Eventos y actividades

Hoy en día, el sobreuso y congestión de los recursos es uno de los mas importantes problemas económicos y de gestión. En la literatura, la mayoría de los trabajos abordan el problema asumiendo su uso simultáneo. Este esta exposición, nosotros abordamos este problema asumiendo su uso secuencial.

Bio:

Los modelos computacionales de navegación constan de la aplicación de conocimientos de ciencias de la computación para la validación de hipótesis provenientes de la biología. Modelos de los procesos de decisión y aprendizaje de roedores son programados en agentes simulados o robots para estudiar su validez y formular nuevas preguntas.

Abstract

Abstract:  We are witnessing unprecedented growth with new algorithms and applications in Machine Learning and AI, especially with the advent of deep learning and major applications to speech and NLP.  However, ML is limited by the quantity and quality of training data, including expert "labels" or "answers" to training problems.  Two general methods are presented for overcoming label sparsity, proactive learning and transfer/multitask learning, including their applications to inducing protein-interaction networks and especially to NLP tasks, such as intelligent chatbots and

This talk provides an introduction to Graph-Parallel Analytics Systems - scalable computing platforms that have evolved from the initially supported map-reduce paradigm to support an iterative, node-centric, parallel processing model.

In a all-connected society, users consciously (or unconsciously) value
their privacy. Even skeptical people will recognize its importance; if
they do not, ask them to unlock their smartphone and hand it out to
someone else—they will most probably refuse! Users want to have control
on how their data gets disseminated, specially today when private
information gets handled by software with heterogeneous
trustworthiness—consider, for example, the various smartphones apps with
access to users’ private photos, messages, and contacts that exists

ABSTRACT: Many combinatorial optimization problems (COPs) encountered in real-world logistics, transportation, production, healthcare, financial, telecommunication, and computing applications are NP-hard in nature. These real-life COPs are frequently characterized by their large-scale sizes and the need for obtaining high-quality solutions in short computing times, thus requiring the use of metaheuristic algorithms.

El CICEA (Centro Interdisciplinario en Cognición para la Enseñanza y el Aprendizaje) está elaborando un proyecto de investigación hacia una metodología de la enseñanza de la informática en la educación media. El proyecto propone comparar la eficacia de distintos métodos de enseñanza de informática en la adquisición de Pensamiento Computacional (Computational Thinking, CT) en estudiantes de Educación Media / Liceo.

La optimización es una de las metodologías más empleadas en apoyo a la toma de decisiones y en numerosas situaciones el modelo resultante incorpora aspectos relevantes del problema bajo condiciones de incertidumbre. Esto último da origen, por ejemplo, al empleo de modelos de Optimización Estocástica.