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Neomundo
15/06/18

Aprendizaje Automático: se realizará una escuela inédita en Buenos Aires

"Machine Learning Summer School" se llevará a cabo en la Universidad Torcuato Di Tella entre el 18 y 30 de junio. La prestigiosa escuela de verano que se celebra desde 2002 en diferentes universidades del mundo busca difundir el conocimiento en los métodos y algoritmos empleados en el aprendizaje automático. Está destinada a investigadores, estudiantes de doctorado, posdoctorado y profesionales vinculados a la temática.


Entre el 18 al 30 de junio de 2018 se realizará el evento Machine Learning Summer School (MLSS).

Se viene la prestigiosa escuela de verano que se celebra desde 2002 en diferentes universidades alrededor del mundo para difundir el conocimiento en los métodos y algoritmos empleados en el aprendizaje automático. 

La escuela se llevará a cabo en la Universidad Torcuato Di Tella y está destinada a investigadores, estudiantes de doctorado, posdoctorado y profesionales vinculados a la temática. Y la fecha prevista es entre el 18 al 30 de junio de 2018 para el evento "Machine Learning Summer School" (MLSS).

Durante el encuentro se dictarán clases por parte de especialistas en la temática, los alumnos presentarán sus trabajos de investigaciones en sesiones de póster, se realizarán, competencias de aprendizaje automático y habrá presentaciones y networking con las empresas auspiciantes.

ALTA PARTICIPACION
Se espera que participen más de 250 estudiantes y profesionales, seleccionados de acuerdo a su perfil y la originalidad de sus trabajos de investigación.

Speakers: David Blei, Daniel Hsu (Columbia University), Sergey Levine (University of California Berkeley), Emmanuel Candes (Stanford), Elad Hazan (Princeton), Tamara Broderick (MIT), Finale Doshi-Velez (Harvard), Marco Cuturi (Université Paris-Saclay), Frank Wood (Oxford), Neil Lawrence (Amazon), David Warde-Farley, David Pfau (DeepMind), Ryan Adams (Google Brain/Princeton), Hugo Larrochelle,  Martin Abadi y Derek Murray (Google Brain).

El curso de Aprendizaje Automático que se realizará en Buenos Aires representa una oportunidad única para aprender una gran diversidad de conceptos teóricos y prácticos relacionados al análisis de datos, inferencia e inteligencia artificial. 

“Un curso de esta magnitud no había sucedido en Sudamérica hasta el momento, con lo cual, ha despertado un gran entusiasmo, convocando a una gran cantidad de estudiantes del ámbito académico y de la industria. Se espera que el curso funcione como nexo entre la industria y la academia y al mismo tiempo entrene a la próxima generación de profesionales en temas matemáticos de avanzada”, destaca Mariano Gabitto organizador del MLSS 2018 e investigador de Simons Foundation/ Red Raíces.

En esta edición, convergen una gran cantidad de especialistas reconocidos a nivel mundial. “Como ejemplo, cito el caso de Emmanuel Candes, un matemático brillante que por su trayectoria ha sido reconocido con la llamada ‘beca a los genios’ (MacArthur Grant), otorgada a individuos que exhiben una originalidad y una dedicación excepcional”, puntualiza Gabitto. El trabajo de Candes ha permitido descubrir algoritmos para reconstruir imágenes en casos en que haya datos faltantes. Supongamos que necesitamos tomar una imagen médica de muy alta resolución. Si podemos obtener la imagen en algunas ubicaciones espaciales e inferir las partes faltantes podemos adquirir la imagen en una fracción del tiempo original sin sacrificar su resolución. Esta simple idea ha tenido repercusiones en diversos campos desde la medicina hasta la biología molecular.  

“Otro ejemplo lo representa David Blei, profesor de Estadística que ha recibido la Beca Guggenheim”, agrega Gabitto. Uno de los retos de este siglo es el de interpretar la gran cantidad de datos que se generan en diversas aéreas del conocimiento como la medicina, genética o incluso relacionado los datos generados por usuarios de internet. Blei ha creado algoritmos estadísticos que permiten procesar una enorme cantidad de datos y obtener patrones que sintetizan estos datos. Un caso lo representa el "modelado de tópicos", un algoritmo que permite identificar la estructura semántica que comparten billones de documentos. La aplicación de métodos similares al análisis de datos genéticos, le ha posibilitado al investigador desarrollar algoritmos que permitirían sintetizar las variaciones genéticas que se encuentran en millones de individuos. 

Estos métodos y muchos otros se enseñan durante el MLSS 2018, entrenando a estudiantes en los nuevos algoritmos matemáticos que se encuentran en la frontera del conocimiento.

Para más información y programa completo, dirigirse al sitio de MLSS: http://mlss2018.net.ar/  Twitter: @MLSS2018BsAs  Facebook Event: https://goo.gl/bVkFaE