Investigación: Seminario (I+A)A

Modificado el 23 de Abril de 2017
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Ir al Calendario 2017

Ir al Calendario 2016

Por segundo año se pone en marcha el Seminario (I+A)A (Inteligencia Artificial + Aprendizaje Automático) del Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Sevilla. Debido al éxito que está teniendo este área de investigación, este año nos trasladamos y haremos las sesiones en el aula A0.30 de la E.T.S. Ingeniería Informática.

Por lo general, las sesiones tendrán lugar los Lunes de 12:00 a 14:00, aunque si hubiera cambio de hora o lugar para sesiones puntuales se informará a los participantes via email (por lo que es aconsejable que si vas a asistir a las sesiones te comuniques conmigo para que te apunte a la lista de distribución).

El formato del Seminario es el de presentaciones orales por parte de los participantes, con una duración que suele variar entre 30 minutos y 2 horas, en las que se exponen partes del trabajo que están desarrollando, ya sea para Trabajos de Fin de Máster/Grado o en su investigación. Por ello, en caso de que se prevean exposiciones cortas, puede haber más de una exposición en un sesión concreta.

Quizás es deseable recordar aquí en qué términos se habla del concepto de Seminario (Wikipedia):

Un seminario es una junta especializada que tiene naturaleza técnica y académica, y cuyo objetivo es el de llevar a cabo un estudio profundo de determinadas cuestiones o asuntos cuyo tratamiento y desarrollo requiere o se ve favorecido cuando se permite una interactividad importante entre los especialistas y los participantes. [...] 

Se trata de una actividad académica que tuvo su origen en la Universidad de Gotinga (Alemania) a fines del siglo XVIII: la inventaron los universitarios alemanes para sustituir la palabra cátedra y demostrar que es posible unir la investigación y la docencia a fin de que mutuamente se complementen y así poder ayudar a la sociedad con los proyectos a realizar. 

El seminario es un grupo de aprendizaje activo, pues los participantes no reciben la información ya elaborada, como convencionalmente se hace, sino que la buscan por sus propios medios en un ambiente de recíproca colaboración. Es una forma de docencia y de investigación al mismo tiempo. Y se diferencia claramente de la clase magistral, en la cual la actividad se centra en la docencia-aprendizaje.

Aunque en la medida de lo posible se ha intentado dar una ordenación temporal que facilite la comprensión de las exposiciones, dista de ser un curso ordenado de exposición de contenidos, por lo que es aconsejable que los asistentes realicen un trabajo personal adicional preparando algunas partes de fundamentos o profundizando en tópicos tratados de forma ligera (o incluso ignorados) durante las sesiones.

En este sentido, en este enlace puedes ver una bibliografía comentada de material (libros, cursos, etc) relacionado con el seminario. Si consideras que hay material interesante y que no se encuentra reflejado en esta bibliografía, no dudes en hacérmelo llegar para que vaya actualizándola.

Calendario 2017

El calendario inicial de presentaciones para el año 2017 (y que construimos entre todos los asistentes a la primera sesión) se expone en la sigiente tabla, y será modificado o ampliado a medida que se produzcan cambios:

Fecha Ponente Sesión Tema
6 Marzo   00 Planificación del Seminario
13 Marzo F. Sancho 01 Fundamentos Matemáticos del Aprendizaje
20 Marzo JC. Macancela
D. Cabrera
02 Redes Neuronales Recurrentes
Echo State Networks + Variational AutoEncoder
27 Marzo P. Lucero 03 Reducción de Dimensionalidad
3 Abril M.A. Gutiérrez
P. Almagro
04 ID3
Arboles de Decisión para Redes Multi-Relacionales
17 Abril F. Sancho 05 Métodos de Remuestreo (y algo más) en ML
24 Abril JL. Ruiz 06 Clasificadores Lineales
8 Mayo D. Solis 07 SciKit Learn
15 Mayo J. Galán 08 Big Data
22 Mayo D. Solis
H. Rubio &
S. Jiménez
09 Competición Kaggle
Problemas OS
29 Mayo P. Álamo 10 Tensorflow I
5 Junio P. Álamo 10' Tensorflow II

Calendario 2016

Las sesiones correspondientes al seminario del año 2016 fueron:

Fecha Ponente Sesión Tema
12 Feberero   00 Planificación del Seminario
19 Febrero JL. Ruiz 01 Redes Bayesianas
26 Febrero F. Sancho 02 Fundamentos de Machine Learning
4 Marzo JL. Ruiz 03 Métodos Básicos de ML
11 Marzo P. Almagro 04 Redes Neuronales Clásicas
18 Marzo D. Cabrera 05 Redes Neuronales Convolucionales
30 Marzo D. Cabrera 06 Introducción a ROS con Deep Learning Robot
6 Mayo G. Muñoz 07 Deep Learning con TensorFlow
13 Mayo P. Almagro 08 Autocodificadores Neuronales, Word2Vec
20 Mayo JM. Camacho 09 Máquinas de Soporte Vectorial
3 Junio D. Corzo 10 Lasagne
17 Junio J. de la Rosa 11 ML aplicado a problemas de Humanidades