CONGRESOS, CURSOS Y CONFERENCIAS
Seminario INMA Impulso: "Data Science: la "inteligencia" que subyace a la transformación digital (una visión de la IA desde el punto de vista de la empresa)"
Este jueves 17 de noviembre tendrá un lugar un nuevo seminario INMA-Impulso. Un ciclo de Conferencias organizado por el Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón, INMA, instituto mixto del CSIC y la Universidad de Zaragoza que trata de acercarnos a la investigación más puntura.
En esta ocasión, la conferencia correrá de la mano del Dr. José Luis Marín del grupo de Aplicaciones en Información Avanzada que presentará el seminario: "Data Science: la "inteligencia" que subyace a la transformación digital (una visión de la IA desde el punto de vista de la empresa)".
Este seminario sobre Inteligencia Artificial tendrá lugar el jueves 17 de noviembre a las 12:00 de manera presencial en la Sala de Grados de la Facultad de Ciencias.
Resumen del seminario:
En los últimos años, todos hemos oído hablar de "Inteligencia Artificial". Los avances en el área de Machine Learning (y en particular Deep Learning) han producido hitos espectaculares e imprevistos: AlphaGo/Zero batió al campeón del mundo de Go; los sistemas de reconocimiento de imagen superan ya a los humanos en muchas tareas; los modelos de lenguaje general como GPT-3 alcanzan traducciones de una calidad altísima... Pero estos titulares no dejan apreciar cuál es el verdadero grado de aplicación práctica del Machine Learning al resto de problemas, que son muchos. En esta charla de tono divulgativo se ofrecerá primeramente una visión de alto nivel de los principales algoritmos de aprendizaje automático (supervisado, no-supervisado, y por refuerzo), y seguidamente se expondrán algunos ejemplos reales de aplicación en el ámbito de la empresa, extraídos de proyectos de consultoría / innovación en diversos sectores en los que ha participado el ponente. Por último, se mencionarán otras líneas de avance en Machine Learning que, aunque no reciben tanta atención en prensa como las de Deep Learning, tienen una importancia práctica tan grande o mayor que este.
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