámbitos. 
 

Día y hora: Viernes, 16 de abril de 2021, de 11:00 a 14:00

Lugar: Por videoconferencia (se proporcionará el enlace a los inscritos al menos una hora antes de la sesión)

Inscripciones: Hasta el jueves 15 de abril de 2021 incluido, en: https://forms.gle/fdbni8DEKXypEXwE7 

Idioma: Español

Esta actividad se organiza en el marco del programa Interreg V-A España-Portugal 2014-2020 (0667_DISRUPTIVE_2_E) financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y Programa de Doctorado de Tecnologías de la Información y las Telecomunicaciones de la UVa.

Sobre los ponentes:

Ramón José Durán Barroso es Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad de Valladolid (UVa) desde 2002 y Doctor por la misma universidad desde 2008. Actualmente es profesor titular en la UVa, donde ha desempañado diferentes cargos directivos durante más de 16 años. Su investigación ha estado fundamentalmente orientada al uso de técnicas de inteligencia artificial en redes de comunicaciones. Dicho trabajo ha sido diseminado en más de 140 trabajos en revistas y congresos internacionales. El Dr. Durán Barroso es el coordinador del proyecto europeo IoTalentum (14 socios), de la red temática nacional Go2Edge (15 entidades) y del proyecto nacional ONOFRE-2 (3 socios), y es el investigador principal de la UVa en el proyecto europeo DISRUPTIVE. Además, ha participado en más de 25 proyectos de investigación y en 74 contratos con instituciones públicas o empresas. En su faceta como docente, ha impartido 15 asignaturas de nivel de grado, máster y doctorado. Dicha actividad ha sido valorada como excelente en el marco del programa DOCENTIA. Además, ha dirigido 3 tesis doctorales y 44 trabajos finales/TFGs/TFMs. 

Ignacio de Miguel es ingeniero de Telecomunicación (1997) y Doctor por la Universidad de Valladolid (2002). Actualmente es profesor titular en la Universidad de Valladolid, donde imparte docencia sobre aprendizaje automático, comunicaciones ópticas y comunicaciones vehiculares, y coordina el Máster en Ingeniería de Telecomunicación y el Máster en Big Data Science. También ha sido Visiting Research Fellow en el University College London, Reino Unido. Sus intereses de investigación se centran principalmente en el diseño y control de redes de comunicaciones, la computación en el borde (edge computing) y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en dichos entornos.

José Alberto Hernández estudió Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad Carlos III de Madrid (España) entre 1996 y 2002, y Doctorado en Computer Science en la Universidad de Loughborough (Leics, Reino Unido) entre 2002 y 2005. Hasta 2009, fué investigador postdoctoral y profesor ayudante doctor en la Universidad Autónoma de Madrid, participando en proyectos de investigación nacionales y europeos relacionados con la evaluación de prestaciones en redes de comunicaciones, las redes ópticas WDM y la eficiencia energética en comunicaciones. En la actualidad, José Alberto Hernández es Profesor Titular en la Universidad Carlos III de Madrid, habiendo publicado más de 120 artículos científicos en revistas y congresos de reconocido prestigio como IEEE Network, IEEE Communications Magazine, IEEE J. Selected Areas in Communications, IEEE Internet Computing, etc. Además, participa en proyectos de investigación nacionales y europeos relacionados con las redes ópticas WDM, Metro Ethernet, Redes xPON, Eficiencia energética en comunicaciones, Machine Learning para redes de comunicaciones y transporte óptico para 5G. Además, Dr. Hernández ha publicado el libro: "Probabilistic models for computer networks: tools and solved problems" y está preparando una nueva versión del libro "Una introducción amable a la teoría de colas" (en Español), con Pablo Serrano.