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"Lexical semantics on word embeddings through deep metric learning"

Martes 27 de agosto, 9hs, salón 703-Rojo de Facultad de Ingeniería


Directora de tesis: Dina Wonsever
Tribunal: Luciana Benotti (revisora), Horacio Saggion (revisor), Héctor Cancela (presidente), Javier Couto, Eduardo Mizraji.

 


 

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El Consejo Científico del Área de Informática del PEDECIBA, llama a candidatos para la realización de pasantías de iniciación a la investigación científica en temas de informática de tres meses de duración. El objetivo de este llamado es el de integrar estudiantes en los grupos de investigación de PEDECIBA Informática a través de la realización de tareas asociadas a proyectos de investigación y la participación en seminarios internos. Una vez finalizada la pasantía los estudiantes tendrán un plazo de 60 días para presentar un informe al Consejo Científico del Área, avalado por los investigadores responsables.

Destinatarios: Esta actividad está destinada a estudiantes universitarios avanzados en sus carreras de grado. No se considerarán candidatos que hayan tenido o tengan becas similares para la carrera en curso.

Duración y Remuneración: Las pasantías tendrán una duración de tres meses comenzando entre fines de septiembre y principio de octubre 2024. Se prevé una dedicación promedio de 20 horas semanales con un sueldo nominal mensual de $20.971 (pesos uruguayos veinte mil novecientos setenta y uno). La remuneración prevista recibirá los incrementos salariales que establezca el Consejo de Salarios para el Sector Educación Grupo Nº 16 subgrupo Nº 02 y gozará de los beneficios de aguinaldo, licencia y salario vacacional.

Documentación a presentar:

1. Nota en la que deberá indicar hasta dos propuestas de pasantías (en orden de preferencia) en las que está interesado en participar.

2. Currículum Vitae.

3. Certificado de escolaridad.

Se recomienda además que los interesados se pongan en contacto con la o el referente de la  propuesta (cada propuesta incluye su dirección de correo electrónico) para que puedan conocer más detalles del proyecto, tales como el perfil de las tareas a realizar o los conocimientos necesarios para un buen aprovechamiento de la pasantía.

Los interesados deberán inscribirse desde el 19 de agosto hasta el 05 de setiembre de 2024 enviando un correo con toda la documentación en un solo documento llamado APELLIDOnombre.pdf a pedeciba_inf [at] fing.edu.uy (pedeciba_inf[at]fing[dot]edu[dot]uy).

Selección: PEDECIBA Informática financiará hasta 5 pasantías. El Consejo Científico del Área designará una comisión que se encargará de verificar que los candidatos cumplan los requisitos establecidos y posteriormente realizarán un sorteo. Se financiará hasta una pasantía por investigador responsable. En el caso de propuestas presentadas por dos investigadores podrán ser financiadas hasta dos de ellas.

PROPUESTAS DE PASANTÍAS DISPONIBLES AQUÍ

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El Grupo La Rábida, en colaboración con la Universidad Internacional de Andalucía (España) y la Universidad de La República (a través de las facultades de Ingeniería y de Ciencias Económicas y de Administración) organizan del 2 al 11 de septiembre la Escuela Iberoamericana de Aprendizaje Automático, que consta de una programación de tres cursos dirigidos a la comunidad iberoamericana. Esta actividad tiene como objetivo ofrecer una formación básica que sirva, a modo de introducción, sobre el aprendizaje automático. Una de las áreas que comprenden el campo de la inteligencia artificial, que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.
 
Se ofrecen tres cursos que pueden tomarse de forma independiente:
 
 
Lun, 02/09/2024
Lun, 09/09/2024
 
El cupo de Facultad de Ingeniería para cada curso es de 10 estudiantes. Se puede realizar una pre-inscripción hasta el 26 de agosto inclusive en las páginas de los cursos.
Publicada el , por mviera

Nos complace anunciar que el 15 de agosto Bruno Olivera defendió exitosamente su tesis de maestría "Despacho Hidrotérmico Óptimo con Técnicas de Reinforcement Learning", convirtiéndose así en el primer egresado de la maestroa de Ciencia de Datos Aplicada.