• Descripción breve

Es notorio que la Inteligencia Artificial (I.A.) permea todas las áreas de conocimiento y puede tener un impacto relevante en cuestiones sociales y económicas. Sin embargo, también es notorio que en muchos casos no se tiene conocimiento riguroso de sus potencialidades y limitaciones, entendiéndose más como un arcano con nombre bonito que como una disciplina científica bien asentada, que puede proporcionar soluciones a problemas para los que no las hay en todos los ámbitos del saber, y muy particularmente para muchas de las líneas de investigación más avanzadas (en las que se inscriben las tesis doctorales).

De cara a abrir ventanas de oportunidad para la investigación a partir de técnicas y modelos basados en I.A., es fundamental que los doctorandos conozcan de qué hablamos cuando hablamos de esa materia, cuáles son sus limitaciones y cuales sus perspectivas a corto plazo, desde un punto de vista científico, solido y riguroso.

En esta actividad de carácter esencialmente transversal y de máximo rigor científico, se plantea como objetivo principal clarificar las cuestiones básicas asociadas con la I.A., desterrar algunos de los mitos más usuales y proveer una explicación clara y sencilla de las principales técnicas que permiten la construcción de sistemas basados en IA.

• Ponentes

• David A. Pelta Mochcovsky. Dpto de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. ETSI Informática y de Telecomunicación

• Carlos Cruz Corona. Dpto de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. ETSI Informática y de Telecomunicación

• José Luis Verdegay Galdeano. Dpto de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. ETSI Informática y de Telecomunicación

• Jorge Sergio Igor Zwir Nawrocki. ETSI Informática y de Telecomunicación

• Margarita Robles Carrillo. Facultad de Derecho UGR

• Rocío Romero Zaliz. ETSI Informática y de Telecomunicación

• Perfil

Dirigido a estudiantes de las 3 Escuelas de Doctorado (EDCTI, EDCS y EDHCSJ).

• Contenidos (Programa preliiminar sujeto a cambios menores antes del comienzo del curso)

• Un recorrido histórico por la IA.

• Representación del conocimiento.

• “Machine Learning”.

• Métodos de Búsqueda y Optimización.

• Procesamiento del lenguaje natural.

• Técnica de Recuperación de la Información.

• Procesamiento de Imágenes y Video.

• Robótica e IA.

• Plazo de solicitud: del 5 al 17 de marzo de 2024

• Forma de solicitud: a través de este FORMULARIO

• Sesiones: 9, 11, 16, 18 y 23 de abril 2024

• Horario: de 16 a 20h

• Seminario de Aplicaciones de IA en fecha por confirmar

• Nº de plazas: 30 presenciales con evaluación / Modalidad online: sin límite de plazas

• Lugar : aula 0.1 de la Escuela Técnica Superior de Ing. Informática y de Telecomunicación

La modalidad principal del curso es presencial. Los participantes presenciales que superen la evaluación, obtendrán un diploma de aprovechamiento del curso. En caso contrario, se emitirá un diploma de asistencia (se requiere una asistencia mínima al 75% de las sesiones).

Previo registro, las sesiones del curso se podrán seguir de manera online. Los participantes en esta modalidad que hayan asistido, al menos, al 75% de las sesiones, podrán solicitar un diploma de asistencia.

• Evaluación:

La superación del curso requerirá:

1) la asistencia a (al menos) el 75% de las sesiones.
2) Realización de un informe bibliográfico.

Se podrá plantear de acuerdo a las dos vías siguientes:

a) Dado un problema de interés provisto por el/la estudiante, el informe recogerá que técnicas de IA se han aplicado para su resolución.
b) Dada una técnica de interés para el/la estudiante (por ej. técnicas de aprendizaje), el informe recogerá que problemas de su área se han resuelto con dicha técnica.

Los responsables del curso estarán abiertos a otras propuestas de trabajo.

Técnicas de Caracterización de Materiales

Actividades Generales y de otras Escuelas de Doctorado

Actividades específicas de los programas de doctorado

Actividades transversales anteriores