Investigación: Seminario (I+A)A
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2018-2019 | 2017-2018 | 2016-2017 | 2015-2016 |
Por cuarto año consecutivo 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. Las sesiones de este año serán DÍA POR DETERMINAR, aunque si hubiera cambio de hora o lugar para sesiones puntuales se informará a los participantes por medio de la lista de distribución proporcionada por la US asociada a la actividad:
https://listas.us.es/mailman/listinfo/iaml | ![]() |
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, proyectos de empresas, o de 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.
Edición 2018-2019
De nuevo, la temática de este año no tiene porqué estar restringido a Aprendizaje Automático. Sería interesante abarcar el conjunto de áreas/temas con los que se relaciona (como Inteligencia Artificial en general, Ciencia de los Datos, Sistemas Complejos, Teoría de la Información, Lógica, etc.).
Se pueden proponer presentaciones que desarrollen artículos interesantes, capítulos de libros, investigaciones en curso, aplicaciones reales, Trabajos Fin de Grado, Trabajos Fin de Máster, Tesis doctorales, etc., que puedan abrir la puerta a nuevos enfoques o profundizar en terrenos conocidos para mejorar su comprensión (y no tiene porqué ser material propio, siempre y cuando se referencien las fuentes).
Se proporcionan hasta 2h para la exposición con el fin de que se pueda tocar con cierta profundidad el elemento nuclear del tema tratado y, si hiciera falta más, por ejemplo para algo parecido a un taller, se puede dividir en varias sesiones.
Si alguien quiere proponer un tema, me puede mandar un correo con el título, referencias y breve explicación, así como una posible fecha de exposición, para poder publicar un calendario con las propuestas recibidas.
Al calendario, en continua construcción hasta que acabe el año, se muestra en la siguiente tabla:
Lugar: H1.10 (edificio ETSII) || Hora: 12:30-14:30
Edición 2017-2018
El calendario de presentaciones para el año 2018 se muestra en la siguiente tabla:
Lugar: Aula A0.12 (edificio ETSII) || Hora: 12:30-14:30
Edición 2016-2017
Las sesiones correspondientes al seminario del año 2017 fueron:
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06/03 | Planificación del Seminario | |
13/03 | F. Sancho | Fundamentos Matemáticos del Aprendizaje |
20/03 | JC.Macancela D. Cabrera |
Redes Neuronales Recurrentes Echo State Networks + Variational AutoEncoder |
27/03 | P. Lucero | Reducción de Dimensionalidad |
03/04 | MA. Gutiérrez P. Almagro |
ID3 Arboles de Decisión para Redes Multi-relacionales(Supl.) |
17/04 | F. Sancho | Métodos de Remuestreo (y algo más) en ML |
24/04 | JL. Ruiz | Clasificadores Lineales |
08/05 | D. Solis | SciKit Learn |
15/05 | J. Galán | Big Data |
29/05 | P. Álamo | Tensorflow I |
05/'06 | P. Álamo | Tensorflow II |
12/06 | D. Corzo DH. Cámpora |
Diferenciación Automática ML meets HPC meets CERN. Problemas abiertos |
19/06 | D. Solis H. Rubio & S. Jiménez |
Competición Kaggle Problemas OS |
Edición 2015-2016
Las sesiones correspondientes al seminario del año 2016 fueron:
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12/02 | Planificación del Seminario | |
19/02 | JL. Ruiz | Redes Bayesianas |
26/02 | F. Sancho | Fundamentos de Machine Learning |
04/03 | JL. Ruiz | Métodos Básicos de ML |
11/03 | P. Almagro | Redes Neuronales Clásicas (suplemento) |
18/03 | D. Cabrera | Redes Neuronales Convolucionales |
30/03 | D. Cabrera | Introducción a ROS con Deep Learning Robot |
06/05 | G. Muñoz | Deep Learning con TensorFlow (Código) |
13/05 | P. Almagro | Autocodificadores Neuronales: Word2Vec (Código) |
20/05 | JM. Camacho | Máquinas de Soporte Vectorial (Código) |
03/06 | D. Corzo | Lasagne y Theano (Código) |
17/06 | J. de la Rosa | ML aplicado a problemas de Humanidades |